Искусственный интеллект уже используют в инженерных системах зданий для расчетов, прогнозирования нагрузки и управления отоплением. Наибольший эффект дают системы, которые получают данные от датчиков и автоматики и могут корректировать режим работы с учетом реальных условий.

Как ИИ помогает при проектировании

При расчете отопления нужно учитывать теплопотери здания, климат, площадь и назначение помещений, характеристики ограждающих конструкций и режим эксплуатации. Алгоритмы машинного обучения позволяют быстрее обрабатывать большой объем исходных данных и сравнивать несколько вариантов системы.
На этапе моделирования можно оценить разную мощность котла или теплового насоса, температуру теплоносителя, параметры радиаторов и теплого пола, разделение здания на зоны и алгоритмы регулирования. Такой анализ помогает снизить риск избыточной мощности оборудования. Завышенная мощность увеличивает первоначальные расходы и может ухудшать режим работы некоторых видов отопительного оборудования.
ИИ также используют вместе с цифровыми моделями зданий. Инженер может сравнить варианты еще до монтажа и заранее увидеть, как изменения проекта повлияют на энергопотребление.

Где можно сэкономить на монтаже

Точное проектирование помогает избежать лишних затрат на оборудование и переделки. Если правильно рассчитать тепловую нагрузку, мощность оборудования, количество радиаторов, параметры теплого пола и длину труб, не приходится покупать избыточно мощный котел, ставить лишние приборы или исправлять ошибки уже после монтажа. 

Как ИИ управляет отоплением 

Обычная автоматика реагирует на уже произошедшее изменение температуры. Предиктивное управление может учитывать прогноз погоды, температуру внутри помещений, скорость остывания здания, график присутствия людей и предыдущую работу системы. По этим данным алгоритм заранее корректирует режим отопления.
Такой подход позволяет уменьшить перегрев помещений, оптимизировать температуру теплоносителя и время работы оборудования. 

В обзоре 91 реального внедрения модельно-прогнозного управления инженерными системами зданий среднее фактическое снижение энергопотребления составило около 25-30%. При этом результат заметно зависит от здания, исходной автоматики и способа оценки экономии.

ИИ может находить неисправности

Анализ данных от датчиков помогает выявлять отклонения еще до явной аварии. Система может обнаружить необычное изменение температуры, расхода теплоносителя, давления или режима работы насоса и сообщить о необходимости проверки.
Такая диагностика полезна прежде всего в крупных домах и зданиях со сложной автоматикой. Неисправность можно обнаружить раньше, а обслуживание проводить по фактическому состоянию оборудования.

Что важно учитывать

Сам по себе искусственный интеллект не делает систему отопления экономичной. Для его работы нужны корректный проект, исправное оборудование, датчики и достоверные данные. Наибольшую пользу ИИ приносит там, где отоплением можно управлять автоматически и есть возможность анализировать его работу в течение длительного времени.