ПРОГНОЗНОЕ УПРАВЛЕНИЕ СИСТЕМОЙ ТЕПЛОСНАБЖЕНИЯ ГОРОДА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ И МОДЕЛИ ГРАДИЕНТНОГО БУСТИНГА

Валерий Юрьевич Столбов, Георгий Владимирович Нетбай

Аннотация


В статье приводится анализ оценки качества работы моделей управления тепловой сетью города. Результатами анализа является рекомендация по выбору оптимальной модели управления с точки зрения точности и ресурсов, необходимых для её обучения. Данная рекомендация позволит реализовать интеллектуальный модуль для системы поддержки принятия решений, который используется при реализации автоматизированной системы управления тепловой сетью города и позволяет более экономно с точки зрения расходования ресурсов обеспечивать поддержание требуемого температурного режима в многоквартирных домах потребителей. Целью исследования является выбор модели, которая позволит с большей точностью вычислять величину потерь в сети теплоснабжения города. Применение такой модели позволит прогнозировать поведение тепловой сети и в соответствии с этим выбирать управляющее воздействие. Материалы и методы. Анализируются линейная модель, как наиболее простая в обучении и показавшая высокую точность при прогнозировании работы сети в устоявшихся режимах, а также модель на основе деревьев решений, построенная при помощи метода градиентного бустинга. Результаты. Исследованы возможности модели на основе деревьев решений, обученной на основе статистических данных, предсказывать величину тепловых потерь в сети с учётом тепловой инерции системы и прогнозных значений температуры воздуха. Обосновано применение такой модели, показавшей хорошие результаты при исследовании. Приведены оценки точности прогнозирования для линейной модели, а также модели на основе деревьев решений. Заключение. Предложенные методы и модели апробированы на реальных данных, что подтверждает возможность их использования при разработке интеллектуальной информационной системы управления теплоснабжением.

Ключевые слова


управление городской тепловой сетью, математические модели, прогнозное управление, интеллектуальные системы управления

Полный текст:

PDF


DOI: http://dx.doi.org/10.14529/ctcr240203

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.