Поделиться
Разработка ученых Пермского Политеха может сократить расходы городского теплоснабжения на 12% в год
Ученые Пермского Политеха разработали инновационную систему управления городскими теплосетями на основе нейросети, которая учитывает прогноз погоды и постоянно изменяющееся состояние технического оборудования. Об этом CNews сообщили представители ПНИПУ.
«Разработка представляет собой нейросетевой алгоритм, который в режиме реального времени анализирует прогноз погоды по местным метеоданным, а текущее состояние теплосетей – по датчикам температуры и давления, установленным на выходе из котельной и на входах к потребителям. На основе полученной информации алгоритм подбирает такую температуру теплоносителя, поступающего в систему, которая полностью исключает как недостаточный нагрев, так и перегрев квартир», – сказал Владимир Онискив, доцент кафедры вычислительной математики, механики и биомеханики ПНИПУ, кандидат технических наук.
Ученые обучали нейросеть на специально созданном виртуальном стенде, который случайным образом имитирует функционирование многообразных теплосетей с различными особенностями работы, теплопотерями и прогнозными погодными условиями. После предварительного обучения на больших данных с помощью стенда алгоритм дообучается в реальных условиях теплоснабжения. Такой подход позволяет легко адаптировать разработку для любых теплосетей, учитывая, что некоторый срок дообучения познакомит нейросеть с их спецификой.
«При тестировании алгоритма на тестовых показателях его точность составила 97,9%. Наша разработка точно предсказывает, какой должна быть температура теплоносителя на выходе из котельной, чтобы в домах было комфортно. Главное преимущество — система быстро подстраивается под изменения погоды и корректирует температуру, чтобы до потребителя она дошла близкой к нормативным значениям. Это исключает так называемый «перетоп» системы и приводит к экономии расходов ресурсов примерно на 10-12% в отопительный период», – сказал Владимир Онискив.
Применение алгоритма дает возможность точно, автоматически регулировать температуру теплоносителя, поступающего по трубам от котельной до квартир, на основе погодных условий. Так, если имеет место прогноз на потепление, то система заранее понижает температуру теплоносителя до нужных значений, синхронизируя изменение температуры внешней среды и теплоносителя.
Разработка ученых Пермского Политеха позволяет отказаться от сложных физических моделей теплосетей, заменяя их гибким ИИ-решением. Нейросетевой алгоритм для управления теплоснабжением может стать перспективным инструментом для устойчивого развития городской инфраструктуры, сокращая затраты и обеспечивая комфорт жителям.
Короткая ссылка
