Пермь политехникалық ғалымдары жергілікті жылумен жабдықтау жүйесін басқаруға арналған интеллектуалды модуль жасады. Нуралати қазандықтың шығуындағы салқындатқыштың температурасын дәл және тез есептейді. Технология оны тұтынушылар тұрғысынан ұстауға, салқындатқыштың негізсіз қызып кетуіне жол бермейді және қыздыруға қаражат үнемдеуге мүмкіндік береді. Дамудың Ресейде әлі теңдесі жоқ.
Енді басқару қондырғылары кеңінен қолданылады, ол қазандықтың розеткасында көрсетілген температураны автоматты түрде қолдайды. Қажетті мәндер Операторды, негізінен термометрге және қол жетімді кері байланысқа бағыттайды. Біздің дамуымыз қоршаған орта температурасының ағымдағы құнын ғана емес, сонымен бірге ақылға қонымды болжамда қолданылатын осындай нейрондық желілерді пайдалануды қамтиды. Бұл сізге тасымалдаушының температурасын алдын-ала бағалауға және кешіктіруге жол бермейді, дейді Пермь Пермехтің Есептеу математикасы және биомеджикасы кафедрасының доценті, т.ғ.к., т.ғ.к. Владимир Оницков.
Нейралоны оқыту үшін ғалымдар үлкен мөлшерде статистикалық мәліметтерді қолданды. Оған жылу желісі мен қоршаған орта температурасы бойынша синхрондалған салқындатқыш температурасы бар.
Ғалымдар интеллектуалды модульді оны бағдарламалық және аппараттық автоматтандырылған Aurora басқару жүйесінде теру арқылы сынап көрді. Пермь аумағындағы компаниялардың бірін дамытып, қолданған тұрғын үй-коммуналдық шаруашылық саласындағы жылу балансы. Нәтижесінде кешен ауа-райының өзгеруіне болжамды ескере отырып, қазандықтың розеткасындағы салқындатқыштың температурасын автоматты түрде реттеуге мүмкіндік береді.
Тұтынушылардың үйлеріндегі жылу жағдайларын қамтамасыз ету үшін жылумен жабдықтаушы ұйымдар желінің температуралық күйін үнемі қадағалап отыруы керек. Бірақ бұл қызмет әлі жылу компаниялары үшін әлі де қол жетімді емес, сондықтан олар өздерінің тәуекелдерін сақтандырады, олар өздерінің қауіп-қатерлерін сақтандырады, бұл жылу тасымалдағыштың жоғары температурасын сақтайды. Нәтижесінде тұрғындар көбінесе коммуналдық қызметтерге артық төленуге мәжбүр болады, зерттеушіні түсіндіреді.
Ғалымдардың айтуынша, жылу желісін басқару процесінде нейрондық желіні қолдану отын үнемдеуге және оны асыра тигізбеуге мүмкіндік береді. Ауа-райының кенеттен өзгергені, бұл әсер әсіресе маңызды болады. Газды үнемдеу сыртқы ауа температурасына және жылу желісінің жалпы күйіне байланысты 10-15% жетуі мүмкін.
Көп қабатты нейрондық желілер және терең оқыту желілері ауа-райы болжамы, ауа-райы болжамы және салқындатқыш қозғалыстың ерекшеліктерін ескере отырып, қажетті қазандықтарды болжай алады.
Интеллектуалды модуль құру барысында ғалымдар нейрондық желілердің әртүрлі түрлерін талдады. Финалдық архитектура үш қабатқа тапсырыс берген 224 нейроннан тұрады. Қазандық дозалаптағы салқындатқыштың есептелген температурасы стандарттар талап етілетін үйге кіре берісте осы температура мәндерін ұсынады.