Сотрудники Центра искусственного интеллекта Новосибирского государственного университета получили свидетельство о государственной регистрации математической модели тепловой сети. Разработка поможет точнее прогнозировать аварии, снижать потери энергии и повышать эффективность управления системами теплоснабжения, пишет пресс-служба вуза.
Модель представляет собой виртуальный полигон – цифровой объект, который воспроизводит ключевые характеристики реальных теплосетей, но не привязан к конкретному городу. На нем можно тестировать алгоритмы расчета и управления без риска для действующей инфраструктуры.
«Это своего рода виртуальный полигон, на котором отрабатываются различные подходы к расчету и анализу тепловых сетей. Он позволяет изучать процессы, которые в реальных условиях сложно или дорого исследовать, а также проводить первоначальные испытания для тех решений, которые создают наши разработчики», - объяснил руководитель Красноярского филиала Института теплофизики СО РАН, старший научный сотрудник ЦИИ НГУ Александр Дектерев.
Ученые формируют на основе модели обширные базы данных, отражающие поведение системы при разных сценариях: изменение погоды, нагрузки на сети, аварийные ситуации. Эти данные используют для обучения нейросетей. В дальнейшем нейросети смогут быстро прогнозировать состояние теплосети и предлагать оптимальные решения операторам.
«Как известно, перед тем как использовать нейронную сеть на реальных объектах, ее надо обучить. И наша модельная сеть хорошо подходит для этой задачи, поскольку располагает достаточными базами данных как о штатном режиме работы, так и внештатных сценариях», - отметил Дектерев.
Сейчас ЦИИ НГУ совместно с ФГУП «Управление энергетики и водоснабжения» создает цифровую модель системы теплоснабжения в Советском районе Новосибирска. Она позволит в реальном времени отслеживать параметры работы, выявлять утечки и прогнозировать возможные аварии.
В этом году планируется запустить аналогичный проект с мэрией Новосибирска, а в перспективе технологию масштабируют на другие города. Это особенно важно для сферы ЖКХ, где высокая изношенность инфраструктуры требует надежных инструментов управления. Цифровые модели позволяют не только быстрее реагировать на нештатные ситуации, но и предотвращать их, снижая затраты на ремонт и эксплуатацию.
Фото: фрипик
