Использование алгоритмов машинного обучения для системы солнечного теплоснабжения

Аннотация

Кунелбаев М.М

Дата поступления статьи: 26.02.2022

В этой статье исследуется использование алгоритмов машинного обучения для выявления аномалий в системе солнечного отопления. Разработанная система солнечного отопления состоит из нескольких частей для упрощения процесса описания и моделирования. Автор предлагает новую архитектуру нейронных сетей, основанную на обыкновенных дифференциальных уравнениях. Идея состоит в том, чтобы применить новую архитектуру для практических задач прогнозирования аварий (проблема экстраполяции временных рядов) и классификации (классификация аварий на основе исторических данных). Разработанные алгоритмы машинного обучения, методы искусственного интеллекта, теория дифференциальных уравнений - эти направления позволяют нам построить модель для прогнозирования аварийности системы. Теория управления базами данных (нереляционными базами данных) - эти системы позволяют установить оптимальное хранение больших временных рядов.

Ключевые слова: плоский солнечный коллектор, система солнечного отопления, машинное обучение, алгоритм

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

.