В работе рассматриваются подходы к повышению энергетической эффективности холодильных систем на основе интеграции цифровых двойников и методов искусственного интеллекта. Проведён анализ моделей парокомпрессионных установок, алгоритмов машинного обучения и предиктивного регулирования. Показано, что сочетание расчётной модели и интеллектуальных методов прогнозирования позволяет повысить точность оценки состояния оборудования и реализовать элементы предиктивного управления, обеспечивая снижение энергопотребления при переменной тепловой нагрузке.

Судаков Е.С. (науч. рук. Малинина О.С.) Оптимизация управления холодильными системами с использованием искусственного интеллекта // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17142