Científicos de la Universidad Politécnica Nacional de Investigación de Perm (PNIPU) han creado un sistema basado en inteligencia artificial que puede reducir los costos de calefacción urbana en un 10-12% al año. El desarrollo tiene en cuenta el pronóstico del tiempo y el estado del equipo, optimizando el suministro de calor a los hogares.
El nuevo sistema utiliza un algoritmo de red neuronal que analiza los datos de los sensores de temperatura y presión en las redes de calefacción, y también tiene en cuenta los datos de los pronósticos meteorológicos. Esto permite regular automáticamente la temperatura del refrigerante, evitando el sobrecalentamiento o la calefacción insuficiente de las habitaciones. Las pruebas mostraron una precisión del algoritmo del 97,9%.
Según Vladimir Oniskiv, profesor asociado de la PNIPU, el desarrollo se entrenó en un banco de pruebas virtual, que simula el funcionamiento de las redes de calefacción con diferentes parámetros. Después del reentrenamiento en condiciones reales, el sistema se adapta a las características de una red específica.
Al probar el algoritmo en indicadores de prueba, su precisión fue del 97,9%. Nuestro desarrollo predice con precisión cuál debería ser la temperatura del refrigerante a la salida de la sala de calderas para que las casas estén cómodas. La principal ventaja es que el sistema se adapta rápidamente a los cambios climáticos y corrige la temperatura para que llegue al consumidor cerca de los valores normativos. Esto excluye el llamado "exceso de calor" del sistema y conduce a un ahorro de costos de recursos de aproximadamente el 10-12% en la temporada de calefacción.
La calefacción centralizada proporciona calefacción y agua caliente a aproximadamente el 70% de la población de Rusia. Sin embargo, debido al desgaste de los equipos y al control manual, las pérdidas de calor pueden alcanzar el 30%. La implementación de una solución de IA ayudará a reducir los costos y aumentar la eficiencia energética.
La investigación se llevó a cabo como parte del programa "Prioridad-2030", sus resultados se publicaron en la colección "XIV Reunión de toda Rusia sobre problemas de gestión".
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