Цивилизация
Ученые центра практического искусственного интеллекта Сбербанка совместно с другими российскими и международными исследователями нашли новый способ мониторинга состояния изоляторов воздушных линий электропередачи, сообщает пресс-служба Сбера.
Новый метод с использованием ИИ использует данные тока утечки и напряжения для прогнозирования пробоя изоляторов. Сначала алгоритм классифицирует состояние поверхности, а затем оценивает риск аварии с точностью более 98% и ошибкой прогнозирования пробоя менее 1,16%.
В Сбере отметили, что в новом методе ученые используют открытую библиотеку LightAutoML.
По словам директора центра практического искусственного интеллекта Сбера Глеба Гусева, исследование ученых Supervised Learning based Method for Condition Monitoring of Overhead Line Insulators using Leakage Current Measurement («Метод обучения с учителем для мониторинга состояния изоляторов воздушных линий электропередачи на основе измерения тока утечки») показало, что машинное обучение может с рекордной точностью предсказывать аварии.
«Метод работает на реальных данных и учитывает ключевые факторы риска — загрязнение и влажность. Внедрение таких решений позволит энергокомпаниям снизить затраты на обслуживание и повысить надежность сетей», — сказал он.