ИИ для теплосетей: разработка пермских учёных сэкономит миллионы и изменит ЖКХ
Умные алгоритмы врываются в сферу жилищно-коммунального хозяйства, обещая революцию в одной из самых консервативных отраслей. Учёные Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) разработали инновационную систему управления городским теплоснабжением на основе искусственного интеллекта, внедрение которой обещает снижение расходов на отопление на 10–12% в год.
Нейросети прогнозируют нагрузку
В основе системы лежит нейросетевой алгоритм, который анализирует в режиме реального времени данные с датчиков температуры и давления в теплосетях, а также актуальные метеопрогнозы. На основе этой информации ИИ рассчитывает оптимальную температуру теплоносителя, поступающего из котельной в систему, полностью исключая как недостаточный нагрев, так и перегрев квартир.
Особенность подхода пермских учёных — в двухэтапном обучении нейросети. Сначала алгоритм обучается на специально созданном виртуальном стенде, который имитирует функционирование разнообразных теплосетей с различными параметрами, теплопотерями и погодными условиями. После этого система дообучается уже в реальных условиях конкретного города, что позволяет ей быстро адаптироваться к местным особенностям.
Масштаб проблемы и потенциал решения
В России централизованное теплоснабжение — основа инфраструктуры, обеспечивающая теплом и горячей водой около 100 миллионов человек (почти 70% населения). Однако из-за износа оборудования, ручного управления и отсутствия гибкой регуляции потери тепла в таких системах могут достигать 30%. Это не только колоссальные финансовые убытки, но и риски аварий, жара в квартирах и недовольство потребителей.
Разработка ПНИПУ решает эти фундаментальные проблемы, заменяя сложные физические модели тепловых сетей гибким решением с использованием искусственного интеллекта, способным реагировать на изменения в режиме реального времени. Например, если прогнозируется потепление, система заблаговременно снижает температуру охлаждающей жидкости, синхронизируя это изменение с условиями окружающей среды и избегая потери энергии.
Разработка выполнена в рамках государственной программы «Приоритет 2030», что подчеркивает ее стратегическое значение для страны. Модульность и способность к адаптации открывают перед системой серьезные экспортные перспективы, особенно для тех стран, где актуально централизованное теплоснабжение.
Российская теплоэнергетика «умнеет»
Интеграция ИИ в коммунальную инфраструктуру — общемировой и общероссийский тренд. Например, в 2020 году в Екатеринбурге была презентована первая в России цифровая система теплоснабжения «Умный город», позволяющая управлять подачей тепла в режиме онлайн. А в 2024 году в Москве стартовал масштабный проект по созданию комплексной цифровой платформы для моделирования и прогнозирования экологических и экономических последствий решений в сфере теплоснабжения. Его основа - создание детализированной электронной модели теплоснабжения Москвы, интегрированной с климатическими и экологическими данными. Разработка пермских ученых органично встраивается в этот ряд, предлагая именно нейросетевой, самообучающийся подход.
ИИ – залог надежности и энергоэффективности
Выводы разработчиков и отраслевых экспертов однозначны: за подобными ИИ-решениями — будущее энергоэффективности и цифровизации ЖКХ. В краткосрочной перспективе можно ожидать пилотных проектов в российских городах, особенно с высоким уровнем централизации отопления. В среднесрочной — массового внедрения решения коммунальными предприятиями.
Таким образом, инновация пермских политехников — это не просто очередной научный проект, а практичный инструмент для устойчивого развития городской инфраструктуры, который уже сегодня способен приносить реальную экономическую выгоду, повышать комфорт жизни миллионов людей и снижать нагрузку на окружающую среду.
