Научниците од Perm Polytechnic развија интелигентен модул за управување со локалниот систем за снабдување со топлина. Neuralati ќе помогне прецизно и брзо ќе ја пресмета температурата на течноста за ладење на излезот од котларата. Технологијата ви овозможува да го одржувате во смисла на потрошувачите, да избегнувате неразумно прегревање на течноста за ладење и да заштедите средства за греење. Развојот нема аналози во Русија.
Сега контролните единици се доста широко користени, што автоматски ја поддржува одредената температура на излезот на котларата. Потребните вредности го дефинираат операторот, главно фокусирајќи се на термометарот и на расположливите повратни информации. Нашиот развој вклучува контрола со користење на такви нервни мрежи, кои се користат во пресметките не само на тековната вредност на температурата на околината, туку и разумна прогноза. Ова ви овозможува да ја оцените температурата на превозникот и да избегнете задоцнување, вели вонреден професор на Одделот за компјутерски математика, механика и биомеханика на Perm Polytech, кандидат на технички науки Владимир Онистив.
За предавањето на Невралко, научниците користеле голема количина статистички податоци. Вклучува синхронизирани температури на течноста за ладење на различни точки на термичка мрежа и температура на околината.
Научниците го пробале интелигентниот модул со тоа што го пишуваат во софтверот и хардверскиот систем за контрола на Aurora. Термичкото салдо во станбени и комунални услуги, кој има развиено и користи една од компаниите на територијата на ПЕМ. Како резултат на тоа, комплексот ви овозможува автоматски да ја прилагодите температурата на течноста за ладење на излезот на котларата, со оглед на прогнозата за менување на временските услови.
За да се обезбеди удобни термички услови во домовите на потрошувачите, организациите за снабдување со топлина мора постојано да ја следат состојбата на температурата на мрежата. Но, оваа услуга сè уште е недостапна за повеќето топлински компании, така што тие ги осигуруваат нивните ризици, одржувајќи повисока термална температура на превозникот. Како резултат на тоа, жителите честопати се принудени да плаќаат за комунални услуги, објаснува истражувачот.
Според научниците, употребата на нервната мрежа во процесот на контролирање на топлинската мрежа ви овозможува да заштедите гориво и да спречите пребрзување. Со ненадејни временски промени, овој ефект станува особено значаен. Заштедите на гас може да достигнат 10-15%, во зависност од надворешната температура на воздухот и целокупната состојба на топлинската мрежа.
Повеќеслојните нервни мрежи и мрежите за длабоко учење можат да ја предвидат потребната температура на котелот, со оглед на временската прогноза и карактеристики на движењето на течноста за ладење.
Во процесот на создавање на интелигентен модул, научниците анализираа различни видови на нервни мрежи. Конечната архитектура се состои од 224 неврони, наредени во три слоја. Пресметаната температура на течноста за ладење на излезот на котларата ги обезбедува тие температурни вредности на влезот во куќата што се потребни стандардите.