Search academic texts

Information × Registration Number 2124U009559, Article popup.category Стаття, Опубліковано Title ENERGY-EFFECTIVE CURRENCY of the optimum microclimate in the premises of the engineer systems , with the help of digital twins . (AI translated) popup.author Поліщук Ігор АнатолійовичГікало Павло ВалерійовичШевченко Марія ГригорівнаPolishchuk Ihor AnatoliiovychHikalo Pavlo ValeriiovychShevchenko Mariya Hryhorivna popup.publication 30-09-2024 popup.source_user "Наукові праці Вінницького національного технічного університету" (Вінницький національний технічний університет) popup.source https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/755 popup.publisher Вінницький національний технічний університет Description У статті описані недоліки алгоритмів керування наявних систем автоматизації інженерних систем будівель, які приводять до надмірного енергоспоживання. Розглянуто проблеми підтримки оптимального мікроклімату у приміщеннях, вказано фактори, які суттєво впливають на його забезпечення. Виконано аналіз сучасних підходів до забезпечення температурного комфорту у приміщеннях та підвищення енергоефективності будівель за допомогою інноваційних технологій і методів.  Висвітлено використання цифрових двійників та алгоритмів машинного навчання для моделювання мікроклімату та оптимізації роботи систем опалення, вентиляції та кондиціонування. Підкреслено роль сучасних інформаційних технології, які дозволяють застосовувати адаптивні підходи до керування інженерними системами будівель. Запропоновано використання додаткових датчиків сонячного випромінювання, швидкості руху повітря для оцінки рівня комфорту в приміщенні, а також надані рекомендації щодо вибору і обчислення коефіцієнтів ізоляційних властивостей одягу та метаболічної активності людей у приміщенні. У статті запропонована архітектура системи для побудови цифрового двійника мікроклімату у приміщенні, що передбачає розділення процесів збору, накопичення та обробки даних між різними сервісами, які запускаються у Docker контейнерах в середині Kubernetes кластера. Запропонована архітектура забезпечує гнучкість розгортання цифрового двійника, з можливістю його використання як на локальних серверах так і у хмарному середовищі. Розглянуто процес збору та інтеграції даних завдяки розширених бібліотек Node-Red. Цифровий двійник передбачає застосування моделі NeuralProphet, яка адаптована для використання в системах з періодичною зміною станів та умов. Навчена модель дозволяє прогнозувати зміни індексу Predicted Mean Vote, що використовується для оцінки рівня комфорту у приміщенні. Дані прогнозів використовуються для корекції керуючих сигналів контролерів температури повітря, теплої підлоги та вентиляції, при цьому забезпечуючи найбільш енергоефективне підтримання мікроклімату у приміщеннях. popup.nrat_date 2026-04-20 Close