AI-система управления умным зданием
Умное здание — не просто автоматизация. Это оптимизация потребления ресурсов на основе паттернов использования, погодных прогнозов и реального времени. Типовой результат: -20–35% расходов на энергопотребление при улучшении комфорта.
Подсистемы и AI
HVAC Optimization: RL-агент управляет отоплением/охлаждением/вентиляцией. Входные данные: occupancy (CO2 датчики, Wi-Fi присутствие, камеры), прогноз погоды (OpenWeatherMap), тепловые характеристики здания, тарифная сетка.
Baseline → RL → -25–30% HVAC энергопотребления (валидировано в нескольких проектах).
Occupancy Prediction: LSTM/Prophet предсказывает занятость помещений на 24 часа. Предварительное кондиционирование за 30–60 минут до прихода людей.
Lighting Control: Computer vision + датчики присутствия → динамическое управление освещением. Daylight harvesting: интеграция естественного света.
Elevator Optimization: ML на исторических паттернах трафика → предиктивная диспетчеризация. -15–20% время ожидания.
Anomaly Detection: Энергетические аномалии (утечки, неисправности) → автоматический алерт техслужбе.
BAS интеграция
BACnet/IP и Modbus — стандарты Building Automation Systems. AI слой интегрируется поверх существующей BAS без замены инфраструктуры.
Пайплайн: 12–20 недель
BAS аудит → сбор данных → модели → интеграция → commissioning. Значительная часть времени — calibration и настройка под конкретное здание.