Vedci Perm Polytechniky vyvinuli inteligentný modul na správu miestneho systému dodávok tepla. NeuraTati pomôže presne a rýchlo vypočítať teplotu chladiacej kvapaliny na výstupe z kotlovej miestnosti. Technológia vám umožní udržiavať ho z hľadiska spotrebiteľov, vyhnúť sa neprimeranému prehriapeniu chladiacej kvapaliny a ušetriť finančné prostriedky na vykurovanie. Vývoj ešte nemá žiadne analógy v Rusku.
Teraz sú riadiace jednotky pomerne široko používané, ktoré automaticky podporujú špecifikovanú teplotu na výstupe kotlovej miestnosti. Požadované hodnoty definuje operátora, hlavne so zameraním na teplomer a dostupnú spätnú väzbu. Náš vývoj zahŕňa kontrolu za použitia takýchto neurónových sietí, ktoré sa používajú vo výpočtoch nielen aktuálnu hodnotu okolitej teploty, ale aj primeranej prognózy. To vám umožní predbežné vyhodnotenie teploty nosiča a vyhnúť sa oneskoreniu, hovorí, že docent na katedre výpočtovej matematiky, mechaniky a biomechaniky Perm Polytech, kandidáta technických vedy Vladimir Onistkiv.
V prípade výučby Neurao vedci používali veľké množstvo štatistických údajov. Zahŕňa synchronizované teploty chladiacej kvapaliny v rôznych bodoch tepelnej siete a teploty okolia.
Vedci vyskúšali inteligentný modul zadaním do softvéru a hardvéru automatizovaného systému Aurora Control. Tepelná bilancia v bývaní a komunálnych službách, ktorá vyvinula a používa jednu zo spoločností Perm územia. Výsledkom je, že komplex umožňuje automaticky nastaviť teplotu chladiacej kvapaliny na výstupe kotlovej miestnosti, vzhľadom na prognózu pre meniace sa poveternostné podmienky.
Aby sa zabezpečilo pohodlné tepelné podmienky v spotrebiteľských domoch, organizácie tepelnej dodávky musia neustále monitorovať teplotný stav siete. Ale táto služba je pre väčšinu termálnych spoločností stále nedostupná, takže si zabezpečujú svoje riziká, udržiavajú vyššiu tepelnú nosnú teplotu. Výsledkom je, že obyvatelia sú často nútení na preplatok na verejné služby, vysvetľuje výskumníka.
Podľa vedcov, používanie neurónovej siete v procese kontroly tepelnej siete umožňuje ušetriť palivo a zabrániť jeho prekročeniu. S náhlymi zmenami počasia sa tento efekt stáva obzvlášť významným. Úspory plynu sa môžu dosiahnuť 10-15%, v závislosti od vonkajšej teploty vzduchu a celkového stavu tepelnej siete.
Viacvrstvové neurónové siete a hlboké vzdelávacie siete sú schopné predpovedať potrebnú teplotu kotla vzhľadom na predpovede počasia a funkcie pohybu chladiacej kvapaliny.
V procese vytvárania inteligentného modulu vedci analyzovali rôzne typy nervových sietí. Konečná architektúra sa skladá z 224 neurónov, objednaných v troch vrstvách. Vypočítaná teplota chladiacej kvapaliny na výstupe kotlovej miestnosti poskytuje tieto hodnoty teploty pri vstupe do domu, podľa ktorého sú normy potrebné.