Розрахунок однофазного маслонаповненого шунтувального реактора 60 МВАр, 500 кВ та застосування нейронних мереж для визначення параметрів його ізоляції в експлуатації
| dc.contributor.author | Брагіна, Світлана М. | |
| dc.contributor.author | Brahina, Svitlana M. | |
| dc.date.accessioned | 2024-06-25T08:43:24Z | |
| dc.date.available | 2024-06-25T08:43:24Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description | Брагіна С.М. Розрахунок однофазного маслонаповненого шунтувального реактора 60 МВАр, 500 кВ та застосування нейронних мереж для визначення параметрів його ізоляції в експлуатації: магістерська робота / С.М. Брагіна – Запоріжжя: НУ «Запорізька політехніка», 2023. – 61 с. | |
| dc.description.abstract | UK: Дана магістерська робота містить інформацію про можливі види шунтувальних реакторів, розрахунки реактора, визначення його призначення й особливості застосування. На підставі обраного аналога розроблена конструкція шунтувального реактора з покращеними техніко-економічними та масогабаритними показниками. Із використанням інструменту Neural Network Toolbox в середовищі Matlab побудована нейронна мережа на основі нелінійної авторегресійної моделі з екзогенними входами, виконано навчання та тестування цієї мережі з використаннями даних про зміну параметрів трансформаторного масла однофазного шунтувального реактора протягом чотирьох місяців експлуатації. Отримані результати демонструють можливість застосування апарату нейронних мереж для прогнозування зміни вологості трансформаторного масла шунтуючих реакторів. EN: The presented master's thesis contains information about possible types of shunt reactors, calculations of the reactor, determination of its purpose and application features. Based on the selected analogue, the design of a shunt reactor with improved technical, economic and weight-size parameters has been developed. Using the Neural Network Toolbox in the Matlab environment, a neural network was built based on a nonlinear autoregressive model with exogenous inputs, this network was trained and tested using data on changes in the parameters of the transformer oil of a single-phase shunt reactor during four months of operation. The results obtained show the possibility of using neural networks to predict changes in the humidity of transformer oil in shunt reactors. | |
| dc.identifier.uri | https://eir.zp.edu.ua/handle/123456789/15351 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Національний університет «Запорізька політехніка» | |
| dc.subject | Індуктивність | |
| dc.subject | Нейронні мережі | |
| dc.subject | Ізоляція | |
| dc.subject | Inductance | |
| dc.subject | neural networks | |
| dc.subject | insulation | |
| dc.title | Розрахунок однофазного маслонаповненого шунтувального реактора 60 МВАр, 500 кВ та застосування нейронних мереж для визначення параметрів його ізоляції в експлуатації | |
| dc.title.alternative | Calculation of a 60 MVAr, 500 kV single-phase oil-filled shunt reactor and application of neural networks to determine its insulation parameters in operation | |
| dc.type | Master thesis |