Naučnici Perm Polytechnic razvili su inteligentni modul za upravljanje lokalnim sistemom opskrbe topline. Neuralitti će pomoći tačno i brzo izračunati temperaturu rashladne tekućine na izlazu kotlovnice. Tehnologija vam omogućava da ga održavate u smislu potrošača, izbjegavajte nerazumno pregrijavanje rashladne tečnosti i uštedite sredstva na grijanju. Razvoj još nema analoge u Rusiji.
Sada su upravljačke jedinice prilično široko korištene, što automatski podržavaju navedenu temperaturu na izlazu kotlovnice. Potrebne vrijednosti definiraju operatera, uglavnom se fokusira na termometar i dostupne povratne informacije. Naš razvoj uključuje kontrolu koristeći takve neuronske mreže koje se koriste u proračunima ne samo trenutnu vrijednost temperature okoline, već i razumnu prognozu. To vam omogućava da unaprijed procijenite temperaturu nosača i izbjegavate kašnjenje, kaže da je vanredni profesor odjeljenja za računarsku matematiku, mehaniku i biomehanika Perm Polytech, kandidat za tehničke nauke Vladimir Onistkiv.
Za nastavu neurolo, naučnici su koristili veliku količinu statističkih podataka. Uključuje sinhronizirane temperature rashladne tečnosti na različitim točkama termičke mreže i temperature okoline.
Naučnici su isprobali inteligentni modul tako što ćete je upisati u softver i hardver Automatizirani AURORA sistem upravljanja. Toplinska ravnoteža u stambenim i komunalnim uslugama, koja se razvila i koristi jednu od kompanija Perm teritorija. Kao rezultat toga, kompleks vam omogućava da automatski podesite temperaturu rashladne tečnosti na izlazu kotlovnice, s obzirom na prognozu za promjenu vremenskih uvjeta.
Da bi se osiguralo udobne toplotne uvjete u potrošačkim kućama, organizacijama za opskrbu topline moraju stalno pratiti stanje temperature mreže. Ali ova je usluga još uvijek nedostupna za većinu termalnih kompanija, tako da osiguravaju svoje rizike, održavajući veću temperaturu termičke prijevoznika. Kao rezultat toga, stanovnici su često prisiljeni da prenapuče komunalije, objašnjava istraživač.
Prema mišljenjima naučnika, upotreba neuronske mreže u procesu kontrole toplotne mreže omogućava vam uštedu goriva i spriječiti njegovo prekoračenje. Uz iznenadne promjene vremena, ovaj efekat postaje posebno značajan. Ušteda plina može dostići 10-15%, ovisno o vanjskoj temperaturi zraka i cjelokupnom stanju toplotne mreže.
Višeslojne neuronske mreže i mreža duboke učenje mogu predvidjeti potrebnu temperaturu kotla, s obzirom na vremensku prognozu i karakteristike pokreta rashladne tekućine.
U procesu stvaranja inteligentnog modula, naučnici su analizirali različite vrste neuronskih mreža. Konačna arhitektura sastoji se od 224 neurona, naređenih u tri sloja. Izračunata temperatura rashladne tečnosti na izlazu kotlovnice pruža te temperaturne vrijednosti na ulazu u kuću koji su standardi potrebni.