Введение
С интенсификацией урбанизации и увеличением числа многоквартирных домов (МКД) проблема оптимизации энергопотребления становится одной из ключевых (в контексте устойчивого развития). Энергоресурсы, потребляемые жилыми зданиями, составляют значительную долю общего энергобаланса, что ведёт к актуализации необходимости разработки и внедрения результативных методов их рационального использования. Важную роль в решении данной задачи играют автоматизированные системы управления (АСУ), которые позволяют не только снижать энергозатраты, но и улучшать комфорт, безопасность жильцов. Данная статья посвящена исследованию методов оптимизации энергопотребления в МКД с использованием АСУ, анализу их эффективности и перспектив развития.
Проблемы исследования обусловливается следующими тремя базовыми положениями:
- Высокий уровень энергопотребления в многоквартирных домах. Большое количество энергии расходуется на отопление, вентиляцию, кондиционирование воздуха, освещение и прочие инженерные системы, что приводит к увеличению затрат, а также к перегрузке энергосистемы.
- Неэффективное управление ресурсами. Актуальной остаётся проблематика дисбаланса между фактическими потребностями в энергии и ее потреблением, что связано с устаревшими методами управления инженерными системами, отсутствием автоматизированных подходов.
- Технические и экономические барьеры внедрения АСУ. Высокие начальные затраты, необходимость модернизации существующей инфраструктуры, а также нехватка квалифицированных специалистов затрудняют повсеместное внедрение автоматизированных систем управления.
Методы и материалы
При написании статьи использованы анализ и синтез существующих подходов – исследование основано на анализе действующих автоматизированных систем управления (АСУ) и их компонентов (датчики, центральные контроллеры, программное обеспечение). Синтез различных подходов к управлению энергопотреблением позволяет выявить их сильные и слабые стороны. Оценка текущих тенденций и перспектив развития технологий управления энергопотреблением, в том числе, использование искусственного интеллекта, даёт возможность прогнозировать дальнейшее повышение результативности систем.
Материал по теме охватывает различные аспекты применения и внедрения АСУ, которые направлены на повышение энергоэффективности жилых зданий. Так, Е. А. Вьюгина обсуждает целесообразность внедрения АСУ в многоквартирные дома; автор подчёркивает важность таких систем для снижения энергозатрат и улучшения управления ресурсами [2, с. 703-705]. Вопросам инженерных систем и их автоматизации уделяется внимание В. А. Дедковой. Она описывает основные проблемы, связанные с управлением ими (отопление, вентиляция, электричество) [3, с. 1332-1335]. Тему автоматизированных систем учёта данных в жилищно-коммунальном хозяйстве раскрывают Е. В. Игнатова и Л. В. Круглова. Они подробно рассматривают информационные системы, которые позволяют вести учёт потребления ресурсов, анализировать данные, принимать решения по оптимизации энергопотребления [4, с. 38]. В исследованиях Н. А. Кирюхиной акцент сделан на управлении многоквартирным домом как инструменте повышения энергоэффективности. Она указывает, что АСУ играют ключевую роль в управлении энергопотреблением [5, с. 196-199]. А. В. Кобелев и его соавторы анализируют организацию АСУ и учёт электрической энергии в многоэтажных домах. Они представляют технические решения, ориентированные на автоматизацию процессов, что позволяет минимизировать потери энергии, весомо улучшить управление энергетическими потоками. Этот подход опирается на интеграцию интеллектуальных счетчиков и систем управления энергопотреблением [6, с. 207-214]. Е. А. Курников рассматривает автоматизированные узлы управления системами отопления многоквартирных домов. Он фокусируется на том, что такие системы позволяют эффективно управлять температурным режимом в домах, что, в свою очередь, снижает расходы на отопление, повышает общий комфорт проживания [7]. А. И. Хакимова и соавторы обращаются к вопросам энергосбережения в МКД. Они предлагают результативные решения для снижения энергопотребления, базирующиеся на применении современных технологий и АСУ. Их подходы представлены использованием энергоэффективных материалов, а также технологий [8, с. 386-388]. А. А. Шевченко подчёркивает, что внедрение АСУ предоставляет возможность значительно улучшить энергопоказатели зданий, снижая при этом расходы на эксплуатацию, обслуживание домов [9, с. 67-71]. Международный контекст применения АСУ представлен в работе D. Ramsauer и соавторов, которые исследуют восприятие человеком автоматизированных систем управления в зданиях. В их работе обсуждается значимость учёта человеческого фактора при проектировании и внедрении АСУ, что содействует повышению их эффективности и налаживанию взаимодействия между системой и пользователями [10, с. 17-45].
