Bibliographic Details
| Title: |
ОЦЕНИВАНИЕ СОСТОЯНИЯ ЭЭС С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ |
| Publisher Information: |
Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2020. |
| Publication Year: |
2020 |
| Subject Terms: |
Байесовские нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, оценивание состояния, машинное обучение, искусственные нейронные сети |
| Description: |
В данной работе рассматриваются современные методы глубокого обучения нейронных сетей, применяемые для решения задач управления электроэнергетическими системами и, в частности, для задачи оценивания состояния. Предложена методика оценивания состояния в темпе процесса с использованием глубокого обучения искусственных нейронных сетей (ИНС). Данная методика основана на глубоких рекуррентных сетях LSTM. Предложено применение байесовских рекуррентных сетей для решения задачи динамического оценивания состояния. Предложенная методика реализована в программном комплексе, позволяющим проводить оценивание состояние и дообучение ИНС в темпер процесса. |
| Document Type: |
Conference object |
| Language: |
Russian |
| DOI: |
10.25728/vspu.2019.2107 |
| Accession Number: |
edsair.doi...........54ae7849b40ab826ebf099152e40b7cf |
| Database: |
OpenAIRE |