Навукоўцы Пермскага палітэха распрацавалі інтэлектуальны модуль для кіравання лакальнай сістэмай цеплазабеспячэння. Нейрасецівы дапамогуць сапраўды і аператыўна разлічваць тэмпературу цепланосбіта на выхадзе з кацельні. Тэхналогія дазваляе падтрымліваць яе ў норме ў спажыўцоў, пазбягаць неабгрунтаванага перагрэву цепланосбіта і эканоміць сродкі на апале. У распрацоўкі пакуль няма аналагаў у Расіі.
Цяпер досыць шырока выкарыстоўваюць блокі кіравання, якія аўтаматычна падтрымліваюць зададзеную тэмпературу на выхадзе з кацельні. Неабходныя значэння вызначае аператар, галоўным чынам арыентуючыся на тэрмометр і даступную зваротную сувязь. Наша распрацоўка прадугледжвае кіраванне з дапамогай такіх нейрасецівы, якія выкарыстоўваюць у разліках не толькі бягучае значэнне тэмпературы навакольнага асяроддзя, але і разумны прагноз. Гэта дазваляе загадзя ацаніць тэмпературу носьбіта і пазбегнуць запазнення, распавядае дацэнт кафедры вылічальнай матэматыкі, механікі і біямеханікі Пермскага палітэха, кандыдат тэхнічных навук Уладзімір Онискив.
Для навучання нейрасецівы навукоўцы выкарысталі вялікі аб'ём статыстычных дадзеных. У яго ўвайшлі сінхранізаваныя тэмпературы цепланосбіта ў розных кропках цеплавой сеткі і тэмпературы навакольнага асяроддзя.
Навукоўцы апрабавалі інтэлектуальны модуль, ўбудаваць яго ў праграмна-апаратную аўтаматызаваную сістэму кіравання Aurora. Цеплавой баланс у ЖКГ, якую распрацавала і выкарыстоўвае адна з кампаній Пермскага краю. У выніку комплекс дазваляе аўтаматычна рэгуляваць тэмпературу цепланосбіта на выхадзе з кацельні, улічваючы прагноз змены ўмоў надвор'я.
Каб забяспечыць камфортныя цеплавыя ўмовы ў дамах спажыўцоў, цеплазабяспечваючыя арганізацыі павінны пастаянна маніторыць тэмпературны стан сеткі. Але гэты сэрвіс пакуль недаступны для большасці цеплавых кампаній, таму яны страхуюць свае рызыкі, падтрымліваючы больш высокія значэнні тэмпературы цепланосбіта. У выніку жыхары часцяком вымушаныя пераплачваць за камунальныя паслугі, тлумачыць даследчык.
Па словах навукоўцаў, выкарыстанне нейрасецівы ў працэсах кіравання цеплавой сеткай дазваляе эканоміць паліва і не дапусціць яго перавыдатку. Пры рэзкіх зменах надвор'я гэты эфект становіцца асабліва значнай. Эканомія газу можа дасягаць 10-15%, у залежнасці ад вонкавай тэмпературы паветра і агульнага стану цепласетак.
Шматслойныя нейронавыя сеткі і сеткі глыбокага навучання здольныя прадказваць неабходную тэмпературу катла, улічваючы прагноз надвор'я і асаблівасці руху цепланосбіта.
У працэсе стварэння інтэлектуальнага модуля навукоўцы прааналізавалі розныя віды нейрасецівы. Выніковая архітэктура складаецца з 224 нейронаў, упарадкаваных ў тры пласта. Разлічаная тэмпература цепланосбіта на выхадзе з кацельні забяспечвае тыя значэння тэмпературы на ўваходзе ў дом, якіх патрабуюць нарматывы.