В статье рассматривается расчет переходных процессов в электротехнической системе скважины для добычи нефти, состоящей из трансформатора, кабельной линии и погружного асинхронного электродвигателя. Составлена математическая модель для расчета переходных процессов в таких системах, при этом каждый элемент описывается в виде отдельного модуля, содержащего алгебраические и дифференциальные уравнения, что позволяет моделировать динамические и установившиеся режимы работы. Получены зависимости продольной и поперечной составляющих тока статора и частоты вращения ротора погружного асинхронного электродвигателя при пуске, провале напряжения и отключении источника питания для типовой электротехнической системы скважины для добычи нефти.

Ключевые слова: переходный процесс, электротехническая система, добыча нефти, погружной асинхронный электродвигатель, провал напряжения, математическое моделирование

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.8.4 - Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений

В работе рассматривается задача классификации разрядных и тепловых дефектов силовых трансформаторов по данным хроматографического анализа растворенных газов, для чего сформировано расширенное признаковое пространство на основе концентраций ключевых газов и диагностических отношений согласно стандарту международной электротехнической комиссии МЭК 60599. Проведено сравнение различных методов машинного обучения, среди которых наилучшие результаты показал алгоритм случайный лес, обеспечивший максимальную точность и устойчивость классификации. Разработанный классификатор дополняет существующую систему поддержки принятия решений, обеспечивая автоматическую идентификацию природы дефектов на основе хроматографического анализа растворенных газов. Результаты исследования демонстрируют эффективность методов искусственного интеллекта в повышении надежности диагностики трансформаторного оборудования.

Ключевые слова: силовой трансформатор, хроматографический анализ растворенных газов, диагностика дефектов, частичный разряд, автоматизированное машинное обучение, ансамблевые методы, случайный лес, экстра-деревья

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.4.1 - Теоретическая и прикладная электротехника