Journal de la science de l'énergie nucléaire et de la technologie de production d'électricité

Utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour détecter les anomalies dans le système de chauffage solaire

Murat Kunelbayev, Zhadyra Zhumasheva, Tletay Sholpan, Kurmanali Meiramgul, Duissembayeva Laura et Kurbanaliyeva Aiman

Cet article explore l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier les anomalies dans le système de chauffage solaire. Un système de chauffage solaire qui a été développé se compose de plusieurs parties pour simplifier le processus de description et de modélisation. Les auteurs proposent une nouvelle architecture pour les réseaux neuronaux basée sur des équations différentielles ordinaires. L'idée est d'appliquer la nouvelle architecture aux problèmes pratiques de prédiction des accidents (le problème de l'extrapolation des séries chronologiques) et de classification (classification des accidents sur la base de données historiques). Les algorithmes d'apprentissage automatique développés, les techniques d'intelligence artificielle, la théorie des équations différentielles - ces directions nous permettent de construire un modèle pour prédire le taux d'accidents du système. La théorie de la gestion des bases de données (bases de données non relationnelles) - ces systèmes permettent d'établir le stockage optimal de grandes séries chronologiques.