Laboratory assistant
лаборант
Laboratory assistant
лаборант
Candidate of Technical Science, Associate Professor
кандидат технических наук, доцент
This paper compares the effectiveness of the k-nearest neighbours Regressor machine learning model and the k-nearest neighbours Classifier model in the task of predicting the state of transformer equipment using data that has been captured by a transformer monitoring system.
Subject of research: power transformers.
Purpose of research: identifying the best model in the task of classifying the state of transformer equipment.
Object of research: transformer equipment diagnostic system.
Methods of research: analysis, computer modelling.
Main results of research: data on the effectiveness of models with different parameters were obtained, but all regression models showed a worse result than the classifier model.
В настоящей работе произведено сравнение эффективности модели машинного обучения регрессора k-соседей и модели классификатора k-ближайших соседей в задаче предсказания состояния трансформаторного оборудования с использованием данных, которые были сняты системой мониторинга трансформатора.
Предмет исследования: силовые трансформаторы.
Цель исследования: выявление наилучшей модели в задаче классификации состояния трансформаторного оборудования.
Объект исследования: система диагностики трансформаторного оборудования.
Методы исследования: анализ, компьютерное моделирование.
Основные результаты исследования: были получены данные об эффективности моделей с разными параметрами, но все регрессионные модели показали результат хуже, чем модель классификатора.