În proiectele aflate în pregătire, estimarea producției termice este adesea o combinație de măsurători fragmentare, ipoteze optimiste și tabele istorice nepotrivite. Abordarea cu modele AI nu rezolvă totul prin „magie”, dar reduce consistent incertitudinea dacă are datele corecte: serii orare curate, variabile de context și o calibrare atentă pe teren.
De ce AI – și de ce acum
Rețelele la temperaturi joase, stocarea și integrarea căldurii reziduale au introdus mai multe interacțiuni decât aveau rețelele clasice. Modelele bazate pe învățare automată surprind aceste relații neliniare dintre debit, ΔT, temperatură exterioară, oră din zi sau strategii de încărcare a rezervorului. Rezultatul: previziuni mai puțin „rigide” și semnal timpuriu al derapajelor hidraulice.
Datele minime necesare
- Debite și temperaturi pe tur/retur pe tronsoane principale și în 3–5 puncte terminale.
- Temperatură exterioară și umiditate sau indice wind-chill pentru corecții de cerere.
- Stare vane principale, comenzi pompă, regimuri de încărcare/descărcare pentru stocare.
- Etichete simple pentru incidente (căderi de presiune, opriri, by-pass manual).
Fără aceste minime, modelul „ghicește”. Cu ele, putem separa influența vremii de cea a exploatării, detectând rapid unde apar pierderi sau dezechilibre care nu se văd din medii zilnice.
Modelare vs. realitate
Construiesc întâi o referință fizică (bilanț simplu) și doar apoi adaug AI. Dacă modelul de învățare automată propune rezultate care încalcă conservarea energiei, îl opresc și re-evaluez setul de date. În practică, cea mai utilă combinație e: baseline termohidraulic + predictor ML pentru variațiile pe termen scurt (vreme, program de consum, tarif electric).
Ce indicatori urmăresc simultan
- ΔT efectiv pe ramuri cheie – scade? Căutați bypass-uri sau schimbătoare colmatate.
- Pierderi specifice pe km – în creștere? Revizuiți izolația și scurgerile locale.
- Ore echivalente la sarcină pentru surse/PDC – sub prag? Algoritmul de pornire poate cicla.
- Gradul de stratificare în rezervor – amestec mare? Reconfigurați racordurile.
Riscuri și limitări
AI nu înlocuiește măsurarea corectă. Senzori derivați, intervale lipsă, etichete puse retroactiv – toate pot crea „încredere falsă”. Prefer să păstrez modelele explicabile și să documentez regulat versiunile și seturile de date, altfel comparațiile devin imposibile după primele două iterații.
Implementare pragmatică
- Instalăm logare orară în puncte cheie; curățăm datele din mers.
- Validăm primele predicții pe 3–5 zile și corectăm semnalele greșite.
- Legăm previziunile de acțiuni: încărcare noaptea, limitarea ciclurilor, alarmă pe ΔT.
- Revizuim lunar; KPI devin parte din contract: pierderi, disponibilitate, LCOH.
Concluzia: AI aduce valoare când este ancorat în realitatea hidraulică a rețelei. Cu date corecte și o integrare simplă în operare, incertitudinea scade și deciziile devin mai puțin intuitive și mai cuantificabile.
Înapoi la toate articolele