Учёные Новосибирского государственного университета запатентовали универсальную модель тепловой сети для обучения нейросетей.
🟢 Цифровой двойник воспроизводит ключевые характеристики реальных теплосетей и служит виртуальным полигоном для тестирования алгоритмов расчёта и управления без риска для реальных объектов.
🟢 На основе этой модели учёные формируют базы данных, отражающие поведение системы при разных сценариях — от изменения погоды до аварий. На этих данных обучают нейросети, которые затем смогут прогнозировать состояние теплосети и предлагать оптимальные решения операторам.
Помимо универсальной модели без привязки к городу, команда разрабатывает конкретного цифрового двойника участка теплосети в Советском районе Новосибирска. Система будет в реальном времени отслеживать параметры работы, выявлять утечки и прогнозировать аварии.