Znanstvenici Veleučilišta Perm razvili su inteligentni modul za upravljanje lokalnim sustavom opskrbe toplinom. Neuroati će pomoći točno i brzo izračunati temperaturu rashladnog sredstva na izlazu u kotlovnicu. Tehnologija vam omogućuje da ga održavate u smislu potrošača, izbjegavajte nerazumno pregrijavanje rashladnog sredstva i spremanje sredstava na grijanju. Razvoj još nema analoga u Rusiji.
Sada su kontrolne jedinice prilično široko korištene, koje automatski podržavaju specificiranu temperaturu na izlazu kotlovnice. Potrebne vrijednosti definiraju operatera, uglavnom se fokusirajući na termometar i dostupne povratne informacije. Naš razvoj uključuje kontrolu pomoću takvih neuronskih mreža, koji se koriste u izračunima ne samo trenutnu vrijednost temperature okoline, već i razumnu prognozu. To vam omogućuje da unaprijed procijenite temperaturu prijevoznika i izbjegavate odgodu, kaže izvanredni profesor Odjela za računalstvo matematike, mehaniku i biomehanika Perm Polytech, kandidat tehničkih znanosti Vladimir Osištiv.
Za poučavanje neuralnog, znanstvenici su koristili veliku količinu statističkih podataka. Uključuje sinkronizirane temperature rashladnog sredstva na različitim točkama termalne mreže i temperature okoline.
Znanstvenici su pokušali inteligentni modul upisivanjem u softveru i hardver automatizirani aurora kontrolni sustav. Termička ravnoteža u stambenim i komunalnim uslugama, koja je razvila i koristi jednu od tvrtki Perm teritorija. Kao rezultat toga, kompleks vam omogućuje da automatski podesite temperaturu rashladnog sredstva na izlazu kotlovnice, s obzirom na prognozu za promjenu vremenskih uvjeta.
Kako bi se osigurali udoban termalni uvjeti u potrošačkim domovima, organizacije opskrbe toplinom moraju stalno pratiti temperaturno stanje mreže. Ali ova usluga još uvijek nije dostupna za većinu toplinskih tvrtki, tako da osiguravaju njihove rizike, održavajući višu temperaturu toplinske nosače. Kao rezultat toga, stanovnici su često prisiljeni preplatiti za komunalne usluge, objašnjava istraživač.
Prema znanstvenicima, korištenje neuronske mreže u procesu kontroliranja toplinske mreže omogućuje vam da uštedite gorivo i spriječite njezino prevladavanje. Uz iznenadne vremenske promjene, ovaj učinak postaje posebno značajan. Uštede plina mogu doseći 10-15%, ovisno o temperaturi vanjskog zraka i ukupnom stanju toplinske mreže.
Višeslojne neuronske mreže i mreže duboko učenja mogu predvidjeti potrebnu temperaturu kotla, s obzirom na vremensku prognozu i značajke kretanja rashladnog sredstva.
U procesu stvaranja inteligentnog modula, znanstvenici su analizirali različite vrste neuronskih mreža. Konačna arhitektura se sastoji od 224 neurona, naručene u tri sloja. Izračunata temperatura rashladnog sredstva na izlazu za kotlovnicu daje te temperaturne vrijednosti na ulazu u kuću koju su potrebni standardi.