ТГУ на UralCon: как «случайный лес» бережёт энергию?

Уральская конференция по электроэнергетике предоставляет международную площадку для презентации результатов научных исследований, современных технологических достижений и их применения. Конференция объединяет исследователей, инженеров, практиков и учёных, а также университеты и промышленные предприятия для обмена опытом, представления важных результатов и получения качественной обратной связи.

ТГУ на конференции представят сотрудники кафедры «Электроснабжение и электротехника» института машиностроения, химии и энергетики – заведующая кафедрой, доктор технических наук Вера Вахнина, аспиранты Евгений Марков и Ренат Юсупов. Они готовят доклад по проведённой на кафедре работе «Прогнозирование потерь мощности в масляных силовых трансформаторах с использованием алгоритма случайного леса на основе эксплуатационных данных».

Алгоритм случайного леса (Random Forest) – алгоритм машинного обучения, основанный на ансамбле деревьев решений (метод автоматического анализа больших массивов данных, графическая модель которого представляет информацию в виде древовидной структуры с узлами и ветвями). Суть алгоритма – создать множество деревьев решений и объединить их результаты для получения более точного прогноза. Каждое дерево решений строится независимо друг от друга на разных подвыборках обучающих данных, при этом используются разные комбинации признаков объектов, для которых делается предсказание.

– UralCon важен для нас. Это один из форумов, где можно в режиме онлайн-участия доложить о своих разработках в области электротехнических комплексов. UralCon цитируется в базе IEEE Xplore (институт инженеров электротехники и электроники, США) и автоматически в Scopus. И кроме всего, это очень полезно для молодых учёных, аспирантов кафедры «Электроснабжение и электротехника». Евгений Марков уже защитился и работает на кафедре доцентом, а представляемая нами работа является частью кандидатской диссертации Рената Юсупова. Ему и докладывать, – рассказала Вера Вахнина.