Heat emergency – геоинформационная ML система для моделирования возникновения аварийных ситуаций на + объектах теплоснабжения. +
+Каждый день город накапливает данные по произошедшим аварийным ситуациям на объектах теплоснабжения – + жилых домах и тепловых пунктах. Огромный массив таких данных в совокупности с данными о характеристиках + объектов теплоснабжения и погодных условиях позволяет создавать новые инструменты управления аварийными + ситуациями. Heat emergency – приложение для города, помогающее не только улучшить контроль для + предотвращения возникновения аварийных ситуаций, но и построить оптимальный сценарий реагирования на уже + возникшую аварию.
+
+ Перед началом использования, в систему необходимо импортировать все необходимые данные – точки жилых + домов и объектов инфраструктуры, связь объектов теплоснабжения друг с другом, факты случившихся в жилых + домах аварий разных типов, показания счетчиков ОДПУ (общедомовой прибор учета).
+При промышленном использовании системы все данные должны быть загружены заранее, а данные, требующие + частого обновления (факты аварий и показания счетчиков ОДПУ), должны передаваться в систему + автоматически посредством интеграций с соответствующими информационными системами ЖКХ.
+
+ После попадания в систему данных о фактах аварий формируется обучающая выборка, состоящая из фактов + возникновения аварии определенного типа в определенных жилых домах в конкретные даты и фактов отсутствия + аварий. Также формируются множество признаков для модели, среди которых тип стен, год постройки, + этажность, данные по капитальному ремонту разных частей системы водопровода жилых домов и др. (всего + около 50 признаков), погодные условия. При построении модели решается задача бинарной классификации – + модель определяет склонность каждого жилого дома к разным типам аварий (например, течь в трубе в + квартире или подъезде, отсутствие отопления и др.). Результат прогнозной склонности жилых домов + выводится на карту с возможностью использования множества фильтров. +
+После попадания в систему показаний счетчиков ОДПУ показания по давлению и температуре воды в трубе на + входе в дом сравниваются с нормативными. При отклонениях от нормативов фиксируется факт аварии на + источнике – тепловом пункте. Далее, аналогично с фактами аварий в жилых домах строится ML-модель, + определяющая склонность теплового пункта к аварии. +
+ +При прогнозировании мы используем сложные модели, позволяющие интерпретировать склонность к аварийности + понятным для пользователя образом – прогноз можно разложить на вклады всех задействованных в модели + факторов и лучше понять, какие именно факторы оказываются наиболее значимыми.
+
+ В системе возможно создание симуляции уже возникшей аварии на тепловом пункте для оценки количества + потребителей (жилых домов и объектов социально-экономического назначения), оказавшихся в зоне аварии и + скорости их остывания, для формирования оптимальной очередности реагирования и исправления аварийной + ситуации. +
+
+ Функционал системы Heat emergency на основе анализа данных и методов машинного обучения позволяет + улучшить контроль над городской системой теплоснабжения, улучшить понимание закономерностей в + возникновении аварийных ситуаций, их профилактику и предотвращение. +
+ +Если вам интересна подобная система, напишите нам.
+