Potencjał algorytmów inteligencji obliczeniowej w interpretacji rozproszonych danych wodomierzowych
DOI:
https://doi.org/10.36119/15.2024.1.5Słowa kluczowe:
sieci wodociągowe, uczenie maszynowe, wodomierze, zużycie wodyAbstrakt
Rozwijająca się świadomość oraz aspekty prawne związane z energochłonnością systemów dystrybucji wody, w połączeniu z starzeniem się infrastruktury wodociągowej i stresem wodnym, wymuszają poszukiwanie rozwiązań wspierających efektywniejszą kontrolę i zarządzanie infrastrukturą techniczną. Osiągnięcie standardu mądrych czy też inteligentnych systemów wodociągowych na każdym szczeblu obszaru kluczowego nadal pozostaje kwestią otwartą zarówno w warunkach krajowych jak i zagranicznych. Dotyczy to także mikroskali sieci wodociągowych, to znaczny konsumentów wody oraz stosowania inteligentnych wodomierzy z wbudowanymi algorytmami uczenia maszynowego. Artykuł przedstawia wyniki badań z wdrożenia modelu krótkoterminowej predykcji zużycia wody
wraz z detekcją anomalii dla budynków wielorodzinnych. Prognoza zużycia wody, przeprowadzona w oparciu o wysokoczęstotliwościowe pomiary oraz głębokie sieci neuronowe, pozwoliła na osiągnięcie błędu predykcji pniżej 3,0%. Detekcja wykrywania anomalii, zrealizowana w oparciu o bazowy model prognostyczny, charakteryzowała się nawet 97,3% skutecznością wykrywania anomalii.
Pobrania
Bibliografia
Rozporządzenie Ministra Infrastruktury z dnia 12 kwietnia 2002 r. w sprawie warunków technicznych, jakim powinny odpowiadać budynki i ich usytuowanie (Dz.U. 2002 nr 75 poz. 690).
Ustawa z dnia 20 kwietnia 2021 r. o zmianie ustawy o efektywności energetycznej oraz niektórych innych ustaw (Dz.U. 2021 poz. 868).
G. He, Y.Zhao, J. Wang, H. Li, Y. Zhu i S. Jiang, “The water–energy nexus: energy use for water supply in China”. International Journal of Water Resources Development, pp. 587-604, 35(4), 2019. https://doi.org/10.1080/07900627.2018.1469401
Pobrania
Opublikowane
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 Międzynarodowe.
Authors retain copyright and grant the journal the right of first publication, with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits others to share the work with appropriate acknowledgment of the authorship and initial publication in this journal.
