Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали и протестировали интеллектуальный модуль на основе нейросетевых технологий для оптимизации городского теплоснабжения. Об этом "Газете.Ru" сообщили в пресс-службе научного учреждения.
По словам исследователей, для эффективного регулирования режима работы котельной теплоснабжающая организация может использовать различные методы и системы управления.
В ходе эксплуатации и ремонта тепловой сети меняются ее свойства, увеличиваются или уменьшаются тепловые потери, которые снижают точность работы модели управления.
Для компенсации этих изменений необходимо проводить периодическое дообучение нейросетевой модели, чтобы она могла прогнозировать работу сети с учетом температуры окружающего воздуха и технического состояния теплосети. Однако это требует значительных временных затрат.
Специалисты Пермского Политеха впервые сравнили две модели уточнения результатов прогнозного управления с помощью искусственного интеллекта (ИИ), а также проанализировали эффективность каждой из них.
Для обучения и тестирования моделей политехники выбрали 10 многоквартирных домов, данные для которых за определенный период содержат наименьшее количество пропусков по техническим причинам.
Ученые ПНИПУ 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, отметили авторы работы.
Свежие комментарии