#тепловые сети

В России услугами централизованного отопления пользуются порядка 100 миллионов человек — 70% от общего числа населения. Работа теплосетей должна обеспечивать качественное и энергоэффективное теплоснабжение. При этом необходимо учитывать климатические условия и состояние оборудования. Ручное управление системой или применение автоматических датчиков с этим не всегда справляется. В совокупности с проблемами износа теплотрасс размер тепловых потерь может достигать 30%. Безусловно, это приводит к повышенным финансовым издержкам жильцов, а нередко и к возникновению аварийных ситуаций в доме. Ученые Пермского Политеха разработали интеллектуальную систему управления городским теплоснабжением на основе ИИ. Она учитывает прогноз погоды и техническое состояние оборудования, что позволяет в отопительный период сократить расходы ресурсов на 10-12%, минимизируя перегрев теплоносителя и обеспечив при этом комфортную температуру для потребителей.

Страна готовится к зиме, поэтому вопрос теплоснабжения в многоквартирных домах становится актуальным. Поставка теплоносителя потребителям требует поддержания температуры на определенном уровне с учетом прогноза погоды на ближайший период. Для оптимального режима работы оборудования, генерирующего тепло котельной, используют интеллектуальные системы управления, которые основаны на методах машинного обучения. Они нуждаются в регулярном обучении с учетом изменений в техническом состоянии теплосети. Ученые Пермского Политеха 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.