에너지뉴스
제목 | 글로벌) AI/ML(machine learning)을 사용하여 강압 변압기의 전압 저하 예측 | ||
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국가 | [글로벌] | 출처 | EE Power - Latest Smart Grid News |
산업구분 | [스마트그리드] | 등록일 | 2024.04.08 |
구분 | 기술 | ||
글로벌) AI/ML(machine learning)을 사용하여 강압 변압기의 전압 저하 예측 기사 원문 발췌
제목 :
안정적인 전력망을 유지하려면 운영이 중단되기 전에 잠재적인 문제를 예측해야 함 이 프로젝트는 널리 사용되는 지도 학습 알고리즘인 의사 결정 트리 분류기를 사용, 대규모 언어 모델(LLM)은 의사 결정 트리 분류자를 설정하는 Python 코드를 만드는 데 사용되었으며, 부분 단락, 단락 및 브라운아웃 동작에 대한 사양이 프롬프트 엔지니어링 세션 중에 포함됨 발췌 내용 :
Maintaining a stable power grid requires anticipating potential issues before they disrupt operations. Step-down transformers, crucial for delivering usable voltage levels to consumers, are susceptible to brownout conditions—a decrease in voltage that can affect equipment performance. This project used a decision tree classifier, a popular supervised learning algorithm. A large language model (LLM) was used to create the Python code to establish the decision tree classifier. Specifications for partial short circuit, short circuit, and brownout behaviors were included during the prompt engineering session. Google Colaboratory was used to execute the AI-generated Python code to reduce library resources and dependencies on a standard laptop computer. A description of a decision tree is provided next.
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원문 링크 | https://eepower.com/technical-articles/using-ai-ml-to-predict-brownouts-in-step-down-transformers/ |