High-Voltage Circuit Breakers Technical State Patterns Recognition Based on Machine Learning Methods

Alexandra I. Khalyasmaa; Mihail D. Senyuk; Stanislav A. Eroshenko

doi:10.1109/TPWRD.2019.2921095

High-Voltage Circuit Breakers Technical State Patterns Recognition Based on Machine Learning Methods

Alexandra I. Khalyasmaa, Mihail D. Senyuk, Stanislav A. Eroshenko

Результат исследований: Вклад в журнал › Статья

Язык оригинала	Английский
Номер статьи	8731723
Страницы (с-по)	1747-1756
Число страниц	10
Журнал	IEEE Transactions on Power Delivery
Том	34
Номер выпуска	4
DOI	https://doi.org/10.1109/TPWRD.2019.2921095
Состояние	Опубликовано - 1 авг 2019

Предметные области ASJC Scopus

Energy Engineering and Power Technology
Electrical and Electronic Engineering

Предметные области WoS

Технологии, Электротехника и электроника

Ссылки

10.1109/TPWRD.2019.2921095

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «High-Voltage Circuit Breakers Technical State Patterns Recognition Based on Machine Learning Methods». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

1 Завершено
1 Активно

Новые интеллектуальные технологии управления производственными активами электроэнергетических предприятий
Хальясмаа, А. И., Шатунова, Д. В., Зиновьева, Е. Л., Сенюк, М. Д., Шабунина, О. В., Снегирев, Д. А., Ерошенко, С. А. & Плотников, Л. В.
01/08/2019 → …
Проект: Исследование › Научная группа
Адаптивная система управления и прогнозирования жизненного цикла оборудования электроэнергетических систем на основе методов глубокого машинного обучения
Хальясмаа, А. И.
30/06/2018 → 30/06/2020
Проект: Проект-Грант

Цитировать

@article{8606d0f28f334621adc9d146b896ce23,

title = "High-Voltage Circuit Breakers Technical State Patterns Recognition Based on Machine Learning Methods",

keywords = "circuit breaker, gradient boosted trees algorithm, machine learning, pattern recognition, sample, short circuit currents, technical diagnostics, Technical state",

author = "Khalyasmaa, {Alexandra I.} and Senyuk, {Mihail D.} and Eroshenko, {Stanislav A.}",

year = "2019",

month = aug,

day = "1",

doi = "10.1109/TPWRD.2019.2921095",

language = "English",

volume = "34",

pages = "1747--1756",

journal = "IEEE Transactions on Power Delivery",

issn = "0885-8977",

publisher = "Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.",

number = "4",

}

TY - JOUR

T1 - High-Voltage Circuit Breakers Technical State Patterns Recognition Based on Machine Learning Methods

AU - Khalyasmaa, Alexandra I.

AU - Senyuk, Mihail D.

AU - Eroshenko, Stanislav A.

PY - 2019/8/1

Y1 - 2019/8/1

KW - circuit breaker

KW - gradient boosted trees algorithm

KW - machine learning

KW - pattern recognition

KW - sample

KW - short circuit currents

KW - technical diagnostics

KW - Technical state

UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85069900620&partnerID=8YFLogxK

UR - https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=tsmetrics&SrcApp=tsm_test&DestApp=WOS_CPL&DestLinkType=FullRecord&KeyUT=000477724800057

U2 - 10.1109/TPWRD.2019.2921095

DO - 10.1109/TPWRD.2019.2921095

M3 - Article

AN - SCOPUS:85069900620

VL - 34

SP - 1747

EP - 1756

JO - IEEE Transactions on Power Delivery

JF - IEEE Transactions on Power Delivery

SN - 0885-8977

IS - 4

M1 - 8731723

ER -

High-Voltage Circuit Breakers Technical State Patterns Recognition Based on Machine Learning Methods

Предметные области ASJC Scopus

Предметные области WoS

Ссылки

Новые интеллектуальные технологии управления производственными активами электроэнергетических предприятий

Адаптивная система управления и прогнозирования жизненного цикла оборудования электроэнергетических систем на основе методов глубокого машинного обучения

Цитировать