Итак, анализ литературы показывает, что основными направлениями исследований являются оптимизация энергопотребления, учёт и анализ данных, а также повышение общей эффективности эксплуатации зданий.
Результаты и обсуждение
Современные МКД являются сложными инженерными сооружениями, представленные разнообразными системами и устройствами (речь идёт об отоплении, вентиляции, кондиционировании воздуха (HVAC), освещении, лифтовом оборудовании и т. п. Каждая из этих систем потребляет значительное количество энергии, что увеличивает общую нагрузку на энергосистему и приводит к повышенным финансовым затратам на эксплуатацию здания.
Существуют различные факторы, влияющие на уровень энергопотребления в МКД. К ним относятся: техническое состояние здания, качество теплоизоляции, эффективность работы инженерных систем, климатические условия, поведение и предпочтения жильцов [3, с. 1332-1335; 6, с. 207-214].
Часто выявляется дисбаланс между реальной потребностью в энергии и фактическим потреблением, что обусловлено неэффективностью управления ресурсами. В данной ситуации ключевую роль могут сыграть АСУ, которые способны обеспечить оптимальное использование энергоресурсов в зависимости от реальных условий и требований.
Обращаясь к статистическим данным, следует подчеркнуть, что объём мирового рынка систем автоматизации зданий оценивался в 73,80 млрд. долл. США в 2022 году. По прогнозам, рынок вырастет с 77,09 млрд. долл. США в 2023 году до 130,13 млрд. долл. США к 2030 году, демонстрируя среднегодовой темп роста (CAGR) в 7,8% в течение прогнозируемого периода (2023–2030 годы) [1]. Само изменение в наглядном виде представлено на диаграмме (рис. 1).
Рис. 1. Мировой рынок систем автоматизации зданий [1]
АСУ представляют собой комплекс программно-аппаратных решений, предназначенных для мониторинга, анализа, автоматизации процессов управления энергопотреблением в МКД. Базовый принцип работы таких систем заключается в сборе данных с различных датчиков, их обработке, принятии решений на основе заранее заданных алгоритмов и установленных целей по энергосбережению.
АСУ представлены, как правило, следующими функциональными компонентами (рис. 2):
Рис. 2. Компоненты АСУ (составлено автором)
Так, датчики и исполнительные устройства – элементы, которые необходимы для мониторинга текущих параметров окружающей среды и состояния инженерных систем (температура, влажность, освещенность и прочее), а также для управления работой оборудования (регулирование температуры, включение / выключение освещения и т. д.).
Центральный контроллер является «мозгом» системы, обрабатывающим поступающие данные, принимающим решения на основе заданных алгоритмов и передающим команды исполнительным устройствам.
В свою очередь, программное обеспечение обеспечивает настройку и управление работой всей системы, предоставляет пользователям интерфейс для мониторинга, анализа энергопотребления, а также с целью внесения изменений в параметры системы.
АСУ позволяют реализовывать различные стратегии управления энергопотреблением:
- адаптивное регулирование;
- прогнозирование нагрузки;
- оптимизация работы инженерных систем и т. п.
Весьма значимой особенностью таких систем является возможность интеграции с интеллектуальными сетями (smart grids), что открывает дополнительный потенциал для повышения энергоэффективности.
Далее следует обратиться к обозначению и характеристике методических вопросов. Оптимизация энергопотребления в МКД с помощью АСУ достигается различными способами – в зависимости от специфики здания, установленного оборудования, предпочтений со стороны жильцов. Рассмотрим основные методы, применяемые в современных АСУ.
В первую очередь, следует упомянуть об адаптивном управлении HVAC-системами. Системы отопления, вентиляции, кондиционирования воздуха (HVAC) являются одними из крупнейших потребителей энергии в МКД. АСУ предоставляют возможность оптимизировать их работу путем адаптивного управления, базирующегося на текущих климатических условиях, потребностях жильцов, загруженности помещений.
Например, система может автоматически снижать температуру в помещениях, когда они не используются, либо увеличивать её при обнаружении присутствия людей. Дополнительно, использование погодных прогнозов позволяет системе заранее подготавливать здание к изменениям температуры, что снижает пиковые нагрузки на систему отопления и кондиционирования.
