Разработка нейросетевого метода и программного инструмента оценки потерь электроэнергии

Цель исследования реализация программного инструмента обработки и предсказания данных, полученных с помощью радиоприемного цифрового модуля для обнаружения, идентификации и удаленной передачи данных на базе фрактальных антенн.

Программный инструмент разработан в интегрированной среде Visual Studio 2019 с использованием оригинальных библиотек на платформе Windows. Все свойства объектов доступны для изменения, интерфейсная форма и визуальные компоненты создаются в процессе как проектирования, так и компиляции. Для программной оценки недоучета электрической энергии по показаниям использованы статистический метод и метод искусственной нейронной сети многослойного персептрона.

Подобные методы исследования больших данных, основанные на анализе показаний счетчиков электроэнергии, которые формируются в результате ежемесячного сбора, позволяют судить о их несоответствиях нормам, характеристике и типе недоучета, размерах потерь и т.д.

Основным результатом является новый нейросетевой метод выявления данных о потерях электроэнергии, позволяющий обнаруживать неправильные коммерческие данные показаний электросчетчиков.

Разработанный программный инструмент применяется для цифрового модуля передачи показаний приборов энергопотребления и использует умные алгоритмы метода для учета несоответствий данных о передаваемой электроэнергии на цифровых подстанциях.