Revista de ciencia de la energía nuclear y tecnología de generación de energía

Uso de algoritmos de aprendizaje automático para detectar anomalías en el sistema de calefacción solar

Murat Kunelbayev, Zhadyra Zhumasheva, Tletay Sholpan, Kurmanali Meiramgul, Duissembayeva Laura y Kurbanaliyeva Aiman

Este artículo explora el uso de algoritmos de aprendizaje automático para identificar anomalías en el sistema de calefacción solar. Un sistema de calefacción solar que se ha desarrollado consta de varias partes para simplificar el proceso de descripción y modelado. Los autores proponen una nueva arquitectura para redes neuronales basadas en ecuaciones diferenciales ordinarias. La idea es aplicar la nueva arquitectura para problemas prácticos de predicción de accidentes (el problema de la extrapolación de series temporales) y clasificación (clasificación de accidentes basada en datos históricos). Los algoritmos de aprendizaje automático desarrollados, las técnicas de inteligencia artificial, la teoría de ecuaciones diferenciales: estas direcciones nos permiten construir un modelo para predecir la tasa de accidentes del sistema. La teoría de la gestión de bases de datos (bases de datos no relacionales): estos sistemas le permiten establecer el almacenamiento óptimo de grandes series temporales.