Ещё одним важнейшим аспектом оптимизации энергопотребления является управление освещением. АСУ позволяют реализовать интеллектуальные системы в данной области, которые автоматически регулируют уровень света (в зависимости от времени суток, уровня естественного освещения, присутствия людей в помещении). Внедрение подобных решений значительно сокращает расход энергии, особенно в местах общего пользования (лестничные площадки, коридоры, парковки и т. д.).
Современные системы также поддерживают возможность настройки индивидуальных сценариев освещения, благодаря чему жильцы имеют возможность выбирать оптимальные режимы работы для разных ситуаций, тем самым дополнительно снижая энергозатраты.
Помимо отмеченного выше, АСУ также применяются в целях оптимизации энергопотребления на уровне отдельных квартир. В частности, системы «умного дома» позволяют автоматически управлять бытовыми приборами (стиральные, посудомоечные машины, обогреватели и т. д.), включая их в наиболее выгодное время с точки зрения тарифов на электроэнергию. Это существенно снижает нагрузку на энергосистему в пиковые часы, уменьшает счета за электроэнергию для жильцов.
Вместе с тем, несмотря на очевидные преимущества, внедрение АСУ сталкивается с рядом проблем, среди которых целесообразно выделить высокие первоначальные затраты на оборудование и его установку, недостаток квалифицированных специалистов, а также необходимость адаптации существующей инфраструктуры под новые решения. В то же время, стремительное развитие технологий – в сочетании со снижением стоимости оборудования – делают АСУ все более доступными для массового использования.
В результате в таблице 1 нами систематизированы преимущества и ограничения использования АСУ для оптимизации энергопотребления в МКД.
Таблица 1
Характеристика преимуществ и ограничений применения автоматизированных систем управления для оптимизации энергопотребления в многоквартирных домах (составлено автором на основе [2, с. 703-705; 4, с. 38; 7, с. 408-411; 8, с. 386-388]
Параметр | Преимущества | Ограничения |
| 1. Энергоэффективность | Снижение энергопотребления на 20–30% за счет автоматизации процессов управления HVAC-системами, освещением, бытовыми приборами. | Необходимость значительных первоначальных инвестиций в оборудование и установку системы. |
| 2. Комфорт и удобство для жильцов | Повышение уровня комфорта благодаря автоматизированному управлению микроклиматом, освещением, бытовыми устройствами в зависимости от потребностей жильцов. | Возможные сложности с адаптацией к новым технологиям, особенно среди пожилых людей. |
| 3. Экономическая эффективность | Снижение эксплуатационных расходов за счет оптимизации работы инженерных систем, использования гибких тарифов на электроэнергию. | Длительный срок окупаемости вложений, особенно для старых зданий с устаревшей инфраструктурой. |
| 4. Экологическое воздействие | Уменьшение углеродного «следа» за счет сокращения потребления энергии и более эффективного использования ресурсов. | Зависимость от стабильности энергосети и возможные проблемы с устойчивостью системы в случае сбоев в подаче электроэнергии. |
| 5. Техническая реализация и обслуживание | Возможность интеграции с интеллектуальными сетями (smart grids) и иными элементами «умного города» для улучшения общей энергоэффективности. | Высокие требования к квалификации обслуживающего персонала, а также к регулярному техническому обслуживанию и обновлению программного обеспечения. |
| 6. Гибкость и адаптивность | Адаптивное управление с возможностью настройки под конкретные условия и предпочтения жильцов, в том числе, использование прогнозных моделей. | Возможные проблемы с совместимостью с уже существующими системами и необходимостью модернизации инфраструктуры. |
| 7. Безопасность и надежность | Повышение безопасности благодаря мониторингу и автоматическому реагированию на нештатные ситуации (утечки газа или воды). | Уязвимость к кибератакам и возможность нарушений в работе системы из-за программных сбоев или вредоносных программ. |
В будущем ожидается дальнейшее совершенствование АСУ – расширение их функциональности за счет использования искусственного интеллекта, машинного обучения, прочих передовых технологий. Как представляется, это позволит не только улучшить точность и надежность систем, но и обеспечить их более глубокую интеграцию с другими элементами «умного города», что откроет дополнительные возможности для оптимизации энергопотребления, улучшения качества жизни граждан.
В рамках данной статьи автором предлагается алгоритм оптимизации энергопотребления в многоквартирных домах с помощью автоматизированных систем управления. Основная его суть – динамическое адаптивное управление энергопотреблением в реальном времени. Блоки алгоритма представлены в таблице 2.
