Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
НГТУ НЭТИ

Удаленный контроль тепла и электричества в школах и детсадах с помощью цифрового двойника

Отечественную систему удаленного мониторинга инженерных систем муниципальных объектов, которая позволяет контролировать подачу тепла в зависимости от погоды и оперативно выявлять аварии и предупреждать их, разработала команда ученых, выпускников и индустриальных партнеров Новосибирского государственного технического университета НЭТИ. Экономия затрат на тепловую энергию при внедрении системы составляет до 30%, подсчитали разработчики. Программная часть системы была разработана в тесном сотрудничестве с доцентом кафедры тепловых электрических станций НГТУ НЭТИ Александром Дворцевым и индустриальным партнером университета ООО НПК «Юнисофт плюс». Важно отметить, что многие сотрудники организации являются выпускниками НГТУ НЭТИ, обладающими высокими навыками в области сбора и обработки технологических данных. Благодаря поддержке городских властей, сотрудничеству между научными и индустриальными партнерами, а также профессиональной подготовке выпускников НГТУ НЭТИ была разработана высококач

Отечественную систему удаленного мониторинга инженерных систем муниципальных объектов, которая позволяет контролировать подачу тепла в зависимости от погоды и оперативно выявлять аварии и предупреждать их, разработала команда ученых, выпускников и индустриальных партнеров Новосибирского государственного технического университета НЭТИ. Экономия затрат на тепловую энергию при внедрении системы составляет до 30%, подсчитали разработчики.

Программная часть системы была разработана в тесном сотрудничестве с доцентом кафедры тепловых электрических станций НГТУ НЭТИ Александром Дворцевым и индустриальным партнером университета ООО НПК «Юнисофт плюс». Важно отметить, что многие сотрудники организации являются выпускниками НГТУ НЭТИ, обладающими высокими навыками в области сбора и обработки технологических данных.

Благодаря поддержке городских властей, сотрудничеству между научными и индустриальными партнерами, а также профессиональной подготовке выпускников НГТУ НЭТИ была разработана высококачественная программно-аппаратная система, которая уже приносит пользу Новосибирску.

К удаленному мониторингу подключены десять действующих территориально распределенных инженерных систем Новосибирска, в том числе – тепловые системы Инженерного Лицея НГТУ НЭТИ. На текущий момент готовы к подключению к системе удаленного мониторинга около 20 объектов, а в следующем году планируется подключить к системе еще столько же.

«Система способна обрабатывать тысячи технологических параметров, что значительно упрощает обслуживание инженерных систем и повышает эффективность их работы. Одной из главных особенностей проекта являются разработанные погодозависимые алгоритмы управления для индивидуальных тепловых пунктов, которые позволяют оптимизировать потребление тепловой энергии и значительно экономить ресурсы.  Кроме того, система оперативно выявляет возникающие аварии и предупреждает неисправности инженерных объектов на ранней стадии, предотвращая тем самым более серьезные проблемы в будущем», –  отмечает особенности разработки Александр Дворцевой.

-2

Система удаленного мониторинга, разработанная выпускниками НГТУ НЭТИ, построена на отечественной программно-аппаратной базе. Кроме того, она масштабируется горизонтально и вертикально: может работать как локально в периметре предприятия без доступа в интернет, так и собирать данные с территориально распределенных инженерных объектов через защищенное онлайн-соединение.

Команда проекта готова к внедрению системы удаленного мониторинга в Новосибирске, в первую очередь на таких социально значимых объектах, как школы и детские сады, а также в других городах.

Система удаленного мониторинга инженерных систем также «развернута» в облаке НГТУ НЭТИ и внедрена в учебный процесс студентов проекта «Цифровая кафедра» и факультета энергетики вуза. Студенты активно изучают методы сбора и обработки технологических данных с распределенных систем управления, а также современные инструменты их анализа.

В планах команды проекта – разработка модулей предиктивной диагностики на основе алгоритмов машинного обучения и многомерного анализа данных.