| Název: | Využití neuronových sítí k predikci a nalezení anomálií |
| Další názvy: | Use of neuronal networks for prediction and detection of anomalies |
| Autoři: | Kubín Liška, Karel |
| Citace zdrojového dokumentu: | Zvyšování životnosti komponent energetických zařízení v elektrárnách. Sborník z 15. konference: 29. září – 1. října 2020. 1. vyd. Plzeň: Západočeská univerzita v Plzni, 2020, s. 21-24. |
| Datum vydání: | 2020 |
| Nakladatel: | Západočeská univerzita v Plzni |
| Typ dokumentu: | konferenční příspěvek conferenceObject |
| URI: | https://srni.vzuplzen.cz/wp-content/uploads/2021/04/sbornik-srni-2020.pdf http://hdl.handle.net/11025/50723 |
| ISBN: | 978-80-261-0959-4 |
| Klíčová slova: | neuronové sítě;umělá inteligence;detekce anomálií;případová studie |
| Klíčová slova v dalším jazyce: | neuronal networks;Artificial Intelligence;detection of anomalies;case study |
| Abstrakt: | Využití umělé inteligence je v současné době na vzestupu v mnoha oborech, její využití v energetice se jeví neméně perspektivně. V energetice se algoritmy umělé inteligence využívají zejména k včasné detekci anomálií a k tzv. outliers, tedy k vytvoření modelů stárnutí komponent a zařízení pro využitím v prediktivní údržbě, ale rovněž k predikci budoucích jevů, která pomáhá efektivně regulovat systémy s velkým dopravním zpožděním, jako jsou například kotle. V tomto článku ukážeme dvě případové studie. První studie popisuje, jak lze využít modely pro detekci outliers, druhá studie se zabývá predikcí potřebného tepelného výkonu pro efektivní regulaci stroje. |
| Abstrakt v dalším jazyce: | The use of artificial intelligence is currently on the rise in many fields, including energy market. In power engineering, artificial intelligence algorithms are used mainly for the early detection of anomalies called outliers, to create aging models for use in predictive maintenance, but also to predict the following states that help effectively control systems with long traffic delays such as boilers. In this article, we will show two case studies. The first is how models can be used to detect outliers and the second is how to predict the required performance for effective control. |
| Práva: | © Západočeská univerzita v Plzni |
| Vyskytuje se v kolekcích: | Zvyšování životnosti komponent energetických zařízení v elektrárnách 2020 Zvyšování životnosti komponent energetických zařízení v elektrárnách 2020 |
Soubory připojené k záznamu:
| Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
|---|---|---|---|---|
| sbornik-srni-2020-65-68.pdf | Plný text | 351,1 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| uvodni_strany.pdf | Plný text | 2,75 MB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/50723Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.