В е с т н и к алматинского университета

Вестник Алматинского университета энергетики и связи № 3 (58) 2022
 
28 
оптимизаторам нет необходимости выполнять все аспекты оптимизации в любой момент времени. 
Отдельные оптимизаторы и модули прогнозирования должны работать на соответствующих частотах 
в соответствии с временными рамками, окружающими данный элемент. Прогнозирование отказа 
угольной мельницы может потребоваться в режиме реального времени, но оптимизация работы 
теплосети с постоянными времени, простирающимися до многих часов, может выполняться 
ежедневно. Наконец, некоторые процессы требуются лишь эпизодически – например, алгоритмы для 
прогнозного технического обслуживания трубопроводов. 
Заключение 
На основе проведенного аналитического исследования предложен современный подход для 
улучшения и оптимизации работы системы теплоснабжения районов города в Казахстане на основе 
построения интеллектуальной системы обнаружения и анализа аномальных данных. На основе 
анализа методов по показателям точности и производительности выбран методу, основанный на 
контролируемом вариационном автоэнкодере (VAE), который обнаруживает видимые аномалии 
лучше, чем обычный неконтролируемый метод, без снижения эффективности обнаружения 
невидимых аномалий. Для предлагаемой системы для получения первичной информации и 
обнаружения дрейфа описаны подходы обнаружения аномалий по данным временных рядов от 
датчиков Интернета вещей, которые активно внедряются в системы теплоснабжения городов. Даны 
описание и результаты метода обнаружения аномалий, основанного на адаптивном извлечении фона 
при кластеризации, обладающего преимуществами адаптивности, надежности и эффективности в 
условиях загроможденного фона. Учитывая, что здания являются основными потребителями 
теплоснабжения города, подробно рассмотрены современные подходы обнаружения аномалий в 
системах автоматизации зданий в странах Европы, которые могут быть эффективно использованы 
для теплоснабжения новостроек.