Проблема: Теплосети составляют основу городской инфраструктуры, обеспечивая тепловую энергию и горячую воду для зданий через подземные трубопроводы. Эти системы включают генераторы тепла (котлы, тепловые электростанции или другие источники), которые нагревают воду или пар и циркулируют их для удовлетворения потребностей в отоплении. Однако оптимизация их работы представляет собой сложную задачу, включая снижение потребления энергии, улучшение качества обслуживания и минимизацию воздействия на окружающую среду. Была поставлена задача разработать инновационное решение для решения этих проблем с помощью предсказания температуры возвратной воды в теплосистемах с использованием ИИ и машинного обучения.
Цель: Создание модели на базе ИИ, которая точно предсказывает температуру возвратной воды в системах, оптимизируя использование энергии, улучшая качество отопления, предотвращая поломки, упрощая операции и снижая воздействие на окружающую среду.
Предложение: AI GEEKS разработает модель машинного обучения, используя исторические и реальные данные теплосистем, чтобы: во-первых, предсказать температуру возвратной воды с точностью ±1°C на 24 часа и ±14°C для недельных прогнозов. Во-вторых, оптимизировать работу системы, прогнозируя связанные параметры, такие как давление и вес.
Рыночные преимущества: Точные прогнозы температуры обеспечивают улучшение качества отопления, поддерживая стабильную температуру в помещениях несмотря на колебания погодных условий, что гарантирует комфорт. Это также помогает в предотвращении аварий, обнаруживая аномалии в температурных трендах на ранней стадии, предотвращая перегрузку системы и повреждение оборудования. Прогнозирование поддерживает операционное планирование, оптимизируя графики работы оборудования и снижая нагрузку на систему, особенно в периоды пиковой нагрузки. Снижение затрат — еще одно преимущество, так как прогнозы температуры приводят к более точным расчетам топлива и сокращению потерь, что в конечном итоге снижает расходы на топливо. Наконец, это помогает уменьшить экологическое воздействие, сокращая выбросы CO2 и других загрязняющих веществ за счет оптимизации работы системы, что приводит к меньшему потреблению топлива и более чистой окружающей среде.
Решение: Данные для обучения модели включают 32,547 почасовых записей, содержащих ключевые входные переменные, такие как время работы, температура подачи, давление подачи, вес подачи, температура возвратной воды, давление возвратной воды, вес возвратной воды, разница температур и весов, тепловая энергия и массовый дисбаланс. Целевая переменная для модели — предсказание температуры возвратной воды (temp_return). AI GEEKS исследовал различные модели машинного обучения для разработки предсказательного решения, которое точно прогнозирует температуру возвратной воды. Результаты показали точность ±1,17°C для 24-часового прогноза и ±14°C для недельного прогноза. Финальная модель продемонстрировала высокую точность, с возможностью предсказания температуры возвратной воды с точностью до ±1°C. Она также расширила прогнозы на связанные параметры, такие как давление и вес возвратной воды, что демонстрирует ее более широкие предсказательные возможности и потенциальное будущее влияние на оптимизацию работы системы.
Предсказательная модель AI GEEKS представляет собой трансформативный подход к управлению теплосистемами, обеспечивая измеримые преимущества в стоимости, эффективности и устойчивости. С этим решением городские системы отопления могут достичь оптимальной работы, что принесет выгоду операторам, потребителям и окружающей среде.
Мы приветствуем возможность сотрудничества по этой революционной инициативе.