ПРОГНОЗУВАННЯ НАВАНТАЖЕННЯ ТРАНСФОРМАТОРІВ ЕЛЕКТРИЧНОЇ МЕРЕЖІ МЕТОДАМИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
Abstract
This research will focus on the application of machine learning techniques to develop a strategy for the stability of electric power grids. Autoregression is investigated to predict future voltage levels based solely on past data, and the issue of seasonality in the dataset is explored. The dataset used for the predictive analysis includes data collected from meteorological stations within the operating range of the hydropower plant, including temperature, wind speed, cloud cover, precipitation, and transformer voltage readings.
Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті. Т. 7 : Конференція "Комп’ютерний зір, системний аналіз та математичне моделювання": матеріали 28-го Міжнар. молодіж. форуму, 16–18 квіт. 2024 р.
Downloads
Pages
230-231
Published
August 12, 2024
Copyright (c) 2024 Press of the Kharkiv National University of Radioelectronics
Details about this monograph
ISBN-13 (15)
978-966-659-397-2