Самообучающаяся система управления отоплением экономит энергию
Могут ли здания научиться экономить энергоресурсы сами? Исследователи Швейцарской федеральной лаборатории материаловедения и технологий (Empa) думают что, смогут. В своих экспериментах они снабжали новую самообучающуюся систему управления отоплением данными о температуре за предыдущий год и текущим прогнозом погоды. «Умная» система управления была способна оценить поведение здания и действовать с хорошим предвидением. Результат: больший комфорт, меньшие затраты энергии.
Заводские цеха, аэровокзалы и высотные офисные здания часто оснащены автоматическими системами «предварительного обогрева». Они работают по заранее определенным сценариям, специально рассчитанным для здания, и помогают владельцам зданий сэкономить много тепловой энергии. Однако такое индивидуальное программирование слишком дорого для отдельных квартир и частных домов.
Прошлым летом группа исследователей Empa впервые доказала, что это действительно может быть намного проще. Интеллектуальное управление нагревом и охлаждением не обязательно должно быть запрограммировано, система может так же легко научиться сокращать расходы самостоятельно и на основе данных прошлых недель и месяцев. Специалисты по программированию больше не нужны. Благодаря этому трюку технология, позволяющая экономить средства, скоро будет доступна и для любых пользователей.
Решающий эксперимент был проведен в исследовательском корпусе Empa NEST. Подразделение UMAR (Urban Mining and Recycling) предлагает отличные условия для этого теста: большая обеденная кухня с обеих сторон обрамлена двумя комнатами для студентов. Обе комнаты 18 квадратных метров каждая. Весь фасад окна смотрит на юго-восток в сторону утреннего солнца. В блоке UMAR нагретая или предварительно охлажденная вода протекает через потолочную облицовку из нержавеющей стали и обеспечивает желаемую температуру в помещении. Энергия, используемая для отопления и охлаждения, может быть рассчитана для каждой отдельной комнаты с использованием соответствующих положений клапана.
Поскольку руководитель проекта Феликс Бюннинг и его коллега Бенджамин Хубер не хотели ждать отопительного периода, они начали эксперимент по охлаждению в июне 2019 года. Неделя с 20 по 26 июня началась с двух солнечных, но все еще довольно прохладных дней, за которыми последовал пасмурный день, и наконец, в Дюбендорфе стало солнечно и температура достигла 40 градусов.
В двух спальных комнатах температура не должна превышать отметки 25 градусов днем, ночью установлен предел в 23 градуса. Обычный термостатический клапан обеспечивал охлаждение в одной комнате. В другой комнате, работала экспериментальная система управления, оснащенная искусственным интеллектом (AI), разработанная Бюннингом, Хубером и их командой. ИИ был снабжен данными за последние десять месяцев – и он знал текущий прогноз погоды от MeteoSwiss.
Результат был чистым: интеллектуальная система управления обогревом и охлаждением гораздо более точно соответствовала заданным параметрам комфорта – при этом потребляло на 25% меньше энергии. Это произошло главным образом потому, что утром, когда солнце светило через окна, система заранее охлаждала комнаты. С другой стороны, обычный термостат во второй комнате мог реагировать только после того, как температура поднялась до предела. Слишком поздно и с полной силой. В ноябре 2019 года, в прохладный месяц с небольшим солнцем, большим количеством дождей и прохладными ветрами, Беннинг и Хубер повторили эксперимент. Теперь все было связано с отоплением двух комнат. На момент публикации этой статьи оценка еще продолжалась. Но Бюннинг убежден, что его система прогнозируемого управления отоплением также хорошо справится.
Команда Empa уже подготовила следующий шаг: «Чтобы протестировать систему в реальных условиях, мы запланировали более масштабные полевые испытания в здании с 60 квартирами. Мы оснастим четыре из этих квартир нашим интеллектуальным отоплением и системой управления охлаждением. «Я думаю, что новые контроллеры, основанные на машинном обучении, открывают огромные возможности. С помощью этого метода мы можем построить хорошее, энергосберегающее решение для модернизации существующих систем отопления, используя относительно простые средства и записанные данные».
https://econet.ru/articles/samoobuchayuschayasya-sistema-upravleniya-otopleniem-ekonomit-energiyu