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.
КАЛЬКУЛЯТОР
Оцените стоимость тепловой нагрузки и удельный эффект снижения
Укажите параметры объекта — результат пересчитывается автоматически. Потенциал снижения теплопотребления определяется по данным конкретного объекта.
Параметры расчёта
Гкал/ч
Средняя фактическая нагрузка объекта за сутки или другой репрезентативный 24-часовой период.
₽/Гкал
Пример по умолчанию: средняя нагрузка 1,3 Гкал/ч и тариф 2 985,37 ₽/Гкал взяты из опубликованного кейса. В режиме собственного источника расчётные эквиваленты приведены только для демонстрации механики и должны быть заменены фактическими параметрами объекта.
Кейс из практики
Жилой дом с индивидуальным тепловым пунктом (ИТП)
Средняя тепловая нагрузка здания — 1,3 Гкал/ч. Сопоставление фактического и прогнозного графиков показало возможность снизить нагрузку в дневные часы и скорректировать завышенный вечерний пик.
0,98 Гкал/сут
расчётное снижение теплопотребления по прогнозному графику
26,7 т у.т.
расчётная экономия топлива за отопительный сезон
617 108 ₽
расчётная экономия за сезон при покупке тепла по тарифу 2 985,37 ₽/Гкал
Результаты относятся к конкретному объекту и не являются универсальным процентом экономии. В опубликованном кейсе наибольший эффект связывается с прямой интеграцией модели в ИТП для автоматизированного регулирования тепловой нагрузки.
Подробный кейс →
Когда ПТЭ можно использовать для управления теплопотреблением
Для экономического эффекта недостаточно только построить прогноз: на объекте должна быть возможность использовать его в планировании или регулировании нагрузки.
Есть исторические данные
Доступна история теплопотребления, пригодная для построения и проверки прогнозной модели.
Нагрузка управляется
ИТП, автоматика или эксплуатационный персонал позволяют корректировать тепловую нагрузку объекта.
Есть погодная зависимость
Потребление меняется вслед за наружной температурой и другими значимыми погодными факторами.
Есть потенциал оптимизации
В данных видны режимы, которые имеет смысл анализировать: перетоп, запаздывание регулирования, повышенное потребление при изменении погоды и другие отклонения.
Как работает сервис
1
Данные
Используется история потребления тепловой энергии и погодные данные.
2
Модель
ITwin Prognoz обучает ML-модель на данных объекта с учётом погодных факторов.
3
Прогноз
Модель рассчитывает ожидаемое потребление тепловой энергии на прогнозном горизонте.
4
Применение
Прогноз используют для планирования нагрузки и, при технической готовности объекта, для регулирования теплопотребления.
Частые вопросы
Какие данные нужны для запуска?
История потребления тепловой энергии и погодные данные. Полнота и качество истории влияют на качество прогнозной модели.
Калькулятор показывает ожидаемую экономию от ПТЭ?
Нет. Он показывает стоимость текущей тепловой нагрузки и удельный денежный эффект фактически сниженного объёма. Потенциальный эффект ПТЭ определяется после анализа данных и возможностей управления нагрузкой конкретного объекта.
Как разворачивается сервис?
Доступны облачный вариант на платформе ITwin Prognoz и развёртывание на серверах заказчика.
Это российское ПО?
Да. ITwin Prognoz включён в Единый реестр российского ПО; реестровая запись №28624 от 23.06.2025.
Оцените ПТЭ на данных вашего объекта
Передайте историю теплопотребления — специалисты оценят применимость сервиса и возможный контур использования прогноза.
