Проект решает проблему низкой наблюдаемости (~30%) распределительных сетей 6–35 кВ, вызванную недостаточной обвязкой интеллектуальными приборами учёта и задержками передачи данных до 48 часов. На основе LSTM-моделей машинного обучения создаются псевдоизмерения тока, напряжения и мощности с точностью: ≤0,11% по напряжению, ≤6,73% по току. Решение позволяет реализовать цифровой двойник в реальном времени, повысить точность прогнозирования нагрузки до 90%, снизить коммерческие потери и оптимизировать закупку электроэнергии.

На страницу проекта