Специалисты Пермского национального исследовательского политехнического университета разработали нейросетевую систему управления централизованным теплоснабжением, способную снизить потери тепла и затраты ресурсов в отопительный сезон на 10–12%. Об этом "Газете.Ru" рассказали в пресс-службе образовательного учреждения. Централизованным отоплением в России пользуются около 100 млн человек — 70% населения страны. Однако из-за износа теплотрасс и неэффективного регулирования температура в домах нередко превышает нормативы, что приводит к теплопотерям до 30%, росту расходов и авариям. Разработка пермских ученых использует прогноз погоды и данные с датчиков температуры и давления, установленных на выходе из котельной и на входе к потребителям. Алгоритм в режиме реального времени определяет оптимальную температуру теплоносителя, исключая перегрев и обеспечивая комфортные условия в квартирах. Нейросеть обучалась на виртуальном стенде, имитирующем работу различных теплосетей, а затем дообучалась на реальных данных. Точность прогноза температуры на тестах составила 97,9%. По словам авторов, система быстро подстраивается под изменение погоды: при ожидаемом потеплении она заранее снижает температуру теплоносителя, синхронизируя её с температурой наружного воздуха. Разработку можно адаптировать для любых городских сетей. Она не требует сложных физических моделей и может стать эффективным инструментом для повышения энергоэффективности и устойчивого развития городской инфраструктуры.
