Для производства определенного объема питьевой воды на водопроводных станция Санкт-Петербурга требуется спланировать и реализовать поставку реагентов, определить режим работы персонала и оборудования, обеспечить надлежащую транспортировку чистой воды до потребителя. Именно с планирования потребления воды и запускается весь процесс водоснабжения.
По сообщению ГУП «Водоканал Санкт-Петербурга», первые информационные системы прогнозирования подачи воды на ЭВМ появились еще в СССР. Системы были построены на сложной математической модели, которые использовали рассчитанные вручную коэффициенты для прогноза. Водоканал тогда использовал эту систему, поскольку она позволяла прогнозировать подачу воды в город с точностью до 85-95%. Но такой механизм имел свои недостатки - рассчитанные коэффициенты приходилось регулярно корректировать, иначе точность прогноза падала до 60-70%.
«В последнее время развитие нейронных сетей и различных технологий искусственного интеллекта шагнуло далеко вперед. Особенно эффективно такие технологии решают задачи прогнозирования, если имеется достаточный объем исторических данных. Сегодня ГУП «Водоканал Санкт-Петербурга» обладает необходимым объемом данных, который идеально подходит для решения задачи прогнозирования подачи воды. Благодаря этому было принято решение разработать и внедрить систему прогнозирования подачи воды с применением технологий искусственного интеллекта. Такое программное обеспечение применяется на водопроводных станциях Петербурга и позволяет сформировать прогноз и повысить его точность до 98-99%. Кроме того, система не нуждается в трудоемких расчетах корректировочных коэффициентов, а в режиме обучения на основе исторических данных и еще ряда параметров сама выявляет закономерности и строит прогноз», - рассказал директор по информационным технологиям ГУП «Водоканал Санкт-Петербурга» Антон Солохин.
Как отметил первый заместитель генерального директора ГУП «Водоканал Санкт-Петербурга» Максим Лукьянчук, такие проекты являются эталонными для цифровизации производственных предприятий.
Фото: vodokanal.spb.ru
