Keywords
power industry
monitoring
artificial intellegence
How to Cite
Abstract
we examined the need for new approaches to managing and protecting energy infrastructure in the context of rapid scientific and technological advancement and evolving geopolitical conditions. The technical solutions currently employed in this sector fail to ensure the required level of reliability and security. New systems and programs introduced across various economic sectors quickly become obsolete due to the continuous emergence of novel methods for bypassing protective mechanisms and the inherent difficulty in promptly detecting such threats.
References
Востров В. А., Гавриленко Т. В., Исмайлов Э. М. Некоторые аспекты разработки интеллектуальной модели для финансового риск-менеджмента нефинансовых организаций. Успехи кибернетики. 2023;4(4):74-80. DOI: 10.51790/2712-9942-2023-4-4-07.
Wen L., Li X., Gao L., Zhang Y. A New Convolutional Neural Network-Based Data-Driven Fault Diagnosis Method. IEEE Transactions on Power Delivery. 2017;65(7):5990-5998. DOI: 10.1109/TIE.2017.2774777.
Мадуро заявил об атаках на энергосистему Венесуэлы изнутри. Информационное агентство Интерфакс. Режим доступа: https://www.interfax.ru/world/653598.
Ромашкина Н. П., Махукова А. В. Компьютерная вредоносная атака на ядерную программу Ирана. Информационные войны. 2013;(4):40–50.
О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации — городе федерального значения Москве и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона «О персональных данных». Федеральный закон от 24.04.2020 № 123-ФЗ. Режим доступа: http://www.kremlin.ru/acts/bank/45475.
Облачные сервисы: что это такое, какими они бывают и кому полезны. Skillbox Media. Режим доступа: https://skillbox.ru/media/code/oblachnye-servisy-chto-takoe-kakimi-byvayut-i-komu-polezny/.
Masa’d F. M., Al-maaitah T. A., Al-maaitah D. A., Qawasmeh E. F., Qatawneh N. A. Harnessing Artificial Intelligence for Human Resources Management: Tools, Advantages, and Risks in the Energy Sector. E3S Web of Conferences. 2024;541(4). DOI: 10.1051/e3sconf/202454102004.
Lee H. J., Ahn B. S., Park Y. M. A Fault Diagnosis Expert System for Distribution Substations. IEEE Transactions on Power Delivery. 2000;15(1):92-97. DOI: 10.1109/61.847234.
Sun J., Qin S. Y., Song Y. H. Fault Diagnosis of Electric Power Systems Based on Fuzzy Petri Nets. IEEE Transactions on Power Delivery. 2004;19(4):2053-2059. DOI: 10.1109/TPWRS.2004.836256.
Yongli Z., Limin H., Jinling L. Bayesian Networks-Based Approach for Power Systems Fault Diagnosis. IEEE Transactions on Power Delivery. 2006;21(2):634-639. DOI: 10.1109/TPWRD.2005.858774.
Iqbal R., Maniak T., Doctor F., Karyotis C. Fault Detection and Isolation in Industrial Processes Using Deep Learning Approaches. IEEE Transactions on Power Delivery. 2019;15(5):3077-3084. DOI: 10.1109/tii.2019.2902274.
Lo N. G., Flaus J. M., Adrot O. Review of Machine Learning Approaches in Fault Diagnosis Applied to IoT Systems. International Conference on Control, Automation and Diagnosis. 2019:1-6. DOI: 10.1109/ICCAD46983.2019.9037949.