МЕТОДОЛОГИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ СИСТЕМАМИ ЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО ТЕПЛОСНАБЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ ЦИФРОВОГО ДВОЙНИКА
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2026-142-1-112-123Ключевые слова:
централизованное теплоснабжение, аномалия, искусственный интеллект, цифровой двойник, Fluidit HeatАннотация
В данной статье предложена методика интеграции технологии цифрового двойника и алгоритмов обнаружения аномалий для повышения эффективности управления системами централизованного теплоснабжения (ЦТС). Учитывая высокий износ инфраструктуры тепловой энергетики Казахстана и потери энергии, актуальной задачей является повышение надежности системы и энергоэффективности. В работе создана гидравлическая и тепловая модель одного из районов города Алматы в программном комплексе Fluidit Heat. Модель интегрирована с данными, получаемыми в реальном времени из SCADA-системы, и разработан замкнутый итерационный алгоритм выявления аномалий на основе анализа остатков. Данный алгоритм позволяет обнаруживать расхождения между фактически измеренными параметрами и модельными значениями, а также классифицировать их причины (засорение трубопроводов, выход из строя насосов, некорректная работа регулирующих клапанов). Предложенный подход дал возможность моделировать сценарии ограничения нагрузки, определять эффективные рабочие зоны насосных агрегатов и оптимизировать гидравлические режимы системы. Кроме того, на основе цифрового двойника реализованы ранняя диагностика предаварийных состояний и планирование очередности ремонтных работ. Результаты показали, что применение цифрового двойника повышает точность раннего обнаружения аномалий, способствует экономии энергии и снижению эксплуатационных затрат. Предлагаемая методика может быть масштабирована на системы ЦТС других городов Казахстана и рекомендуется в качестве эффективного инструмента цифровой трансформации в сфере теплоснабжения.
Библиографические ссылки
Концепция развития топливно-энергетического комплекса Республики Казахстан на 2023 – 2029 годы. https://adilet.zan.kz/rus/docs/P1400000724
Энергетика статистикасы. Жарияланымдар https://stat.gov.kz/industries/business-statistics/stat-energy/publications/
Yao S., Wu J., Qadrdan M. A state-of-the-art analysis and perspectives on the 4th/5th generation district heating and cooling systems // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2024. Т. 202. С. 114729.
Villa G. и др. Life cycle cost assessment of a positive energy district featuring a 5th-generation heating and cooling network: An Italian residential and light commercial case study // Energy and Buildings. 2025. Т. 347. С. 116299.
Sameti M. и др. Large-scale climate-neutral district heating and cooling: Integration of local microgrids for thermal distribution // Energy Conversion and Management: X. 2026. Т. 30. С. 101552.
Saini P. и др. Techno-economic analysis of a 5th generation district heating system using thermo-hydraulic model: A multi-objective analysis for a case study in heating dominated climate // Energy and Buildings. 2023. Т. 296. С. 113347.
Chicherin S. и др. The First Fifth-Generation District Heating and Cooling System in Kazakhstan: Planning and Design // Energies. 2024. Т. 17, № 23. С. 6169.
Valentini L. V. и др. District heating modeling tools: A review based on design and simulation of renewable district heating networks // Energy Conversion and Management: X. 2026. Т. 29. С. 101414.
Zheng X. и др. Digital twin modeling for district heating network based on hydraulic resistance identification and heat load prediction // Energy. 2024. Т. 288. С. 129726.
Утепбергенов И. Т., Сейтбекова А. М. Анализ методов обнаружения аномалий в данных для использования в задачах аналитики и управления теплоснабжением города //Вестник АУЭС. – 2022. – Т. 3. – №. 58.
Neumayer M. и др. Fault and anomaly detection in district heating substations: A survey on methodology and data sets // Energy. 2023. Т. 276. С. 127569.
Stecher D. и др. Creating a labeled district heating data set: From anomaly detection towards fault detection // Energy. 2024. Т. 313. С. 134016.
Hermans C. и др. Fault detection for district heating substations: Beyond three-sigma approaches // Smart Energy. 2024. Т. 16. С. 100159.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2026 Ирбулат Утепбергенов , Айнагуль Сейтбекова , Максат Орунбеков

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.











