Система автоматизації опалення приміщення з прогнозуванням температурних умов на основі технологій інтернету речей

Abstract

Магістерська кваліфікаційна робота присвячена розробленню інтелектуальної системи автоматизації опалення приміщення з прогнозуванням температурних умов на основі технологій Інтернету речей та методів аналітичної обробки даних. Об’єкт дослідження – процес автоматизованого керування тепловими режимами приміщень із використанням сенсорної мережі та прогнозних моделей. Предмет дослідження – методи моделювання, обробки, зберігання, аналізу й прогнозування даних мікроклімату, а також алгоритми адаптивного управління системами опалення. Використані методи. У роботі застосовано системний аналіз, UML-моделювання, об’єктно-орієнтоване проєктування, багатовимірний аналіз (OLAP), методи Data Mining, моделі машинного навчання для прогнозування температури, а також алгоритми модельно-прогнозного керування (MPC). Реалізація програмної системи виконана із застосуванням Python, PyQt6, SQLite та протоколу MQTT для збору телеметрії. Мета роботи – створення аналітичної системи автоматизованого керування опаленням, що поєднує IoT-сенсори, моделі прогнозування та інтелектуальні методи оптимізації для зниження енергоспоживання і підвищення стабільності температурного режиму. Наукова складова. У роботі запропоновано інтелектуальну архітектуру керування опаленням, яка об’єднує сенсорну інфраструктуру, модуль прогнозування на основі машинного навчання та модельно-прогнозне керування. Інтеграція OLAP-аналізу, IoT-телеметрії та алгоритмів ML забезпечує адаптивну реакцію системи на зміну зовнішніх та поведінкових факторів, що є розвитком сучасних підходів до кіберфізичних систем мікроклімату. Практична значущість. Розроблена система забезпечує скорочення енергоспоживання, підвищує точність підтримання температури та може бути впроваджена у побутових, промислових або адміністративних будівлях. Програмне забезпечення включає модулі збору телеметрії, рогнозування температури, візуалізації даних та оптимізації керуючих впливів. Рекомендації щодо впровадження. Система може використовуватися як складова «розумного дому», бути інтегрована з існуючими IoT-платформами або розширена для роботи з багатозональними системами опалення. Також можливе застосування у дослідницьких задачах енергоефективності та розробленні кіберфізичних систем управління мікрокліматом