Оптимізація витрат за допомогою технологій «розумного» будинку

Abstract

Розвиток інформаційних технологій і зростання вартості енергоресурсів формують об’єктивну потребу в підвищенні ефективності витрат енергоресурсів як побутових так промислових приміщень. Одним із найперспективніших напрямів цього процесу є впровадження технологій «розумного будинку» (Smart Home), що забезпечують автоматизоване керування електроспоживанням, мікрокліматом, освітленням і безпекою за допомогою інтелектуальних пристроїв та аналітичних алгоритмів [1]. Використання сенсорних мереж, IoT-пристроїв і хмарних обчислень дозволяє формувати адаптивні системи керування, здатні не лише реагувати на зміни зовнішніх умов, а й прогнозувати енергетичні потреби на основі накопичених даних. Актуальність теми полягає в необхідності зниження витрат на енергоресурси та підвищення ефективності споживання електроенергії в умовах постійного зростання тарифів. Технології «розумного» будинку створюють передумови для впровадження концепції сталого розвитку, коли енергоспоживання оптимізується за рахунок автоматичного регулювання навантажень, пріоритизації джерел живлення та використання прогнозних моделей споживання [2]. Водночас інтелектуальні системи дають змогу користувачеві здійснювати дистанційний моніторинг і аналіз витрат, інтегруючи дані з різних джерел (IoT-сенсорів, електролічильників, погодних API, профілів користувачів). Метою дослідження є дослідження та розроблення концептуальної моделі та методів оптимізації витрат на енергоспоживання за допомогою технологій розумного будинку з використанням інтелектуальних алгоритмів аналізу даних. Завдання дослідження передбачають: - виконати аналіз предметної області та визначити ключові компоненти систем класу Smart Home; - дослідити сучасні підходи до оптимізації енергоспоживання на основі IoT-технологій та штучного інтелекту; - розробити архітектуру системи оптимізації витрат, що включає сенсорні вузли, контролери, комунікаційні протоколи (MQTT, HTTPs) та хмарні сервіси обробки даних; - створити алгоритми аналізу споживання електроенергії, побудови прогнозних моделей (machine learning regression, clustering) і виявлення аномальних режимів роботи; - сформувати критерії ефективності енергоспоживання та розробити методику оцінювання економічного ефекту від впровадження системи; - реалізувати модуль користувацького інтерфейсу для візуалізації показників енергоспоживання та рекомендацій щодо оптимізації витрат; - провести експериментальну перевірку функціонування системи з використанням тестових IoT-даних. Об’єктом дослідження є системи автоматизації управління енергоспоживанням у домогосподарствах за допомогою інтегрованих IoT-технологій. Предметом дослідження є методи та засоби оптимізації витрат на електроенергію шляхом використання систем моніторингу, аналітики та прогнозування в середовищі Smart Home. Методи дослідження базуються на принципах системного аналізу, інтелектуальної обробки даних (Data Mining, Machine Learning), математичного моделювання, а також технологіях Інтернету речей, що забезпечують інтеграцію сенсорних пристроїв, шлюзів і хмарних сервісів. Наукова новизна одержаних результатів полягає у формуванні комплексної моделі енергетичної оптимізації, яка поєднує збір та аналіз телеметричних даних IoT-пристроїв із прогнозними алгоритмами машинного навчання для автоматичного вибору економічно ефективних режимів роботи систем будинку. Запропонований підхід забезпечує зменшення витрат енергії без втрати комфорту користувачів і створює основу для впровадження інтелектуальних енергетичних політик на побутовому рівні. Практична цінність одержаних результатів полягає в можливості їхнього використання під час проектування енергоощадних житлових і комерційних об’єктів, інтеграції з існуючими системами автоматизації (Home Assistant, Node-RED, OpenHAB), а також у розробленні програмних рішень для моніторингу та прогнозування енергоспоживання. Запропоновані методи можуть бути застосовані у муніципальних енергетичних системах, офісних центрах, аграрних комплексах і промислових приміщеннях для скорочення експлуатаційних витрат.