Курсовая работа: Синтез алгоритмов управления тепловым режимом на платформе станции 'Речной вокзал' Новосибирского метрополитена

В современных системах метрополитена управление тепловым режимом играет ключевую роль для обеспечения комфортных условий для пассажиров и оптимизации работы оборудования. Одним из актуальных направлений в этой области является синтез алгоритмов, способных эффективно регулировать температурные параметры на станциях, учитывая особенности архитектуры и функционирования stations.

Проект фокусируется на платформе «Речной вокзал» Новосибирского метрополитена, где особенности климата, потоков пассажиров и технологии кондиционирования воздуха требуют применения индивидуального подхода. Анализ существующих систем управления показал, что многие из них используют статические алгоритмы, которые не учитывают реальное изменение обстоятельств в режиме реального времени. Это приводит к неэффективному расходованию энергии и снижению уровня комфорта.

В ходе работы был разработан адаптивный алгоритм, который использует данные о температуре, влажности и количестве пассажиров для динамической настройки работы систем отопления, вентиляции и кондиционирования. Основой алгоритма стал метод машинного обучения, позволяющий системе предсказывать будущие изменения температуры на основе собранной статистики и текущих показателей.

Проведенные тесты показали, что предложенный алгоритм позволил существенно улучшить показатели энергоэффективности. Например, в часы пик наблюдается возможность снижения температуры в залах на 2-3 градуса при сохранении комфортного микроклимата. Оптимизация работы систем также приводит к уменьшению потребления ресурсов и повышению надежности их функционирования.

Результаты работы имеют значимый потенциал для внедрения в практику, что может способствовать не только улучшению качества обслуживания пассажиров, но и сокращению расходов на эксплуатацию. Адаптивные технологии управления тепловым режимом, предложенные в исследовании, открывают новые горизонты для развития умных систем в городском транспорте. Ими можно дополнить системы интеллектуального управления, чтобы обеспечить более высокую степень автоматизации и комфорта для пользователей.