Die wetenskaplikes van die perm polytechnic het 'n intelligente module ontwikkel vir die bestuur van die plaaslike hittevoorraadstelsel. Nuralati sal die temperatuur van die koelmiddel by die uitgang van die ketelkamer akkuraat en vinnig kan bereken. Die tegnologie laat jou toe om dit in terme van verbruikers te handhaaf, onredelike oorverhitting van die koelmiddel te vermy en fondse op verwarming te red. Die ontwikkeling het nog geen analoë in Rusland nie.
Nou is die beheer eenhede baie wyd gebruik, wat outomaties die gespesifiseerde temperatuur by die uitlaat van die ketelkamer ondersteun. Die vereiste waardes definieer die operateur, hoofsaaklik op die termometer en die beskikbare terugvoer. Ons ontwikkeling behels beheer deur gebruik te maak van sodanige neurale netwerke, wat in die berekeninge gebruik word nie net die huidige waarde van die omgewings temperatuur nie, maar ook 'n redelike voorspelling. Dit laat jou toe om die temperatuur van die draer te evalueer en vertraging te vermy, sê die medeprofessor van die Departement van Rekenaarkunde, Meganika en Biomeganika van die Perm Polytech, Kandidaat van Tegniese Wetenskappe Vladimir OnistKiv.
Vir die onderrig van Neuralo het wetenskaplikes 'n groot hoeveelheid statistiese data gebruik. Dit sluit in gesynchroniseerde koelmiddeltemperature op verskillende punte van die termiese netwerk en omliggende temperatuur.
Wetenskaplikes het die intelligente module probeer deur dit in 'n sagteware- en hardeware-outomatiese Aurora-beheerstelsel te tik. Die termiese balans in behuising en gemeenskaplike dienste, wat een van die maatskappye van die permgebied ontwikkel het en gebruik. As gevolg hiervan kan die kompleks u die temperatuur van die koelmiddel by die uitlaat van die ketelkamer outomaties aanpas, gegewe die voorspelling vir die veranderende weerstoestande.
Om gemaklike termiese toestande in verbruikershuise te verseker, moet hittevoorsieningsorganisasies voortdurend die temperatuurstaat van die netwerk monitor. Maar hierdie diens is nog steeds nie beskikbaar vir die meeste termiese maatskappye nie, sodat hulle hul risiko's verseker, wat hoër termiese draer temperatuur behou. Gevolglik word inwoners dikwels gedwing om te betaal vir nutsdienste, verduidelik die navorser.
Volgens wetenskaplikes kan die gebruik van neurale netwerk in die proses van die beheer van die hitte netwerk u toelaat om brandstof te bespaar en die oorskryding daarvan te voorkom. Met skielike weerveranderings word hierdie effek veral betekenisvol. Gasbesparings kan 10-15% bereik, afhangende van die buitenste lugtemperatuur en die algemene toestand van die hitte netwerk.
Multilayer neurale netwerke en diep leernetwerke kan die nodige keteltemperatuur voorspel, gegewe die weervoorspelling en kenmerke van die koelmiddelbeweging.
In die proses om 'n intelligente module te skep, het wetenskaplikes verskillende tipes neurale netwerke ontleed. Die finale argitektuur bestaan uit 224 neurone, wat in drie lae bestel is. Die berekende temperatuur van die koelmiddel by die uitlaat van die ketelkamer bied die temperatuurwaardes by die ingang van die huis wat die standaarde benodig word.