Энергетические вызовы городского водоснабжения
Обеспечение централизованного водоснабжения сопряжено с колоссальными затратами энергии: крупная насосная станция по потреблению сравнима с целым жилым кварталом. Её задача — подавать чистую воду в городские сети и поддерживать стабильное давление для тысяч домов одновременно. Пиковая нагрузка возникает утром и вечером, тогда как ночью энергопотребление заметно снижается.
ЦК-3: Простота, но неэффективность
В России большинство насосных станций используют третью ценовую категорию (ЦК-3) с единым тарифом на электроэнергию независимо от времени суток. Хотя это упрощает учет, схема не позволяет воспользоваться преимуществами ночных периодов с минимальной стоимостью ресурса.
ЦК-5: Гибкость и выгода для планирующих
Более перспективная пятая ценовая категория (ЦК-5) разработана для потребителей, способных прогнозировать нагрузку. Здесь тариф меняется ежечасно, отражая реальную стоимость генерации. Такая модель идеальна для объектов с гибким графиком: холодильные комплексы активизируют заморозку ночью, а металлурги переносят энергоемкие процессы на утренние часы.
Точность прогноза — ключ к экономии
Переход на ЦК-5 требует ежедневной подачи точного почасового плана потребления. За отклонения от факта сверх 3% взимаются существенные штрафы, сводящие на нет потенциальную выгоду. Традиционное прогнозирование, основанное на усреднении исторических данных по типам дней (будни, выходные, праздники), дает погрешность 6-7%. Этот ручной метод не только трудоемок, но и подвержен риску ошибок.
Пермский Политех: Прорыв в прогнозировании нагрузки
Хотя технологии машинного обучения уже применяются в ЖКХ для поиска утечек, автоматизации диспетчеризации и контроля микроклимата, точное прогнозирование для насосных станций оставалось сложной задачей. Ученые Пермского Политеха создали уникальную интеллектуальную систему, использующую машинное обучение для сверхточного планирования энергопотребления. Это открывает путь к значительной экономии при переходе на выгодный тариф ЦК-5.
В отличие от ручных расчетов или упрощенных методов, эта инновационная модель эффективно анализирует десятки взаимосвязанных факторов одновременно. Она учитывает не только время суток и тип дня, но и скрытые временные взаимосвязи — например, как потребление в понедельник зависит от активности предыдущей пятницы. Именно такой глубокий анализ позволяет выявлять сложные, незаметные глазу паттерны и формировать прогнозы с исключительной точностью.
— Алгоритм непрерывно обрабатывает данные о прошлом энергопотреблении станции. Он автоматически классифицирует тип дня и, опираясь на выявленные сложные взаимозависимости, рассчитывает почасовой прогноз нагрузки на ближайшие 24 часа с минимальной погрешностью», — с энтузиазмом поясняет доцент кафедры «Мипропроцессорные средства автоматизации» ПНИПУ, кандидат технических наук Сергей Мишуринских.
Важно отметить, что алгоритм понимает: работа насосов слабо зависит от погодных условий. Главным фактором энергопотребления стал четкий недельный ритм, задаваемый жизненным циклом города: будни и выходные имеют ярко выраженные различия. Для обучения модели использовался обширный архив реальных почасовых показаний потребления электроэнергии одной из пермских насосных станций. На данных за 2021-2023 годы алгоритм был успешно обучен, а затем блестяще протестирован на независимой выборке за 2024 год, ранее ему неизвестной.
— Точность прогноза системы достигает впечатляющих 97,33% при погрешности всего 1,67%, что превосходит ручные методы в 3,7 раза! Алгоритм не только анализирует нагрузку, но и подсказывает оптимальные решения по тарифам: когда выгоднее переключиться на гибкий ЦК-5, а когда эффективнее оставаться на ЦК-3. К примеру, в мае и июне подтверждена экономия при работе по старой схеме. Эта умная стратегия гарантирует снижение затрат более чем на 163 тысячи рублей в год для одной станции», — подчеркивает доцент кафедры «Микропроцессорные средства автоматизации» ПНИПУ, кандидат технических наук Сергей Мишуринских.
На практике интеграция алгоритма в существующие системы управления водоснабжением для диспетчеров и технологов выглядит очень перспективно. Для запуска достаточно загрузить исторический архив почасового потребления электроэнергии конкретной насосной станции. На этой основе программа быстро обучается, адаптируясь к уникальному профилю нагрузки объекта.
В ежедневной работе система автоматически собирает актуальные данные о потреблении, анализирует их с учетом выявленных закономерностей и дней недели, и формирует готовый к применению документ — высокоточный почасовой прогноз нагрузки на следующие сутки. Этот автоматически созданный прогноз диспетчер использует для подачи заявки поставщику электроэнергии, полностью исключая трудоемкие ручные расчеты.
Прорывная разработка для энергоэффективности ЖКХ
Инновация ученых Пермского Политеха открывает новую эру в управлении энергозатратами коммунального комплекса! Она полностью заменяет сложные и неточные ручные расчеты на современное автоматизированное решение. Этот готовый к внедрению инструмент станет ключевым драйвером цифровой трансформации отрасли.
Масштабная экономия и стабильность тарифов
Расширение системы на насосные станции города или целого региона сулит впечатляющую экономию – десятки миллионов рублей ежегодно вместо сотен тысяч. Это мощный вклад в финансовую устойчивость коммунальной сферы, что напрямую способствует сдерживанию роста цен на водоснабжение для потребителей.
Технология от ученых Пермского Политеха – это шаг к умному и эффективному ЖКХ! Она устраняет необходимость в трудоемких и подверженных ошибкам ручных подсчетах, предлагая вместо них точное автоматизированное решение. Инструмент полностью готов к использованию и способен стать центральным элементом цифровизации управления энергопотреблением в коммунальном хозяйстве.
Применение системы на всех насосных станциях города или региона открывает потенциал для грандиозной экономии – уже не сотни тысяч, а десятки миллионов рублей каждый год. Это фундамент для укрепления финансового здоровья отрасли, что позволит уверенно контролировать тарифы на водоснабжение в будущем.
Источник: naked-science.ru
