Интернет конференция по проблемам теории и практики управленияНазвание: Разработка системы прогнозирования параметров объекта теплоснабжения на основе цифрового двойника
Автор: Константин Дмитриевич Коновалов
Соавторы:
Олейников Виталий Сергеевич, Хохловский Владимир Николаевич
Аннотация:
Данная статья посвящена созданию системы прогнозирования объекта теплоснабжения. В основе данной системы лежит цифровой двойник, построенный с помощью рекуррентных нейронных сетей. Также в состав данной си-стемы входит приложение, позволяющее пользователям получать данные, спрогнозированные цифровым двойником. Данная работа выполнялась для ООО «СЭТ», обслуживающей объекты теплоснабжения в Санкт-Петербурге. Были рассмотрены общие требования к разрабатываемой си-стеме. На основе этих требований была разработана архитектура приложе-ния. Также был описан процесс создания цифрового двойника. Для этого были созданы 12 рекуррентных нейронных сетей с последующим их обучением и сравнением результатов их работы. Для тестирования была отобрана последовательность из 1515 записей о состоянии одного из объектов, обслуживаемых ООО «СЭТ», в которой не было пропущенных значений. Из этих данных в пропорции 90:10 были созданы обучающий и тестовый датасеты. Каждый элемент этих датасетов представлял собой 144 элемента в качестве входных данных и 36 элементов – в качестве выходных. В качестве метрики качества использовалось среднее значение среднеквадратичной ошибки на тестовой датасете. По результатам тестирования лучшим вариантом была двухслойная рекуррентная нейронная сеть, оба слоя которой являлись слоями типа GRU. Среднее значение среднеквадратичного отклонения на тестовом дата-сете для данной нейронной сети составило 0,283.
Ключевые слова:
Объект коммунального теплоснабжения, цифровой двойник, искусственные нейронный сети, АСУ ТП, рекуррентные нейронные сети, разработка программного обеспечения
Автор: Константин Дмитриевич Коновалов
Соавторы:
Олейников Виталий Сергеевич, Хохловский Владимир Николаевич
Аннотация:
Данная статья посвящена созданию системы прогнозирования объекта теплоснабжения. В основе данной системы лежит цифровой двойник, построенный с помощью рекуррентных нейронных сетей. Также в состав данной си-стемы входит приложение, позволяющее пользователям получать данные, спрогнозированные цифровым двойником. Данная работа выполнялась для ООО «СЭТ», обслуживающей объекты теплоснабжения в Санкт-Петербурге. Были рассмотрены общие требования к разрабатываемой си-стеме. На основе этих требований была разработана архитектура приложе-ния. Также был описан процесс создания цифрового двойника. Для этого были созданы 12 рекуррентных нейронных сетей с последующим их обучением и сравнением результатов их работы. Для тестирования была отобрана последовательность из 1515 записей о состоянии одного из объектов, обслуживаемых ООО «СЭТ», в которой не было пропущенных значений. Из этих данных в пропорции 90:10 были созданы обучающий и тестовый датасеты. Каждый элемент этих датасетов представлял собой 144 элемента в качестве входных данных и 36 элементов – в качестве выходных. В качестве метрики качества использовалось среднее значение среднеквадратичной ошибки на тестовой датасете. По результатам тестирования лучшим вариантом была двухслойная рекуррентная нейронная сеть, оба слоя которой являлись слоями типа GRU. Среднее значение среднеквадратичного отклонения на тестовом дата-сете для данной нейронной сети составило 0,283.
Ключевые слова:
Объект коммунального теплоснабжения, цифровой двойник, искусственные нейронный сети, АСУ ТП, рекуррентные нейронные сети, разработка программного обеспечения