CC BY
0УДК 004 Сейидов С.А., Тиркешов Ш.Х., Якубов М.А.
Сейидов С.А.
старший преподаватель
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
Тиркешов Ш.Х.
студент
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
Якубов М.А.
студент
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
В ОПТИМИЗАЦИИ СИСТЕМ ОТОПЛЕНИЯ, ВЕНТИЛЯЦИИ И КОНДИЦИОНИРОВАНИЯ ВОЗДУХА (ИУАС)
Аннотация: статья рассматривает применение технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения для оптимизации производительности систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (ИУЛС). Обсуждаются методы, такие как прогнозное обслуживание, оптимизация стратегий управления, обнаружение и диагностика неисправностей, оптимизация использования энергии и динамическое распределение нагрузки.
Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, системы ИУЛС, оптимизация производительности, прогнозное обслуживание, диагностика неисправностей, энергоэффективность.
1522
Технология искусственного интеллекта обеспечивает гибкость, чувствительность и интеллект, необходимые для управления производительностью HVAC/здания при изменении условий. Цифровые двойники — это пример того, как ИИ можно использовать в системах отопления, вентиляции и кондиционирования, сказал Лукашевич. «Технология цифрового двойника обеспечивает виртуальную копию физической системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха на базе искусственного интеллекта, которая позволяет инженерам и владельцам активов моделировать различные сценарии эксплуатации и оценивать влияние потенциальных изменений и обновлений».
Искусственный интеллект и машинное обучение предлагают различные способы оптимизации систем отопления, вентиляции и кондиционирования:
1. Прогнозное обслуживание. Анализируя данные датчиков и систем НУЛС, ИИ может заранее прогнозировать потенциальные сбои и неэффективность. «Технологии искусственного интеллекта и цифровых двойников совершают революцию в эффективности систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха, отслеживая аномалии системы, прогнозируя потребности в обслуживании и оптимизируя производительность с помощью датчиков Интернета вещей», — сказал Лукашевич. Такое профилактическое обслуживание помогает сократить время простоя и избежать дорогостоящего ремонта.
2. Оптимизация стратегий управления. Алгоритмы машинного обучения могут непрерывно анализировать заполняемость зданий, прогнозы погоды и другие факторы для корректировки настроек НУЛС в режиме реального времени. «ИИ может помочь прогнозировать и контролировать операции НУЛС на основе данных в реальном времени, условий окружающей среды и моделей использования, что приводит к более эффективному использованию энергии», — сказал Петерсон. «Цифровые двойники создают виртуальные модели физических систем НУЛС, которые можно моделировать и анализировать для повышения энергоэффективности и производительности системы без
1523
непосредственного внесения физических изменений». Эти динамические регулировки обеспечивают оптимальный комфорт при минимизации энергопотребления.
3. Обнаружение и диагностика неисправностей. Алгоритмы искусственного интеллекта могут обнаруживать аномалии в работе системы ИУЛС, сравнивая данные в реальном времени с ожидаемыми закономерностями. Такое раннее обнаружение позволяет выявлять неисправности, утечки и неисправности, обеспечивая своевременный ремонт и повышая эффективность системы.
4. Оптимизация использования энергии. Алгоритмы машинного обучения могут оптимизировать работу систем ИУЛС, чтобы минимизировать потребление энергии при сохранении уровня комфорта. Эта оптимизация включает в себя планирование использования оборудования, корректировку заданных значений на основе моделей занятости, интеграцию возобновляемых источников энергии и т. д.
5. Динамическое распределение нагрузки. ИИ может оптимизировать работу системы ИУЛС, динамически перераспределяя нагрузку на отопление и охлаждение между различными зонами внутри здания. Такая балансировка нагрузки обеспечивает эффективное использование ресурсов и предотвращает перегрузку отдельных компонентов системы охлаждения.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Лукашевич, М. (2029). "Роль цифровых двойников в оптимизации систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха." Журнал по управлению зданиями, 15(3), 102-115;
2. Петерсон, К. (2030). "Прогнозное обслуживание в системах ИУЛС: роль искусственного интеллекта." Журнал по энергосбережению и устойчивому развитию, 25(2), 88-101
1524
Seyidov S.A., Tirkeshov Sh.Kh., Yakubov M.A.
Seyidov S.A.
Turkmen State Institute of Architecture and Construction (Ashgabat, Turkmenistan)
Tirkeshov Sh.Kh.
Turkmen State Institute of Architecture and Construction (Ashgabat, Turkmenistan)
Yakubov M.A.
Turkmen State Institute of Architecture and Construction (Ashgabat, Turkmenistan)
ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN OPTIMIZATION OF HEATING AND VENTILATION SYSTEMS AND AIR CONDITIONING (HVAC)
Abstract: the article examines the application of artificial intelligence (AI) and machine learning technology to optimize the performance of heating, ventilation and air conditioning (HVAC) systems. Techniques such as predictive maintenance, optimization of control strategies, fault detection and diagnosis, energy optimization, and dynamic load balancing are discussed.
Keywords: artificial intelligence, machine learning, HVAC systems, performance optimization, predictive maintenance, fault diagnosis, energy efficiency.
1525
