[{"term":"Budynek","id":0,"type":"QUICKLINKS"},{"term":"Biblioteki_BA","id":1,"type":"QUICKLINKS"},{"term":"221","id":2,"type":"QUICKLINKS"},{"term":"Noty aplikacyjne","id":3,"type":"QUICKLINKS"},{"term":"WAGO-I/O-PRO","id":4,"type":"QUICKLINKS"}]
[{"url":"/branze","name":"Branże","linkClass":null,"categoryCode":null},{"url":"/technika-budynkowa","name":"Technika budynkowa","linkClass":null,"categoryCode":null},{"url":"/technika-budynkowa/referencja-mrm2","name":"Referencja","linkClass":"active","categoryCode":null}]
Referencje

Redukcja kosztów ogrzewania i klimatyzacji dzięki sztucznej inteligencji

Specjalizująca się w automatyce firma mrm² opracowała system, który przy pomocy uczenia maszynowego znacznie usprawnia ogrzewanie i chłodzenie budynków biurowych i przemysłowych oraz obniża koszty energii nawet o 20 proc. WAGO dostarcza dwa kluczowe elementy do tego systemu – sterownik PFC200 i komputer Edge.


Wszystko zaczęło się kilka lat temu, kiedy Marc Gruber, współzałożyciel i dyrektor zarządzający firmy mrm², postanowił wybudować dom dla swojej rodziny. Firma Grubera z siedzibą w Bad Ditzenbach-Gosbach w Szwabii zatrudnia około 30 pracowników i specjalizuje się w inteligentnej technologii automatyzacji. Oczywiste było więc, że w sowim własnym, nowym domu nie chciał stosować technologii z czasów przedcyfrowych. „Przyjrzałem się dokładnie wszystkim dostępnym produktom do automatycznego sterowania systemami grzewczymi – i byłem całkowicie rozczarowany. Wszystko, co znalazłem w ofercie, było bardzo proste, żadnych inteligentnych rozwiązań" – wspomina. Pozostała tylko jedna możliwość: „Jeśli na rynku nie ma inteligentnego rozwiązania, trzeba stworzyć je samemu".

Jak powiedział, tak zrobił. Eksperci z firmy mrm² opracowali system, pozwalający na utrzymywanie w pomieszczeniach pożądanej temperatury podczas przebywania w nich ludzi. W tym celu wykorzystano sztuczną inteligencję (AI). Zintegrowane metody uczenia maszynowego pozwalają przewidzieć, kiedy i jak długo będą wykorzystywane poszczególne pomieszczenia. Dzięki tej wiedzy można sterować grzejnikami lub powierzchniami grzewczymi w taki sposób, aby zapewniały komfortową temperaturę przy możliwie najniższym zużyciu energii. Pozwala to uniknąć niepotrzebnego ogrzewania pomieszczeń oraz ciągłej pracy elementów grzewczych. Z kolei w lecie system zapewnia wydajne działanie klimatyzacji w zależności od potrzeb. Dane niezbędne do prognozowania zajętości pomieszczeń są dostarczane przez czujniki ruchu, które i tak są często instalowane, zwłaszcza w biurach, w celu sterowania oświetleniem.

„Optymalne współdziałanie systemów budynkowych“

„Dzięki sztucznej inteligencji nasze rozwiązanie jest w stanie uwzględniać informacje o zmianach w sposobie użytkowania poszczególnych pomieszczeń i bardzo szybko włączać je do procesu sterowania“ – wyjaśnia Gruber. W swoich obliczeniach system uwzględnia również prognozy pogody. Jeśli na przykład w zimowy dzień w jednym z pomieszczeń spodziewane jest nasłonecznienie, to temperatura zasilania ogrzewania jest ustawiana na nieco niższą niż w pochmurne dni.

W podobny sposób ustawiane są również żaluzje, aby zwiększyć efektywność energetyczną budynku. Jest to szczególnie ważne wiosną i jesienią, kiedy pomieszczenia muszą być ogrzewane lub chłodzone w zależności od temperatury zewnętrznej i promieniowania słonecznego. Według Grubera, jest to rozwiązanie unikalne na rynku. „Inne rozwiązania to izolowane aplikacje, które sterują tylko ogrzewaniem lub tylko żaluzjami. My natomiast łączymy to wszystko w jedną całość" – wyjaśnia. Po czym podkreśla: „technologia WAGO pozwala nam integrować heterogeniczne systemy automatyki budynkowej w najlepszy możliwy sposób!“