В е с т н и к алматинского университета

6.
 Обнаружение аномалий в системах теплоснабжения 
Системы централизованного теплоснабжения, которые распределяют тепло по трубопроводам к 
жилым и коммерческим зданиям, широко используются в Северной Европе. Энергоэффективность систем 
централизованного теплоснабжения представляет большой интерес для заинтересованных сторон в области 
энергетики. Однако нередко системы централизованного теплоснабжения не достигают ожидаемой 
производительности из-за различных неисправностей. Идентификация таких редких наблюдений, которые 
существенно отличаются от большинства данных показаний счетчика, играет жизненно важную роль в 
диагностике системы.
T
e
mp
e
ra
tu
re
-
0
C
T
e
mp
e
ra
tu
re
-
0
C
T
e
mp
e
ra
tu
re
-
0
C
T
e
mp
e
ra
tu
re
-
0
C

---

Вестник Алматинского университета энергетики и связи № 3 (58) 2022
 
27 
Новый гибридный подход предлагается в [25] для обнаружения аномалий подстанции 
централизованного теплоснабжения, который состоит из упрощенной физической модели и 
вариационного автоэнкодера (рисунок 9) на основе долговременной памяти (LSTM VAE).
Рисунок 9 – Стандартная архитектура вариационного автоэнкодера (VAE) 
В качестве примера использован набор данных анонимной подстанции в Швеции. 
Производительность двух современных моделей, LSTM и автоэнкодера на основе долговременной-
кратковременной памяти (LSTM AE), оценивается и сравнивается с LSTM VAE. Экспериментальные 
результаты показывают, что LSTM VAE превосходит базовые модели по площади под рабочей 
характеристикой приемника (ROC) кривой (AUC) и оценке F1 при применении оптимального 
порогового значения. 
Одним из ключевых компонентов теплоиспользующей установки системы централизованного 
теплоснабжения является регулирующий клапан перепада давления, который обеспечивает 
стабильный поток воды в теплообменнике и клапане регулировки температуры. Это также делает 
стабильной разницу давлений между подачей и обраткой. Следовательно, его неисправность может 
привести к значительным тепловым потерям и, соответственно, к экономическим потерям. Чтобы 
избежать этого, необходимо контролировать нормальную работу клапана в режиме реального 
времени. Несмотря на различные методы обнаружения аномалий на основе машинного обучения 
моделей, их решение ограничено в практическом использовании. Авторами работы [26] предложена 
основанная на аддитивном объяснении Шепли схема обнаружения аномалий, которая может 
представить степень вклада входных переменных в производный результат.
Системы централизованного теплоснабжения десятилетиями удовлетворяют бытовые и 
коммерческие потребности в населенных пунктах. Современные ИТ-инструменты применяются для 
оптимизации их работы с экономической и экологической выгодой. В последнее время набирает 
популярность концепция интеллектуальных систем. Системы централизованного теплоснабжения не 
следует рассматривать просто как три отдельных компонента. Для более эффективной работы 
трубопроводы, комбинированные теплоэлектростанции и потребители должны быть связаны 
соответствующими структурами управления.
В работе [27] содержится обзор внедрения современных алгоритмов в различных элементах 
системы отопления и широкий спектр связанных с этим вопросов. Кратко обсуждается и описывается 
реализация алгоритмов для прогнозного обслуживания и оптимизации угольных мельниц, сжигания 
угля или работы всей теплоэлектростанции с дополнительным накоплением тепла. 
Также описаны методы, непосредственно связанные с распределительной сетью, такие как 
прогнозирование неисправностей трубопроводов, прогнозирование потребности в тепле, 
оптимизация сети и обнаружение аномалий. В настоящее время появляются алгоритмы, 
демонстрирующие, как сделать систему отопления достойной названия «умная» или 
«интеллектуальная», используя источники информации, выходящие за рамки классической 
архитектуры контура управления. 
В целом, информация, собираемая всеми автономными подсистемами оптимизации и 
прогнозирования, позволяет рассматривать всю сеть как интеллектуальную систему. Этим 

---