В НГТУ НЭТИ создают систему «умного теплоснабжения» на основе машинного обучения
Учёные Новосибирского государственного технического университета НЭТИ совместно со студентами разрабатывают интеллектуальную систему прогнозирования аварий на объектах теплоснабжения.
Разработка ведётся на факультете энергетики и факультете автоматики и вычислительной техники НГТУ НЭТИ. Проект развивается с 2020 года при поддержке программы «Приоритет-2030».
В рамках студенческой проектной деятельности будущим энергетикам необходимо провести оценку взаимного влияния параметров на фактическое потребление тепловой энергии конечным объектом, в т. ч. определить динамику потребления тепловой энергии в периоды изменения температуры наружного воздуха, соответствие фактической температуры на вводе в объект утверждённому температурному графику, расходы теплоносителя.
Руководитель проекта, профессор кафедры тепловых электрических станций, доктор технических наук Олеся Боруш пояснила, что «умное теплоснабжение» опирается на предиктивную аналитику с оценкой взаимного влияния параметров на фактическое потребление тепловой энергии. Практическая ценность такого анализа заключается в возможности скорректировать режимы работы системы теплопотребления для приведения фактических параметров в соответствие с нормативами, что в итоге позволяет сократить финансовые потери от нерационального использования тепла.
В рамках пилотного проекта на трёх объектах были установлены модели машинного обучения. Алгоритмы, обученные на многолетнем архиве данных, уже научились предсказывать нештатные ситуации до того, как они произойдут. Как рассказал доцент кафедры ТЭС НГТУ НЭТИ, к.т.н. Александр Дворцевой, согласно результатам тестирования, нарушения по давлению обратной сетевой воды система выявляет за 30 минут до фактического выхода за пределы лимита, по температуре прямой и обратной сетевой воды прогноз ещё более долгосрочный — от 2 до 6 часов до наступления критических значений. При обнаружении аномалий система автоматически отправляет оповещения через действующий интерфейс мониторинга и в мессенджер по иерархической схеме ответственным лицам. Это позволяет оперативно реагировать и предотвращать развитие аварий.
В настоящий момент в системе онлайн-мониторинга находятся 60 социальных объектов первой категории. Оборудование на них собирает данные о режимах работы с интервалом 5 минут, передавая информацию по защищенным высокоскоростным каналам связи. После отладки механизма регулярного (потокового) обучения математических моделей планируется масштабировать проект на другие социальные объекты Новосибирска.