Интеллектуальная система мониторинга силового трансформатора на базе CODESYS и OPC UA с использованием машинного обучения

В работе представлена архитектура интеллектуальной системы мониторинга силового трансформатора, основанная на совместном использовании программируемого логического контроллера, протокола OPC UA и алгоритмов машинного обучения.

Разработана структура обмена данными между системой автоматизации и внешним программным модулем прогнозирования. В качестве модели прогнозирования использован алгоритм CatBoost. Реализованы функции расчёта прогнозируемой температуры трансформатора, оценки интенсивности старения изоляции и формирования предупреждений о потенциально опасных режимах эксплуатации оборудования.

Полученные результаты подтвердили возможность практической интеграции методов машинного обучения в существующие системы промышленного мониторинга энергетического оборудования.