Регистрация пройдена успешно!
Пожалуйста, перейдите по ссылке из письма, отправленного на

"Согреть дом с умом": ученые нашли инновационный подход к теплоснабжению

© Depositphotos / aa-wУправление температурой в доме с помощью приложения в телефоне
Управление температурой в доме с помощью приложения в телефоне

МОСКВА, 11 сен — РИА Новости. Ученые Тюменского государственного университета (ТюмГУ) разработали способ автоматизации теплоснабжения, обещающий снизить затраты на обогрев зданий без вреда для комфорта теплового режима, сообщили в пресс-службе ТюмГУ.

В сегодняшней России сохраняется тенденция роста энергопотребления, 35-40%  которого приходится на долю тепловой энергии. Дороговизна отопления и недостаточная эффективность управления температурой зданий побуждают оптимизировать теплоснабжение за счет компьютерных технологий и систем типа "умный дом".

Александр Федорец. Архивное фото
Российские физики получили главную международную награду по теплоэнергетике
Подобный метод предложили специалисты ТюмГУ, объединившие программные инструменты моделирования энергоэффективности с оперативным сбором и анализом информации. "Наш подход – экономия энергии за счет интеллектуального контроля температуры. Энергоэффективность обеспечивается автоматическим снижением температуры помещений до минимального уровня в праздники и ночное время", — прокомментировал заведующий кафедрой безопасности информационных технологий умного города ТюмГУ Александр Захаров.

По его словам, коллектив построил модель температурного режима здания с описанием атрибутов помещений, геометрических и физических связей между ними. Первые определяются поэтажным планом здания, вторые основаны на модели теплообмена внутри и снаружи него.

Человеческий мозг
В Тюмени планируют внедрить систему "Нейронный город"
Также авторы статьи в "Вестнике ТюмГУ" обратились к нейросетям для уточнения параметров теплообмена в здании. "Наш подход лег в основу информационной системы для моделирования теплового режима и управления теплоснабжением помещений. Она подходит для работы и экспериментов как со сгенерированными температурными данными, так и с реальными данными от датчиков в здании и возле него", — заявил Захаров.

По замыслу авторов, получая новую информацию о реальных температурных режимах, модули машинного обучения обеспечивают постоянную корректировку модели здания.

Как сообщили в ТюмГУ, технологию уже готовят к внедрению в интеллектуальной диспетчерской, управляющей энергосбережением в корпусах университета.

Рекомендуем
РИА
Новости
Лента
новостей
Лента новостей
0
Сначала новыеСначала старые
loader
Онлайн
Заголовок открываемого материала
Чтобы участвовать в дискуссии
авторизуйтесь или зарегистрируйтесь
loader
Чаты
Заголовок открываемого материала