|
DOI: 10.14489/hb.2026.01.pp.051-056
Кулагина Л. В., Шефер Э. А., Кубик Н. Р.
СИСТЕМА ДИСТАНЦИОННОГО МОНИТОРИНГА НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ УДАЛЕННОГО ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ ГИДРОЭЛЕКТРОСТАНЦИИ
(с. 51-57)
Аннотация. В настоящее время наблюдается широкая цифровая трансформация во многих областях энергетической сферы. В данном исследовании предлагается новый метод на основе машинного обучения для автоматического определения устойчивых режимов работы насосного оснащения гидроэлектростанции (ГЭС). Показатели точности диагностики сигнала составляют более 90 %, что имеет решающее значение для ежедневного мониторинга и обслуживания агрегатов. Современные условия эксплуатации ГЭС требуют внедрения инновационных технологий, способствующих повышению эффективности их функционирования и безопасности. Предлагаемый подход может помочь в планировании оптимального обслуживания оборудования на основе данных устойчивой работы, а также имеет потенциал для других практических приложений для предиктивного обслуживания различных компонентов станции.
Ключевые слова: нейросеть; CNN; оборудование гидроэлектростанции; безопасность энергетического объекта.
Kulagina L. V., Shefer E. A., Kubik N. R.
MACHINE VISION BASED REMOTE MONITORING SYSTEM FOR REMOTE PROCESS EQUIPMENT OF HYDROELECTRIC POWER STATION
(pp. 51-57)
Abstract. Currently, there is a widespread digital transformation in many areas of the energy sector. This study proposes a new machine learning-based method for automatically detecting stable operating modes of hydroelectric power plant pumping equipment. The signal diagnostic accuracy rates are more than 90 %, which is critical for daily monitoring and maintenance of units. Modern operating conditions of hydroelectric power plants require the implementation of innovative technologies that contribute to improving their operational efficiency and safety. The proposed approach can help in planning optimal equipment maintenance based on stable operation data, and also has potential for other practical applications for predictive maintenance of various plant components.
Keywords: Neural network; CNN; Hydroelectric power plant equipment; Energy facility safety.
Л. В. Кулагина, Э. А. Шефер, Н. Р. Кубик (Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
L. V. Kulagina, E. A. Shefer, N. R. Kubik (Polytechnic School of Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russia) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
1. Stojković M., Kostić S., Prohaska S., Plavšić J., Tripković V. A New Approach for Trend Assessment of Annual Streamflows: a Case Study of Hydropower Plants in Serbia, Water Resour // Manag. 2017. V. 31, Is. 4. P. 1089 – 1103.
2. Патент № 2023616496 Российская Федерация. Программа для прогнозирования качества воздуха на основе модели машинного обучения / Кулагина Л. В.; заявитель Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Сибирский федеральный университет». № 2023611680. Заявл. 01.02.2023. Опубл. и выдача пат. 28.03.2023.
3. Кулагина Л. В., Шефер Э. А. Прототип системы раннего оповещения о пожаре на основе интеллектуального нейросетевого распознавания // IV Междунар. Косыгинский Форум «Проблемы инженерных наук: формирование технологического суверенитета». Сб. науч. тр. Междунар. науч.-технич. симпозиума «Современные инженерные проблемы ключевых отраслей экономики страны», Москва, 20 – 22 февраля 2024 г. М.: Российский государственный университет имени А. Н. Косыгина (Технологии. Дизайн. Искусство), 2024. С. 128 – 130. EDN DSEIXZ.
4. Harman M. The role of artificial intelligence in software engineering; Proceedings of the 2012 First International Workshop on Realizing AI Synergies in Software Engineering (RAISE); Zurich, Switzerland. 5 June 2012; P. 1 – 6.
5. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023665492 Российская Федерация. Программа для прогнозирования и мониторинга термоточек, в том числе техногенного происхождения (объекты теплоэнергетики) / Л. В. Кулагина, И. В. Кириллова; заявитель Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Сибирский федеральный университет». EDN JYMXXP. № 2023664095. Заявл. 05.07.2023. Опубл. 17.07.2023.
6. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024611904 Российская Федерация. Программный комплекс мониторинга теплового режима в производственных помещениях / Л. В. Кулагина, Э. А. Шефер ; заявитель Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Сибирский федеральный университет». EDN GESTOA. № 2024610862. Заявл. 22.01.2024. Опубл. 25.01.2024.
