Применение методов машинного обучения для анализа потребления тепловой энергии в г. Астана

Ученые Astana IT University  опубликовали очередную статью в журнале, индексируемом в БД Scopus (CiteScore- 1.8. Процентиль – 55, Q2) в рамках реализации проекта «Smart City».

Экологическая ситуация в столице всегда находится в центре внимания муниципальных властей города и является одним из важнейших факторов, влияющих на принимаемые решения. Столица Казахстана Астана потребляет тепловую энергию, вырабатываемую из ископаемого топлива. В связи с этим, выбросы парниковых газов и твердые частицы от ТЭЦ, работающих на угле, оказывают значительное воздействие на окружающую среду в виде смога, особенно в отопительный сезон.

В работе анализируются пространственные Big Data высокого разрешения, собранные с точек учета 385 домов и 62 контуров теплопередачи по городу в отопительный сезон. Временное разрешение составляло 10 минут, т. е. 8754 строки за 5 месяцев (январь-май).

За последние восемь лет объем потребления тепловой энергии по централизованным тепло-паропроводам вырос на 40,4% и составил в 2021 году 8,48 млн Гкал (рисунок 1). Рост уровня теплопотребления обусловлен высокими темпами роста населения и интенсивным жилищным строительством.

В статье приведены результаты анализа показателей корреляции между потреблением тепловой энергии по зонам города Астана и температурой окружающего воздуха. С целью разработки инструментов прогнозирования потребления тепла «Умным городом» использовались смешанные методы моделирования и подходы машинного обучения, такие как модели линейной регрессии, Kneighbours Regressor и Random Forest Regressor.

Источники данных: Бюро национальной статистики Республики Казахстан www.stat.gov.kz и муниципальные органы власти: www.a-tranzit.kz. *Данные за 2021 год еще не разделены по категориям.

Рисунок 1. Уровень потребления тепловой энергии, тыс. Гкал

Исследование выполнено при финансовой поддержке Комитета науки МОН РК (грант № BR10965311 «Разработка интеллектуальных информационно-телекоммуникационных систем для муниципальной инфраструктуры: транспорт, экология, энергетика и аналитика данных в концепции умного города»).

Подробнее вы можете прочитать в статье с открытым доступом:

Omirgaliyev, R., Zhakiyev, N., Aitbayeva, N., Akhmetbekov, Y. (2022). Application of machine learning methods for the analysis of heat energy consumption by zones with a change in outdoor temperature: Case study for Astana city. International Journal of Sustainable Development and Planning, Vol. 17, No. 4, pp. 1247-1257. https://doi.org/10.18280/ijsdp.170423

404 Not Found

404

Not Found

The resource requested could not be found on this server!


Proudly powered by LiteSpeed Web Server

Please be advised that LiteSpeed Technologies Inc. is not a web hosting company and, as such, has no control over content found on this site.