Балюта, Сергій МиколайовичКуєвда, Юлія ВалеріївнаРоманюк, Володимир ТарасовичКопилова, Людмила Олександрівна2024-10-302024-10-302024Предиктивне технічне обслуговування ФЕС шляхом виявлення аномалій на фотоелектростанціях за допомогою штучних нейронних мереж / С. Балюта, Ю. Куєвда, В. Романюк, Л. Копилова // Наукові здобутки молоді – вирішенню проблем харчування людства у ХХІ столітті : програма і матеріали 90-ї Міжнародної наукової конференції молодих учених, аспірантів і студентів, 11–12 квітня 2024 р. – Київ : НУХТ, 2024. – Ч. 2. – С. 344.https://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/45254В роботі описана запропонована система виявлення аномалій на фотоелектростанціях. Вона побудована на основі логічного алгоритму з використанням штучної нейронної мережі, яка використовується для оцінки потужності генерації фотоелектростанції. Запропонована система дозволяє ефективно виявляти та класифікувати декілька видів аномалій на основі даних про генерацію енергії фотоелектростанцією та погодних даних з метеостанції.This work contains the description of the proposed anomaly detection system for photovoltaic power plants. The proposed system is based on a logical algorithm with an artificial neural network which is used for evaluation of solar power generation. The proposed system can efficiently detect and classify several types of anomalies by using data about solar power generation and weather data from a meteostation.ukпредиктивне обслуговуваннявиявлення аномалійфотоелектростанціяштучна нейронна мережаpredictive maintenanceanomaly detectionphotovoltaic power plantartificial neural networkкафедра електропостачання і енергоменеджментуThesishttps://orcid.org/0009-0008-4286-0582https://orcid.org/0009-0001-6630-1215https://orcid.org/0000-0002-0172-1833