В Новосибирске стартует амбициозный пилотный проект по цифровизации системы отопления в Советском районе (Академгородок). Согласно публикации издания «Континент Сибирь», Новосибирский государственный университет (НГУ) и ФГУП «Управление энергетики и водоснабжения» (УЭВ) подписали договор о сотрудничестве, направленном на создание цифровой модели одного теплового участка.
Что предполагается
- Мониторинг и управление в реальном времени. Система будет собирать данные с датчиков на экспериментальном участке сети теплоснабжения и передавать их в цифровую модель.
- Прогнозирование нестандартных ситуаций. На основе исторических данных и результатов моделирования будет обучена нейросеть, способная выявлять проблемы (утечки, снижения давления или температуры) и определять их местоположение.
- Оптимизация подачи тепла. Регулировка параметров системы позволит избегать «перетопа», т.е. избыточного расхода тепла, при обеспечении комфортной температуры для пользователей.
Текущий статус и перспективы
- Проект уже перешёл к активной фазе: выбрано экспериментальное тепловое звено, установлены датчики, ведётся интеграция с моделью.
- Если пилот будет успешным, УЭВ намерено масштабировать цифровую модель на другие участки сети, охватив значительные объёмы инфраструктуры.
Почему это важно
- Сокращение времени реагирования. Быстрая локализация проблем позволяет минимизировать простои системы отопления и снизить ущерб от утечек или аварий.
- Повышение энергоэффективности. Оптимизация подачи тепла и устранение потерь в сети снижает затраты на производство и транспортировку тепловой энергии.
- Использование ИИ и данных. Проект не просто собирает данные — ключевая часть в применении нейросети, что позволяет перейти от реактивного обслуживания к проактивному управлению.
- Пример для регионов. Учитывая износ сетей в большинстве российских городов и ограниченные бюджеты на капитальное обновление, цифровые решения дают альтернативу — модернизировать сервис и повысить надёжность без полной реконструкции.
Возможные вызовы
- Точность датчиков, их надёжность. От корректности показаний зависит качество модели и эффективность ИИ-алгоритма.
- Интеграция с существующей инфраструктурой. Сетевые системы могут обладать различным уровнем изношенности и разной степени готовности к цифровому управлению.
- Кадровая составляющая. Необходимо обучение персонала УЭВ и НГУ работать с цифровыми инструментами, нейросетями и обслуживанием такой системы.
- Финансовые и нормативные вопросы. Поддержка на уровне бюджета, регулирующие нормы и стандарты могут требовать доработки под новые технологии.
Проект НГУ и УЭВ — это важный шаг в цифровизации коммунальных систем России. Если всё пойдёт по плану, он станет образцом практического применения технологий сбора данных, нейросетей и цифровых двойников инфраструктуры для улучшения качества услуг, повышения энергоэффективности и сокращения издержек. Такой подход может стать стандартом в перспективе для многих городов, особенно в регионах с крупной теплосетевой инфраструктурой.