Przyszłość oszczędności energii leży w danych
Wyobraź sobie budynek, który jeszcze zanim temperatura na zewnątrz zacznie spadać, wie dokładnie, jak dostosować ogrzewanie, by utrzymać komfort cieplny przy minimalnym zużyciu energii. To nie science fiction – takie rozwiązania już działają w najbardziej innowacyjnych obiektach na świecie. Kluczem okazują się prognozy pogody i algorytmy uczące się na podstawie historycznych danych.
Systemy HVAC odpowiadają za 40-60% całkowitego zużycia energii w budynkach komercyjnych. Dotychczasowe podejście oparte na prostych termostatach czy harmonogramach czasowych marnuje ogromny potencjał oszczędności. Najnowsze rozwiązania wykorzystujące uczenie maszynowe potrafią analizować setki zmiennych, od wilgotności powietrza po zachmurzenie, znajdując optymalne ustawienia, o których człowiek nawet by nie pomyślał.
Jak działa predykcyjne sterowanie HVAC?
Sercem systemu jest model matematyczny, który na podstawie danych historycznych uczy się, jak parametry pogodowe wpływają na zapotrzebowanie budynku na energię. Bierze pod uwagę nie tylko oczywiste czynniki jak temperatura zewnętrzna, ale także mniej intuicyjne zależności – na przykład to, jak szybko nagrzewają się ściany przy różnych poziomach nasłonecznienia czy jak zmienia się bezwładność cieplna konstrukcji w zależności od wilgotności.
Przykład? System może wykryć, że przy określonej kombinacji wiatru i nasłonecznienia efektywniej jest zacząć ogrzewanie pół godziny wcześniej, ale o 2 stopnie mniej, niż standardowo by robiono. Albo że w konkretnym budynku lepiej sprawdza się delikatne dogrzewanie w nocy niż gwałtowne podnoszenie temperatury rano. Te subtelności mają kolosalne znaczenie dla rachunków za energię.
Gdzie znaleźć potrzebne dane?
Kluczowe okazują się trzy źródła informacji. Po pierwsze, historyczne dane meteorologiczne z najbliższej stacji pogodowej – im dłuższy okres, tym lepiej, minimum 3-5 lat. Po drugie, informacje o zużyciu energii budynku z tego samego okresu. I wreszcie trzeci element – szczegółowa charakterystyka samego obiektu: kubatura, izolacja, rodzaj okien, a nawet sposób użytkowania pomieszczeń.
W praktyce najlepsze efekty daje połączenie danych publicznych (np. z IMGW) z odczytami z czujników zainstalowanych w budynku. Wiele nowoczesnych systemów HVAC już zbiera te informacje, często pozostają one jednak niewykorzystane. Ciekawostką jest fakt, że niektóre algorytmy potrafią pracować nawet przy niepełnych danych, uzupełniając luki za pomocą metod statystycznych.
Wdrażanie systemu krok po kroku
Pierwsza faza to zawsze audyt energetyczny i zbieranie danych. Wbrew pozorom, nie trzeba od razu inwestować w drogą infrastrukturę – często wystarczy wykorzystać istniejące czujniki i dodać kilka niedrogich modułów pomiarowych. Następnie buduje się model predykcyjny, który na początku pracuje równolegle z tradycyjnym systemem, ucząc się i dostosowując do specyfiki obiektu.
Warto zaznaczyć, że równie ważne jak algorytmy jest odpowiednie wdrożenie. Najlepsze modele nie pomogą, jeśli personel techniczny nie zrozumie zasad ich działania. Dlatego kluczowe są szkolenia i stopniowe wprowadzanie zmian – na początku system może proponować optymalne ustawienia, które człowiek musi zaakceptować, z czasem przejmując coraz więcej decyzji automatycznie.
Efekty? W dobrze wdrożonych przypadkach mówimy o 15-35% oszczędności energii rocznie przy jednoczesnym poprawieniu komfortu użytkowników. Najciekawsze jest jednak to, że system ciągle się uczy – im dłużej pracuje, tym lepiej rozumie specyfikę budynku i tym bardziej precyzyjnie może optymalizować zużycie energii. W dobie rosnących cen energii i wymagań środowiskowych, takie rozwiązania przestają być luksusem, a stają się koniecznością.