7. Kulagina L. V., Kulagina T. A. LSTM Forecasting: Time Series Forecasting to Predict Concentration of Air Pollutants (CO, SO2, NO and NO2) in Krasnoyarsk, Russia. Informatics and Cybernetics in Intelligent Systems: Proceedings of 10th Computer Science On-line Conference 2021, V. 3; Part of the Lecture Notes in Networks and Systems book series (LNNS, V. 228), 2021, 191–198; DOI: 10.1007/978-3-030-77448-6_17
8. Кулагина Л. В. Искусственный интеллект – трансформирующий фактор высшего образования и научных исследований // Инновации в образовании. 2025. № 2. С. 91 – 100. EDN HAINGW.
9. Кулагина Л. В., Шефер Э. А. Прототип системы раннего оповещения о пожаре на основе интеллектуального нейросетевого распознавания // Сб. науч. тр. Междунар. науч.-технич. симпозиума «Современные инженерные проблемы ключевых отраслей экономики страны». Т. 2. М.: РГУ им. А. Н. Косыгина, 2024. 292 с. С. 128 – 131.
1. Stojković, M., Kostić, S., Prohaska, S., Plavšić, J., & Tripković, V. (2017). A new approach for trend assessment of annual streamflows: A case study of hydropower plants in Serbia. Water Resources Management, 31(4), 1089–1103.
2. Kulagina, L. V. (2023). Program for forecasting air quality based on a machine learning model (Russian Federation Patent No. 2023616496) [in Russian language].
3. Kulagina, L. V., & Schaefer, E. A. (2024). Prototype of an early fire warning system based on intelligent neural network recognition. In IV International Kosygin Forum "Problems of Engineering Sciences: Formation of Technological Sovereignty". Collection of Scientific Papers of the International Scientific and Technical Symposium "Modern Engineering Problems of Key Sectors of the Country's Economy", Moscow, February 20-22, 2024 (pp. 128–130). Russian State University named after A. N. Kosygin (Technologies. Design. Art) [in Russian language].
4. Harman, M. (2012). The role of artificial intelligence in software engineering. In Proceedings of the 2012 First International Workshop on Realizing AI Synergies in Software Engineering (RAISE) (pp. 1–6).
5. Kulagina, L. V., & Kirillova, I. V. (2023). Program for forecasting and monitoring thermal points, including those of technogenic origin (thermal power facilities) (Certificate of State Registration of Computer Program No. 2023665492, Russian Federation) [in Russian language].
6. Kulagina, L. V., & Schaefer, E. A. (2024). Software complex for monitoring thermal conditions in industrial premises (Certificate of State Registration of Computer Program No. 2024611904, Russian Federation) [in Russian language].
7. Kulagina, L. V., & Kulagina, T. A. (2021). LSTM forecasting: Time series forecasting to predict concentration of air pollutants (CO, SO2, NO and NO2) in Krasnoyarsk, Russia. In Informatics and Cybernetics in Intelligent Systems: Proceedings of 10th Computer Science On-line Conference 2021 (Vol. 3, pp. 191–198). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-77448-6_17
8. Kulagina, L. V. (2025). Artificial intelligence as a transforming factor of higher education and scientific research. Innovatsii v Obrazovanii, (2), 91–100. [in Russian language].
9. Kulagina, L. V., & Schaefer, E. A. (2024). Prototype of an early fire warning system based on intelligent neural network recognition. In Collection of Scientific Papers of the International Scientific and Technical Symposium "Modern Engineering Problems of Key Sectors of the Country's Economy" (Vol. 2, pp. 128–131). Russian State University named after A. N. Kosygin [in Russian language].
Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).
Стоимость статьи 700 руб. (в том числе НДС 20%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.
После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.
Для заказа скопируйте doi статьи:
10.14489/hb.2026.01.pp.051-056
и заполните форму
Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.
.
This article is available in electronic format (PDF).
The cost of a single article is 700 rubles. (including VAT 20%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.
After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.
To order articles please copy the article doi:
10.14489/hb.2026.01.pp.051-056
and fill out the form
.
|
Текущий номер
Разработка концепции и создание сайта - ООО «Издательский дом «СПЕКТР»