Крепежи и метизы: производство и поставки
12:00 Andeli примет участие в выставке «Электрические сети России 2022»
09:50 Энергетики «Смоленскэнерго» осветили мост в Смоленске
07:40 Успешное сотрудничество между заводами «Электрокабель» и «Уралэлектромедь»
05:31 «Россети ФСК ЕЭС» приступили к модернизации ЛЭП в Ярославской области

Искусственный интеллект повысит эффективность теплоснабжения

Искусственный интеллект повысит эффективность теплоснабжения

Будущее теплоснабжения стало одной из центральных тем прошедшего в Москве с 3 по 6 октября 2018 года международного форума «Российская энергетическая неделя». В числе прочего руководители ведущих отечественных и зарубежных компаний, представители органов власти и эксперты обсудили новые интеллектуальные технологии управления распределением тепла. Компания «Данфосс», ведущий мировой производитель энергосберегающего оборудования, представила метод прогнозирования потребления в городской теплосети с точностью до 97%. Использование этого решения позволяет на 3% снизить затраты на топливо и добиться сокращения теплопотерь на 15%.

В центре внимания участников форума были вопросы энергоэффективной модернизации коммунальной инфраструктуры, активно реализуемые в России, в частности программы национального проекта «Жилье и городская среда». Решение связанного с ним комплекса задач, направленных на создание комфортной среды для проживания граждан, развитие городов и поселков, невозможно без оптимизации энергопотребления и повышения эффективности использования ресурсов.

«Определяющим трендом развития человечества является урбанизация. По самым скромным прогнозам, к 2050 году в городах будет жить 70% населения планеты. Причем Россия — гиперурбанизированная страна, давно перешагнувшая этот рубеж. У нас уже сейчас на долю городского населения приходится порядка 75%. Уровень потребления тепла растет стремительно, одновременно увеличивается запрос на комфорт, на возможность индивидуального управления микроклиматом. Поэтому мы видим будущее теплоснабжения в интеграции в единую систему различных источников тепла, помимо ТЭЦ, а также в планировании нагрузки на источники и в контроле потребления с применением математического моделирования и искусственного интеллекта», — отметил Михаил Шапиро, генеральный директор ООО «Данфосс», член Комитета по предпринимательству в сфере жилищного и коммунального хозяйства Торгово-промышленной палаты РФ.

По словам эксперта, новейшие разработки позволяют максимально оптимизировать работу источников тепла разного типа, точно прогнозировать нагрузки и распределение энергии по сети, стабилизировать гидравлические режимы. Так, например, работа интеллектуальной системы Mentor Planner основана на использовании двухлетнего архива данных SCADA* о теплопотреблении, колебаниях расхода, температуры и давления теплоносителя, а также прогноза погоды для построения математической модели потребления тепла в городской сети на следующие пять дней.

Помимо экономии энергии и оптимизации работы тепловых сетей, это позволяет значительно улучшить экологическую ситуацию, ведь уже сегодня на долю городов приходится 75% потребляемой энергии и 80% выбросов CO2. Благодаря умным технологиям использовать ресурсы можно эффективнее, создавая экологически чистое и комфортное будущее.

Точность прогнозирования в системе Mentor Planner достигает 97%. Теплосеть заранее готовится к периодам пиковых нагрузок и заблаговременно сокращает производство в случае их снижения, чтобы избежать перерасхода энергии. В результате происходит общее снижение средней температуры теплоносителя в подающих трубопроводах, что способствует минимизации затрат на производство и транспортировку энергии, снижению потерь в сетях и увеличению их ресурса, а потребителям гарантирует бесперебойные поставки теплоносителя с требуемыми параметрами.

Анализ архива данных и расчетов модуля прогнозирования используется для управления производством тепла исходя из максимальной экономической эффективности. При этом система учитывает суточный прогноз цен на электричество, стоимость тепла, затраты на производство энергии на ТЭЦ и в котельных при различных нагрузках. В расчет принимаются также уровень наполненности и емкость хранилищ энергии, возможности ее накопления в сети и перераспределения между зонами сети теплоснабжения.

Использование системы Mentor Planner позволяет повысить эффективность управления городской инфраструктурой в части организации работы тепловых сетей, что в полной мере соответствует целям и задачам проекта Минстроя России «Умный город», паспорт которого был утвержден в начале ноября 2018 года.

*SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition — диспетчерское управление и сбор данных) — работающая в режиме реального времени система сбора, обработки, отображения и архивирования данных мониторинга или управления.

Источник

Читайте также