СВО
Год Семьи
Социальная поддержка
Инфраструктура
Выборы в Пермском крае
Благоустройство
Миры Гайдара
Главные материалы
03.11.2024
16+
Технологии

Пермские ученые «научили» нейросети повышать эффективность систем городского теплоснабжения

Пермские ученые «научили» нейросети повышать эффективность систем городского теплоснабжения
Фото: ПНИПУ
  1. Технологии
Поставка теплоносителя потребителям требует поддержания температуры на определенном уровне с учетом прогноза погоды на ближайший период, рассказывают о проблеме, над которой работали пермские ученые, в пресс-службе Пермского политеха. Для оптимального режима работы оборудования, генерирующего тепло котельной, используют интеллектуальные системы управления, которые основаны на методах машинного обучения.

Такие системы нуждаются в регулярном дообучении с учетом изменений в техническом состоянии теплосети, продолжает пресс-служба ПНИПУ. Ученые вуза вместе с коллегами из компании «СофтМ» разработали и протестировали интеллектуальный модуль, включающий наиболее эффективные модели корректировки результатов нейросетевого прогнозирования. Это снизит риски возникновения ошибок и повысит эффективность расходования энергоресурсов.

Для обучения и тестирования моделей ученые выбрали 10 многоквартирных домов, данные для которых за определенный период содержат наименьшее количество пропусков по техническим причинам. Для каждого построили отдельную модель, с использованием которой вычислялись температуры теплоносителя на входе в многоквартирные дома. Затем результаты сравнили с реальными значениями из заданной выборки.

—Предложенные методы апробированы на реальных данных, что подтверждает возможность их использования при разработке интеллектуальной информационной системы управления теплоснабжением, — цитирует пресс-служба Валерия Столбова, профессора кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика» ПНИПУ.

Ученые определили наиболее эффективную модель предсказания поведения тепловой сети, которая позволит правильно выбирать управляющее воздействие. Это значительно снизит риск нарушения экологических правил и трату ресурсов на перерасход топлива и электроэнергии, обслуживание и ремонт оборудования.