Учёные Новосибирского государственного технического университета НЭТИ совместно со студентами разрабатывают интеллектуальную систему прогнозирования аварий на объектах теплоснабжения. Проект развивается с 2020 года при поддержке программы «Приоритет-2030», сейчас под онлайн-мониторингом находятся 60 социальных объектов первой категории — оборудование собирает данные о режимах работы каждые пять минут и передаёт их по защищённым каналам. Студентам предстоит оценить, как разные параметры (температура наружного воздуха, нагрев внутри системы и в теплосети, расход теплоносителя) влияют на фактическое потребление тепла. «Умное теплоснабжение опирается на предиктивную аналитику. Оценка взаимного влияния параметров на фактическое потребление тепловой энергии — это фундамент для перехода от реактивного анализа к проактивному», — объяснила научный руководитель студентов, профессор Олеся Боруш.
Для анализа ситуаций учёные внедряют элементы искусственного интеллекта. В пилотном проекте модели машинного обучения установили на трёх объектах, включая Инженерный лицей НГТУ. Алгоритмы, обученные на многолетнем архиве данных, уже научились предсказывать нештатные ситуации до их наступления. Как рассказал доцент кафедры тепловых электрических станций Александр Дворцевой, нарушения по давлению обратной сетевой воды система замечает за 30 минут до выхода за лимиты, а по температуре прямой и обратной воды прогноз ещё точнее — от двух до шести часов. При обнаружении аномалий система автоматически отправляет оповещения ответственным лицам через интерфейс мониторинга и мессенджер, что позволяет предотвратить аварию.
Сейчас разработчики отлаживают механизм потокового обучения математических моделей. В ближайших планах — масштабировать решение и развернуть умный мониторинг на других социальных объектах города.