Таблица 2
Блоковая структура алгоритма (составлено автором)
Наименование | Содержание |
| Блок 1. Сбор данных и предобработка | 1.1. Установка сенсоров и датчиков. Массив сенсоров (температура, влажность, освещенность, присутствие, потребление электроэнергии) устанавливается в ключевых точках здания и в каждой квартире. Датчики связаны с центральным контроллером системы. 1.2. Сбор данных в реальном времени. Сенсоры постоянно передают сведения о текущем состоянии параметров микроклимата, нагрузке на энергосистему, активности жильцов. 1.3. Предобработка данных. На этом этапе выполняется фильтрация, нормализация, агрегирование информации для уменьшения шумов и подготовки её к анализу. |
| Блок 2. Прогнозирование и адаптивное планирование | 2.1. Моделирование сценариев потребления. Используются алгоритмы машинного обучения для прогнозирования энергопотребления на основе исторических данных, погодных условий, предпочтений жильцов. 2.2. Адаптивное планирование. На основе прогнозов формируется гибкий план управления энергопотреблением, в котором учитываются возможные изменения во внешних условиях (погода) и потребностях жильцов. 2.3. Оптимизация нагрузки. Планирование опирается на тарифные сетки на электроэнергию, распределяя нагрузку таким образом, чтобы снизить пиковое потребление и использовать наиболее выгодные тарифные зоны. |
| Блок 3. Динамическое управление и коррекция | 3.1. Автоматизированное управление системами. На базе плана система динамически управляет HVAC-решениями, освещением, бытовыми приборами, изменяя их режимы работы в реальном времени. 3.2. Мониторинг и коррекция. Система непрерывно отслеживает фактические параметры энергопотребления и микроклимата, сравнивая их с запланированными значениями. В случае отклонений осуществляется автоматическая коррекция функционирования систем. 3.3. Вводится возможность корректировки плана в реальном времени на основе изменений поведения жильцов (например, неожиданного изменения уровня активности или временного отъезда). |
| Блок 4. Анализ эффективности и обучение системы | 4.1. Анализ результатов. Система периодически анализирует эффективность применяемых стратегий управления, оценивая экономию энергоресурсов, комфорт жильцов. 4.2. Обратная связь и дообучение. На базе анализа система дообучает прогнозные модели, улучшая точность предсказаний и адаптивность управления. 4.3. Отчётность и рекомендации. Автоматическое создание отчетов для жильцов и управляющей компании, предоставление рекомендаций по дальнейшей оптимизации энергопотребления и возможностям модернизации системы. |
Новизна предложенного алгоритма заключается в следующем:
- интеграция прогнозных моделей и адаптивного управления (объединяется использование машинного обучения для прогнозирования энергопотребления с адаптивным планированием и управлением в реальном времени, что позволяет системе динамически корректировать свою работу в зависимости от изменяющихся условий);
- гибкость и адаптация к поведению жильцов (включение в алгоритм блока, в котором принимаются в учёт изменения в поведении проживающих и позволяющего адаптироваться к этому в режиме «здесь и сейчас», делает систему более результативной, персонализированной);
- автоматическое дообучение и улучшение точности (система обладает способностью самообучаться на основе анализа предыдущих данных и результатов, что повышает её точность, эффективность со временем);
- оптимизация с учётом тарифов (в алгоритм встроена функция оптимизации энергопотребления с опорой на тарифную динамику, что даёт возможность минимизировать финансовые затраты жильцов).
Выводы
Оптимизация энергопотребления в многоквартирных домах с помощью автоматизированных систем управления представляет собой перспективное направление, способное существенно снизить расходы на эксплуатацию зданий, уменьшить их воздействие на окружающую среду. Современные АСУ предлагают большое количество опций для повышения энергоэффективности (от адаптивного управления HVAC-системами до интеллектуального освещения, управления бытовыми приборами).
АСУ обладают значительными преимуществами: снижение энергозатрат, повышение комфорта, улучшение экологических показателей. Однако их внедрение сопровождается рядом ограничений (имеются в виду высокие начальные инвестиции, необходимость модернизации инфраструктуры, требования к квалификации персонала).
Невзирая на существующие вызовы, дальнейшее развитие технологий, увеличение доступности таких систем позволяют прогнозировать их широкое распространение в ближайшие годы, что поспособствует достижению целей устойчивого развития, улучшению качества жизни в урбанизированных районах.
В рамках рекомендуемого автором алгоритма оптимизации энергопотребления в МКД с помощью АСУ предлагается комплексное решение, способное значительно повысить эффективность управления энергопотреблением в многоквартирных домах, обеспечивая как экономию ресурсов, так и повышение комфорта для проживающих.
