Описание
Прогноз потребления тепловой энергии на основании ML и ИИ, по историческим данным и погодным факторам. Позволяет точно планировать тепловую нагрузку, настраивать регулирование по прогнозу и снижать расход топлива и плату за тепло.
Прогноз потребления тепловой энергии (ПТЭ)
Модель прогнозирования потребления тепловой энергии — интеллектуальное решение для оптимизации расходов на отопление и повышения эффективности энергоснабжения за счет точных прогнозов на основе данных.
Прогноз потребления тепловой энергии: нормативы или планирование на данных
Было
- Потребление тепла планируют по укрупнённым нормативам и прошлым периодам, без учёта реальных факторов.
- Плановый объём расходится с фактом — отсюда перерасход топлива и лишние затраты на отопление.
Стало
- ML-модель прогнозирует потребление тепловой энергии по данным, с учётом погодных факторов.
- Плановый объём ближе к фактическому потреблению — точнее планируется нагрузка и расход топлива.
Почему неточный прогноз тепла обходится дорого
Потребление тепла сильно зависит от погоды и режима работы объектов. Когда плановый объём не совпадает с фактическим, источники тепла работают в неоптимальных режимах: часть топлива расходуется впустую, а загрузка оборудования распределяется неэффективно. Чем точнее прогноз потребления, тем точнее планируется нагрузка и ниже издержки на топливо и отопление. Кроме того, на основе прогноза можно настроить регулирование теплопотребления — планово снижать нагрузку в нужные часы (например, завышенный вечерний пик) без потери качества теплоснабжения. В кейсе ниже этот эффект описан подробно.
Что даёт прогноз потребления тепла
Точное планирование
Плановый объём потребления ближе к факту — точнее планируется нагрузка и закупка топлива.
Оптимизация расходов
Снижение перерасхода топлива и затрат на отопление за счёт более точных прогнозов. При покупке тепла по счётчику настройка регулирования относительно прогноза дополнительно снижает плату за тепловую энергию.
Эффективность энергоснабжения
Более эффективная загрузка источников тепла и режимов работы системы теплоснабжения.
Кейс
Прогноз потребления тепловой энергии
Регулирование по прогнозу снижает расход топлива и плату за тепло
Жилой дом с ИТП; средняя тепловая нагрузка на здание — 1,3 Гкал/ч. Теплоснабжение от блочно-модульной котельной с погодозависимой автоматикой.
0,98 Гкал/сут
экономия тепла при регулировании по прогнозу
26,7 т у.т.
экономия топлива за отопительный сезон
Экономия за сезон по топливу (газ 5438 ₽/т у.т.)
185 549 ₽
Экономия за сезон по счётчику (тариф 2985,37 ₽/Гкал)
617 108 ₽
Наибольший эффект — при прямой интеграции модели в ИТП для автоматического регулирования тепловой нагрузки.
Источник: кейс «Энергоаналитики», energoanalitika.ru.
Как это работает
1
Данные
Подключаем историю потребления тепловой энергии и погодные данные.
2
Модель
Платформа ITwin Prognoz обучает ML-модель на ваших данных с учётом погодных факторов.
3
Прогноз
Модель строит прогноз потребления тепловой энергии на основе данных.
4
Планирование
Прогноз используется для планирования нагрузки, закупки топлива и оптимизации расходов.
Что вы получаете
✔ Прогноз потребления тепловой энергии на основе данных
✔ ML-модель, обученная на ваших данных, с учётом погодных факторов
✔ Точное планирование нагрузки и закупки топлива
✔ Снижение затрат на отопление и повышение эффективности энергоснабжения
✔ Облако (SaaS) или установка на серверы заказчика
✔ Российское ПО, реестр Минцифры №28624
✔ Поддержка и сопровождение специалистами
Частые вопросы
Кому подходит сервис?
Теплоснабжающим организациям, промышленным предприятиям с теплопотреблением и объектам ЖКХ, которым важно точно планировать потребление тепла и расходы на отопление.
Какие данные нужны для запуска?
История потребления тепловой энергии и погодные данные. Чем полнее история, тем точнее прогноз.
Как разворачивается сервис?
Доступны два варианта: облачный сервис (SaaS) на платформе ITwin Prognoz или развёртывание на серверах заказчика (on-premise).
Это российское ПО?
Да. Платформа ITwin Prognoz включена в реестр отечественного ПО Минцифры (реестровая запись №28624 от 23.06.2025).
Вывод
Точный прогноз потребления тепловой энергии на основе данных позволяет планировать нагрузку ближе к факту, снижать перерасход топлива и затраты на отопление, повышая эффективность энергоснабжения.
Прогнозируйте потребление тепла по данным
Подключите ПТЭ и оцените эффект на данных вашего объекта.
