Ученые Новосибирского государственного университета разработали математическую модель тепловой сети, которая позволяет анализировать работу систем теплоснабжения и прогнозировать возможные сбои. Новый инструмент поможет создавать и обучать нейросети для более точного управления инфраструктурой ЖКХ, повышения ее надежности и снижения потерь энергии.
Разработка представляет собой цифровую модель теплосети, на которой можно безопасно тестировать различные сценарии работы системы без вмешательства в реальные объекты. Такой подход позволяет изучать как штатные режимы, так и аварийные ситуации, которые в реальных условиях сложно, дорого или рискованно моделировать.
На основе этой цифровой среды исследователи формируют базы данных о поведении теплосетей при изменении погоды, нагрузок и других факторов. В дальнейшем эти данные используются для обучения нейросетей, способных прогнозировать состояние инфраструктуры и предлагать решения для более эффективной работы операторов.
В университете отмечают, что такие технологии особенно востребованы в сфере ЖКХ, где важны надежность, оперативное реагирование и снижение издержек. В этом году ученые планируют развивать совместные проекты, в том числе с мэрией Новосибирска, а в перспективе решение может быть применено и в других городах. В Новосибирском государственном университете разработали математическую модель тепловой сети для анализа и оптимизации работы систем теплоснабжения. Инструмент зарегистрирован и предназначен для тестирования управленческих решений без воздействия на действующую инфраструктуру.
Следите за новостями в пресс-центре, чтобы всегда быть в курсе ключевых событий компании «Полимет Инжиниринг», а также анонсов мероприятий и изменений в отрасли.