Primjena strojnog učenja u analizi indeksa zdravlja transformatora
Sažetak
U radu će se prikazati primjena nekoliko različitih algoritama strojnog učenja u analizi indeksa zdravlja energetskih transformatora. Indeks zdravlja definira opće zdravstveno stanje transformatora u određenom vremenskom trenutku njegova životnog vijeka a dobiva se agregiranjem niza indikatora, rezultata različitih testova, procjena eksperata o stanju vitalnih dijelova transformatora, kao i povijesnih podataka o terećenju. Radi se o sljedećim algoritmima (engl.): multinomial logistic regression, extremely randomized trees, k-neighbors classifier, random forests, gradient boosting classifier, support vector machines, artificial neural network. Primjena strojnog učenja u analizi indeksa zdravlja prikazati će se na konkretnom setu od trideset energetskih transformatora različite snage i prijenosnog omjera.
