Учёные из Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали нейросетевую систему управления централизованным теплоснабжением, которая способна снизить потери тепла на 10–12% и сократить расходы в отопительный сезон. Разработка, основанная на искусственном интеллекте (ИИ), повышает энергоэффективность городских теплосетей и может быть адаптирована для любых регионов России. Об этом сообщила пресс-служба ПНИПУ.

Проблема теплоснабжения в России

Централизованное отопление обслуживает около 100 миллионов россиян — 70% населения страны. Однако износ теплотрасс и неэффективное регулирование температуры приводят к серьёзным проблемам:

  • Перегрев помещений: Температура в домах часто превышает нормативы, что вызывает дискомфорт и увеличивает расходы.
  • Теплопотери: До 30% тепла теряется из-за устаревшей инфраструктуры.
  • Аварии: Неправильное управление теплосетями повышает риск поломок.

Эти факторы увеличивают затраты на отопление и снижают устойчивость городской инфраструктуры. Отметим, что такая проблема актуальна и в других странах, в том числе в Армении.

Как работает ИИ-система?

Нейросетевая система ПНИПУ использует данные прогноза погоды и датчиков температуры и давления, установленных на котельных и в точках потребления. Основные особенности:

  • Реальное время: Алгоритм анализирует данные и мгновенно определяет оптимальную температуру теплоносителя, исключая перегрев.
  • Адаптивность: Система реагирует на изменения погоды, например, снижая температуру теплоносителя при потеплении, чтобы синхронизировать её с наружным воздухом.
  • Точность: На тестах точность прогноза температуры достигла 97,9%.

Система обучалась на виртуальном стенде, имитирующем работу различных теплосетей, а затем дообучалась на реальных данных. Это позволило адаптировать её к реальным условиям эксплуатации.

Преимущества и перспективы

Разработка пермских учёных имеет несколько ключевых преимуществ:

  • Экономия ресурсов: Снижение теплопотерь на 10–12% уменьшает расходы на топливо и обслуживание сетей.
  • Простота внедрения: Система не требует сложных физических моделей и легко интегрируется в существующие теплосети.
  • Универсальность: Подходит для любых городских систем теплоснабжения, независимо от их масштаба или региона.

По словам авторов, система может стать важным инструментом для повышения энергоэффективности и устойчивого развития городов. Она помогает не только экономить ресурсы, но и снижать нагрузку на окружающую среду за счёт уменьшения выбросов от котельных.

Контекст и значение

Разработка ПНИПУ особенно актуальна в условиях модернизации коммунальной инфраструктуры России и в других странах, где износ теплосетей достигает 70% в некоторых регионах. Использование ИИ для управления теплоснабжением может стать частью национальной стратегии по повышению энергоэффективности, поддерживаемой программами, такими как «Энергосбережение и повышение энергетической эффективности» до 2030 года.

Ранее учёные уже применяли ИИ для решения задач в энергетике, например, для прогнозирования энергопотребления и оптимизации работы электростанций. Новая система ПНИПУ расширяет эти возможности, фокусируясь на теплоснабжении.

Вкратце…

Учёные из ПНИПУ разработали нейросетевую систему, которая снижает потери тепла в городских сетях на 10–12% за счёт точного управления температурой теплоносителя. Система, использующая прогноз погоды и данные датчиков, показала точность 97,9% и может быть адаптирована для любых теплосетей. Это открытие, опубликованное в 2025 году, обещает повысить энергоэффективность, сократить расходы и улучшить комфорт в домах миллионов россиян, подчёркивая роль ИИ в модернизации городской инфраструктуры.