Искусственный интеллект повысит эффективность теплоснабжения

21 ноября 2018 в 22:56

Искусственный интеллект повысит эффективность теплоснабжения

В центре внимания участников форума были вопросы энергоэффективной модернизации коммунальной инфраструктуры, активно реализуемые в России, в частности программы национального проекта «Жилье и городская среда». Решение связанного с ним комплекса задач, направленных на создание комфортной среды для проживания граждан, развитие городов и поселков, невозможно без оптимизации энергопотребления и повышения эффективности использования ресурсов.

«Определяющим трендом развития человечества является урбанизация. По самым скромным прогнозам, к 2050 году в городах будет жить 70% населения планеты. Причем Россия – гиперурбанизированная страна, давно перешагнувшая этот рубеж. У нас уже сейчас на долю городского населения приходится порядка 75%. Уровень потребления тепла растет стремительно, одновременно увеличивается запрос на комфорт, на возможность индивидуального управления микроклиматом. Поэтому мы видим будущее теплоснабжения в интеграции в единую систему различных источников тепла, помимо ТЭЦ, а также в планировании нагрузки на источники и в контроле потребления с применением математического моделирования и искусственного интеллекта», – отметил Михаил Шапиро, генеральный директор ООО «Данфосс», член Комитета по предпринимательству в сфере жилищного и коммунального хозяйства Торгово-промышленной палаты РФ.

По словам эксперта, новейшие разработки позволяют максимально оптимизировать работу источников тепла разного типа, точно прогнозировать нагрузки и распределение энергии по сети, стабилизировать гидравлические режимы. Так, например, работа интеллектуальной системы Mentor Planner основана на использовании двухлетнего архива данных SCADA[1] о теплопотреблении, колебаниях расхода, температуры и давления теплоносителя, а также прогноза погоды для построения математической модели потребления тепла в городской сети на следующие пять дней.

Помимо экономии энергии и оптимизации работы тепловых сетей, это позволяет значительно улучшить экологическую ситуацию, ведь уже сегодня на долю городов приходится 75% потребляемой энергии и 80% выбросов CO2. Благодаря умным технологиям использовать ресурсы можно эффективнее, создавая экологически чистое и комфортное будущее.

Точность прогнозирования в системе Mentor Planner достигает 97%. Теплосеть заранее готовится к периодам пиковых нагрузок и заблаговременно сокращает производство в случае их снижения, чтобы избежать перерасхода энергии. В результате происходит общее снижение средней температуры теплоносителя в подающих трубопроводах, что способствует минимизации затрат на производство и транспортировку энергии, снижению потерь в сетях и увеличению их ресурса, а потребителям гарантирует бесперебойные поставки теплоносителя с требуемыми параметрами.

Анализ архива данных и расчетов модуля прогнозирования используется для управления производством тепла исходя из максимальной экономической эффективности. При этом система учитывает суточный прогноз цен на электричество, стоимость тепла, затраты на производство энергии на ТЭЦ и в котельных при различных нагрузках. В расчет принимаются также уровень наполненности и емкость хранилищ энергии, возможности ее накопления в сети и перераспределения между зонами сети теплоснабжения.

Использование системы Mentor Planner позволяет повысить эффективность управления городской инфраструктурой в части организации работы тепловых сетей, что в полной мере соответствует целям и задачам проекта Минстроя России «Умный город», паспорт которого был утвержден в начале ноября 2018 года.

 

Справка о компании

 

 

Компания «Данфосс» — ведущий мировой производитель энергосберегающего оборудования. Занимает лидирующие позиции на рынке тепловой автоматики, холодильного оборудования, приводной техники. На российском рынке тепловой автоматики доля «Данфосс» составляет 35 %. В настоящее время у компании 23 представительства на территории России и Белоруссии. Российское представительство компании «Данфосс» было образовано в 1993 году. Доля локализации предприятия в 2017 г. составила более 40 %. На текущий момент компания производит свою продукцию в России на нескольких площадках — в Московской, Нижегородской и Тульской областях.

 

 

[1] SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition — диспетчерское управление и сбор данных) — работающая в режиме реального времени система сбора, обработки, отображения и архивирования данных мониторинга или управления.

 

1150
Закладки
Последние публикации
Комментарии 0

Никто пока не комментировал эту страницу.

 
Написать комментарий
Можно не указывать
На этот адрес будет отправлен ответ. Адрес не будет показан на сайте
*Обязательное поле
Самые интересные публикации
Сейчас читают
Последние комментарии
Продолжение комментария
В стандарте [6] предусмотрено присваивать различным документам вида «расчет» код[1] документа РР, а для локальной сметы код документа ЛС.
Никакой необходимости использовать код Б для обозначения документов, в названии которых нет слова «Обоснование», не существует, а отсутствие документов, в названии которых использовано это слово подтверждает, что из ГОСТ 34.201-2020 должен быть исключен фактически не существующий документ «Обоснование».
Литература:
6 ГОСТ Р 21.101-2020 Основные требования к проектной документации
7 Н. Зенин. Судьба требований ГОСТ 34-й серии в проектах по информационной безопасности // [Электронный ресурс], режим доступа: https://www.anti-malware.ru/practice/methods/GOST-requirements-34th-series-in-information-security-projects
[1] В данном стандарте вместо термина «код документа» используют словосочетание «шифр документа»
Несуществующий документ ::: Вторая редакция

Разработчики стандартов иногда предлагают новые виды документов, объясняя это тем, что существующих видов документов недостаточно для новых изделий. Например, в таблице 1 стандарта [1] перечислены несколько видов документов, разрабатываемых для автоматизированных систем (далее АС). Обратим внимание на документ «Обоснование» (код документа Б). Его назначение определено так:
«Изложение сведений, подтверждающих целесообразность принимаемых решений»
Отметим, что в числе толкований значений слова «обоснование» есть и тексты, служащие основанием для принятия решения.
Какие же текстовые документы приведены в таблице 2 стандарта [1], где перечислены конкретные документы?
Как ни странно, но документа со словом «обоснование» в названии нет ни в стандарте [1] нет, как нет его и в отменном руководящем документе [2].
Слово «обоснование» в [2] использовано в названии раздела отчета, разрабатываемого на стадии формирования требований к АС – Обоснование необходимости совершенствования информационной системы объекта.
«Обоснование» содержится ещё в двух стандартах [3, 4], где применено в названии этапа работы – Обследование объекта и обоснование необходимости создания АС.
Отметим, что в cтандартах [3, 4] обоснование необходимо для вынесения технико-экономической, социальной и т.п. оценок на стадии формирования требований к АС.
При этом сам документ, содержащий результаты обоснования, оформляют в виде отчета по ГОСТ 7.32 [5], а не в виде документа вида «Обоснование».
Обратимся теперь к стандарту [1] и посмотрим какие же документы с кодом Б (присвоен документу «Обоснование») указаны в таблице 2:
- локальный сметный расчет (код Б2);
- проектная оценка надежности системы (код Б1);
- локальная смета (код Б3).
Из перечисления видно, что ни в одном из названий этих документов с кодом Б нет слова «Обоснование».
Продолжение следует