Эта работа посвящена вопросам оценки технического состояния оборудования на электрических подстанциях напряжением 35-220 кВ с помощью методов искусственных нейронных сетей на основе данных технической диагностики. В работе рассматриваются принципы формирования математической модели для автоматизированной системы оценки технических активов сетевых предприятий. Представлена методика определения характеристических функций принадлежности к категории состояния оборудования, а также получение обобщенной оценки технического состояния оборудования.This research is devoted to the assessment of the electrical equipment technical state at substations of 35-220 kV using the methods of artificial neural networks based on the technical diagnostics. This paper discusses the power equipment technical state assessment principles for the Enterprise Asset Management (EAM) systems of grid companies. Presents a methodology of determining the membership functions to the category of equipment state and obtaining the generalized assessment of the equipment technical state.Программа развития УрФУ на 2013 год (п.2.1.1.1
