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

Leave a Reply