Ученые Пермского Политеха создали систему управления городским теплоснабжением на основе искусственного интеллекта. Она учитывает прогноз погоды и текущее состояние оборудования, что в отопительный сезон позволяет снизить расход ресурсов на 10−12%, избегая перегрева теплоносителя и поддерживая комфортную температуру в квартирах. Работа опубликована в сборнике «XIV Всероссийское совещание по проблемам управления» в рамках программы «Приоритет-2030».
В России централизованное отопление обеспечивает тепло и горячую воду почти 100 млн человек — это около 70% населения. Но из-за изношенных сетей, капризов погоды и ручной регулировки теплопотери могут достигать 30%. Это ведет к лишним затратам и повышает риск аварий.
Новая система использует нейросетевой алгоритм, который в реальном времени получает прогноз погоды, а также данные датчиков температуры и давления на выходе из котельной и на входах к домам. На основе этих данных ИИ рассчитывает оптимальную температуру теплоносителя, исключая и холод в квартирах, и «перетоп» батарей.
Чтобы достичь высокой точности, алгоритм обучили на виртуальном стенде, моделирующем работу различных теплосетей в разных климатах и при разных потерях тепла. После этого система дообучается на реальных данных конкретного города, быстро адаптируясь к его особенностям.
В ходе тестирования точность прогноза температуры составила 97,9%. Система реагирует на изменения погоды заранее: если ожидается потепление, она снижает температуру теплоносителя еще до того, как на улице станет теплее. Это помогает экономить ресурсы и избегать лишних затрат.
Разработка Пермского Политеха заменяет сложные физические модели теплосетей гибким ИИ-решением, которое повышает энергоэффективность, сокращает расходы и делает городскую инфраструктуру более устойчивой.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, что пермские ученые разработали альтернативу хлорированию воды.
