人工智能机器学习算法在变压器诊断中的应用 日立ABB
随着大数据，电子商务和智能手机时代的到来，人们对使用快速而先进的工具（即机器学习算法）以处理海量数据并提取有意义的信息的兴趣日益浓厚。 并加快回归和分类问题，例如短期负荷预测和资产状况评估。
by Dr. Luiz Cheim
随着大数据，电子商务和智能手机时代的到来，人们对使用快速而先进的工具（即机器学习算法）以处理海量数据并提取有意义的信息的兴趣日益浓厚。 并加快回归和分类问题，例如短期负荷预测和资产状况评估。 本文介绍了使用机器学习（ML）算法作为对电源变压器运行状况进行自动分类的支持工具。 这项工作包括对多个ML算法的培训，其中包括来自人类专家分别分析过的1000台变压器的真实数据。 根据数据和人类专家的理解，数据库中的每个转换器都用“绿色”，“黄色”或“红色”卡片打分，因此在ML有监督的训练模式下用作目标变量。
机器学习算法在分析复杂的变压器数据时显示出令人印象深刻的准确性，但是，人类专家的判断对于他们的培训过程至关重要
人工智能和机器学习算法是每天都会发现更多应用的新颖技术。 本文介绍了将机器学习算法用于电力变压器运行状况的自动分类，诊断和资产状况评估的用途。
阅读整篇文章，了解有关训练多种MP算法的主要步骤以及这些算法产生的惊人输出的更多信息。
关键字：自动化工具，状态评估，机器学习算法，变压器诊断