Oamenii de știință din Politehnică Perm au dezvoltat un modul inteligent pentru gestionarea sistemului local de alimentare cu căldură. Neuralati va ajuta la calcularea cu exactitate si rapid a temperaturii lichidului de răcire la ieșirea din camera cazanului. Tehnologia vă permite să o mențineți în termeni de consumatori, să evitați supraîncălzirea nerezonabilă a lichidului de răcire și să salvați fonduri la încălzire. Dezvoltarea nu are încă analogi în Rusia.
Acum, unitățile de comandă sunt foarte utilizate pe scară largă, care susțin automat temperatura specificată la ieșirea din camera cazanului. Valorile necesare definește operatorul, concentrându-se în principal pe termometru și pe feedback-ul disponibil. Dezvoltarea noastră implică controlul utilizând astfel de rețele neuronale, care sunt utilizate în calcule nu numai valoarea curentă a temperaturii ambientale, ci și o prognoză rezonabilă. Acest lucru vă permite să vă evaluați temperatura transportatorului și să evitați întârzierea, spune profesorul asociat al Departamentului de Matematică, Mecanică și Biomecanică a Perm Polytech, candidatul științelor tehnice Vladimir Onistkiv.
Pentru predarea neuraloului, oamenii de știință au folosit o cantitate mare de date statistice. Acesta include temperaturi sincronizate de răcire la diferite puncte ale rețelei termice și temperatura ambiantă.
Oamenii de știință au încercat modulul inteligent introducând-o într-un sistem de control Aurora Aurora Software și Hardware. Soldul termic al serviciilor de locuințe și comunale, care a dezvoltat și utilizează una dintre companiile de pe teritoriul Perm. Ca rezultat, complexul vă permite să reglați automat temperatura lichidului de răcire la ieșirea din camera cazanului, având în vedere prognoza pentru schimbarea condițiilor meteorologice.
Pentru a asigura condiții termice confortabile în casele de consum, organizațiile de alimentare cu căldură trebuie să monitorizeze în mod constant starea de temperatură a rețelei. Dar acest serviciu este încă indisponibil pentru majoritatea companiilor termice, astfel încât să-și asigure riscurile, menținând o temperatură mai mare a transportatorului termic. Ca urmare, locuitorii sunt adesea forțați să plătească pentru utilități, explică cercetătorul.
Potrivit oamenilor de știință, utilizarea rețelei neuronale în procesul de control al rețelei de căldură vă permite să economisiți combustibil și să împiedicați depășirea acestuia. Cu schimbări bruște de vreme, acest efect devine deosebit de semnificativ. Economiile de gaze pot ajunge la 10-15%, în funcție de temperatura aerului exterior și de starea generală a rețelei de căldură.
Rețelele neuronale multistrat și rețelele de învățare profundă sunt capabile să prezică temperatura cazanului necesară, având în vedere prognoza meteo și caracteristicile mișcării de răcire.
În procesul de creare a unui modul inteligent, oamenii de știință au analizat diferite tipuri de rețele neuronale. Arhitectura finală constă din 224 neuroni, comandată în trei straturi. Temperatura calculată a lichidului de răcire la ieșirea din camera cazanului asigură valorile de temperatură la intrarea în casă că sunt necesare standardele.