RTCP Machine Learning

VANTAGGI DEL NUOVO SISTEMA RTCP MACHINE LEARNING:

• La Periferica Regolatore non necessita di conoscere la misura della pressione al Punto Critico per impostare correttamente la regolazione

• Non è quindi più necessario alcun canale di comunicazione tra le due Periferiche, eliminando alla radice qualunque problema ad esso legato (comunucazione punto a punto, consumo energetico)

• L’Algoritmo di M.L. è robusto rispetto a perdite parziali di dati da una o entrambe le Periferiche

• È evolutivo e si riadatta quotidianamente ai nuovi dati

• È analitico e riconosce e filtra le anomalie nei dati

• È verificabile ed offre all’operatore tutti gli strumenti per monitorarne le prestazioni ed il grado di affidabilità della previsione

• È controllabile e permette all’operatore di definire il livello di autonomia del sistema (controllo sull’invio al Regolatore della Funzione di previsione)

Il Nuovo Sistema RTCP MACHINE LEARNING è composto da tre soggetti:

• Periferica Regolatore: soggetto attivo, esegue la previsione della pressione al Punto Critico e la applica per la regolazione.

• Periferica Data Logger: soggetto passivo
• Algoritmo Machine Learning lato Centro: soggetto attivo. Apprende il comportamento della rete e modella la Periferica Regolatore.