НЕЙРОСЕТЕВОЕ УПРАВЛЕНИЕ ГОРОДСКОЙ СИСТЕМОЙ ТЕПЛОСНАБЖЕНИЯ С УЧЕТОМ ПРОГНОЗНЫХ ДАННЫХ

Рассматривается задача прогнозного управления теплоснабжением потре-бителей с помощью нейросети, обученной на статистических данных, полу-чаемых с подсистемы мониторинга. Искусственная нейронная сеть рассмат-ривается в качестве основного инструмента при безмодельном управлении системой теплоснабжения. Показано, что нейронные сети в виде многослой-ного персептрона и глубокого обучения LSTM позволяют предсказывать не-обходимую температуру котла с учетом инерционности теплосети и про-гнозных температур воздуха. Представлен демонстрационный пример приме-нения интеллектуальной системы управления для заданной городской тепло-сети. Предложенные методы и модели апробированы на реальных данных, что подтверждает возможность их использования при разработке интел-лектуальной информационной системы управления теплоснабжением. Опти-мальное управление температурой воды на выходе из котельной позволяет экономить топливо и не допускать его перерасхода, при быстрой смене по-годных условий. Ключевые слова: теплосеть, инерционность теплосети, прогнозное управление, инженерная система теплоснабжения, безмодельное оп-тимальное управление, нейросети глубокого обучения, управление температурой котла.