Энергетическое домостроение

Энергоменеджмент в доме с Солнечной системой становится все сложнее: когда включить отопление, чтобы вечером было приятно и уютно? Сколько электричества может вместить бак с горячей водой? Хватит ли еще энергии на электромобиль? Искусственный интеллект (ИИ) может помочь решить проблему: исследователи Empa разработали систему управления ИИ, которая может изучить все эти задачи и сэкономить более 25 процентов энергии в процессе.

/documents/56164/15698147/EQ70+Batterie+stopper.jpg/dadeb538-91da-43c3-9c02-7125602b110e?t=1610126535857

Что важнее: теплая гостиная или полностью заряженный электромобиль? Умный дом может управлять и тем, и другим. Изображение: istock

Как все было просто: весной, когда цены на нефть резко падали, кто-то просто заполнял подвальные резервуары, и все проблемы исчезали. Бензин был на каждом углу. Все круглосуточно. Заправляйся, езжай дальше, вот и все.

С постепенным отказом от ископаемого хозяйства жизнь стала намного сложнее для умных расточителей. Теперь цены на энергоносители меняются уже не ежегодно, а ежечасно. Солнечная энергия в изобилии в обеденное время – вечером низкое солнце почти не дает энергии, в то время как возвращающиеся пассажиры вызывают быстрый рост спроса на электроэнергию. Эффект так отчетливо виден на графиках потребления, что ученые дали ему название: "Утиная кривая". Когда утка поднимает голову, всем становится дорого покупать электричество.

Наблюдение за часами при рисовании энергии, таким образом, будет иметь важное значение для водителей электромобилей и домовладельцев. В будущем те, кто хочет использовать доступные возобновляемые источники энергии дешевым и в то же время экологически чистым способом, больше не смогут полагаться на постоянно установленные термостаты и кнопки с ручным управлением.

Многогранная проблема

Братислав Светозаревич, научный сотрудник лаборатории городских энергетических систем Empa, признал эту проблему. Необходима автоматическая система управления, которая накапливает энергию, когда она в избытке, и делает ее доступной в дорогое время суток. Аккумулятор автомобиля, например, который прикреплен к зарядной станции в гараже, может служить в качестве устройства хранения. Но Светозаревичу приходится иметь дело со сложной проблемой: каждый дом отличается, как и его обитатели. В зависимости от погоды и времени года мощность, вырабатываемая солнечными батареями, меняется, как и потребность в нагреве или охлаждении. Поэтому оптимизированный энергетический контроль должен знать ежедневный ритм дома и его обитателей, а также должен быть способен гибко реагировать во время работы, например, когда внезапное изменение погоды нарушает все расчеты.

Система управления искусственным интеллектом Empa оптимизирует распределение электроэнергии от солнечных коллекторов. Он не нуждается в программировании, но использует искусственный интеллект, чтобы "узнать" потребности пассажиров и адаптироваться ко времени суток и сезону. Его можно использовать для зданий различных типов и размеров. При распределении энергии тепловой комфорт пассажиров является главным приоритетом. Аккумулятор электромобиля используется в качестве промежуточного накопителя и должен обеспечивать достаточный запас хода утром для первой поездки в течение дня. Сетевое электричество покупается тогда, когда оно самое дешевое.

Шаг первый: теория

Решением таких проблем является ИИ. Исследователь Empa разработал систему управления ИИ, основанную на принципе обучения с подкреплением. Когда система действует "правильно", она получает "вознаграждение". Постепенно система управления совершенствует свое поведение таким образом.

Первоначально система управления моделировалась только на компьютере. Технические условия: определенное помещение в здании должно было быть электрически нагрето до нужной температуры и поддерживать эту температуру. В то же время система должна была подавать питание на электромобиль, который должен был быть заряжен не менее чем на 60 процентов к 7 часам утра и быть готовым к работе. Вечером в 5 часов вечера электромобиль возвращается на зарядную станцию с некоторым остаточным зарядом и может подавать электричество обратно в дом в течение ночи. Система управления была снабжена данными о погоде, а также данными о комнатной температуре за прошлый год и должна была справиться с двумя тарифами на электроэнергию: дорогой электроэнергией днем с 8 утра до 8 вечера и дешевой электроэнергией ночью.

Результат был поразительным: самообучающаяся система управления экономила около 16 процентов энергии по сравнению с фиксированным запрограммированным решением и, в теоретическом тесте, также поддерживала желаемую комнатную температуру гораздо более точно.

Шаг второй: тест в реальном здании

В 2019 году в Empa был открыт DFAB House. Сейчас одна из комнат служит исследовательским объектом. Изображение: Роман Келлер

Теперь контролеру предстояло пройти проверку на реальность. Для этой цели светозаревич использовал исследовательский корпус "гнездо" в кампусе Эмпа. В доме DFAB алгоритм искусственного интеллекта контролировал температуру студенческой спальни в течение недели. В то же время аккумуляторная батарея размером 100 кВтч использовалась для имитации батареи электромобиля. На этот раз результат был еще яснее: в холодную февральскую неделю 2020 года система управления ИИ экономила 27 процентов тепловой энергии по сравнению с соседней студенческой спальней, отопление которой управлялось системой управления с фиксированной программой (основанной на правилах).

"Самое приятное в нашей самообучающейся системе управления ИИ то, что ее можно использовать не только в NEST, но и в любом другом здании",-говорит Братислав Светозаревич. -Ему не нужен инженер, чтобы запрограммировать систему управления, или кто-то, чтобы заранее проанализировать дом и рассчитать индивидуальное решение."

Можно управлять даже сложными строительными услугами

Президент Швейцарской Конфедерации ги Пармелин открыл Дом DFAB в 2019 году. Изображение: Николас Зонви

На следующем этапе светозаревич и его коллеги теперь хотят определить, как система может быть расширена из одной комнаты в более крупные здания. "В нашем первом эксперименте мы хотели составить карту типичного домохозяйства будущего", - говорит исследователь Empa. Для простоты команда ограничилась обогревом и зарядкой автомобиля. Но работа закладывает фундамент для гораздо большего: "наша система управления ИИ все еще может справиться, когда фотоэлектрическая система поставляет электричество, тепловой насос и местный резервуар для хранения горячей воды должны работать – и требования к комфорту жителей постоянно меняются."

Тем не менее, новое поколение электромобилей должно иметь возможность использовать систему ИИ для оптимального энергоснабжения в будущем. Сегодняшние стандартные модели в Европе и в США с "CCS" быстродействующим подключением можно только заправлять, но не поставлять электроэнергию. Японские автомобили с пробками "Chademo", с другой стороны, предназначены для так называемой двунаправленной зарядки. Корейская компания Hyundai объявила в декабре, что оснастит свой новый электромобиль платформой E-GMP для двунаправленной зарядки. Это может помочь домовладельцам экономить энергию в долгосрочной перспективе и в то же время стабилизировать электросеть