Исследование возможности создания и работы автоматизированной системы поддержки принятия решений для эффективного управления электросетевыми активами промышленных предприятий с помощью нейро-нечеткого логического вывода.

Представленная система относится к стратегическим системам, позволяющим оперировать большими объемами данных, полученных в условиях высокой степени неопределенности, и выступает «советчиком» предоставляя уже обработанные данные, поэтому она направлена не на уменьшение времени принятия решений, а повышение их точности. Также данная система позволяет определять неоднозначные значения параметров электрооборудования с помощью агрегированной доступной информации и формализованных экспертных знаний и повышать точность определения состояния оборудования с учетом эксплуатационного опыта. В рамках представленного проекта было выполнено исследование возможности создания и работы автоматизированной системы поддержки принятия решений для эффективного управления электросетевыми активами (корректировки ремонтных циклов и повышения надежности работы оборудования) промышленных предприятий с помощью нейро-нечеткого логического вывода. Исследование включало в себя следующие основные задачи: анализ современных методов и систем оценки технического состояния электросетевого оборудования; разработку модели системы поддержки принятия решений на основе разработанной оценки технического состояния электросетевого оборудования на базе метода нечеткого-логического вывода и разработку модели данных; настройку разработанной модели и ее апробацию на примере анализа трансформаторного оборудования одного из крупных энергоузлов Свердловской области.