Повышение надежности тепловых сетей на основе технологий самодиагностики и предиктивного анализа

Abstract

В статье выполнен сравнительный анализ научных методов повышения надежности систем централизованного теплоснабжения на основе самодиагностики, машинного обучения и предиктивного анализа. Рассмотрены методы обнаружения утечек и аномалий, предиктивного обслуживания тепловых подстанций, прогнозирования тепловой нагрузки и оптимизационного управления теплопотреблением зданий. В методологической части приведены не сведения об авторах, а техническая сущность методов и оборудование, на котором они могут быть реализованы: датчики температуры, давления и расхода, SCADA-система, тепловая подстанция, беспилотная инфракрасная диагностика, тепловой насос и контур управления зданиями. В результатах представлены таблицы и графики сравнения методов по точности, экономии энергии, раннему выявлению дефектов и применимости к тепловым сетям. Установлено, что наиболее рациональным вариантом является гибридная система, объединяющая прогноз нагрузки, FDD-диагностику, обнаружение аномалий и оптимизационное управление.