Умное здание: AI-агент для оптимизации энергопотребления

Автор: Денис Аветисян

Новая платформа, основанная на агентном искусственном интеллекте, позволяет автоматизировать управление инженерными системами зданий и существенно снизить расходы на энергию.

В статье представлена агентная AI-структура, сочетающая в себе машинное обучение, учитывающее физические законемености, для масштабируемого и автономного управления энергопотреблением зданий, подтвержденная результатами сравнительного анализа.

Несмотря на растущую потребность в сокращении выбросов углерода, автоматизация управления энергопотреблением зданий по-прежнему требует значительных трудозатрат. В настоящей работе представлена платформа ‘OptAgent: an Agentic AI framework for Intelligent Building Operations’ — агентная система искусственного интеллекта, интегрированная с физически обоснованным машинным обучением, для масштабируемого и автономного управления энергопотреблением зданий. Данный подход демонстрирует улучшение производительности за счет координации множества специализированных агентов, способных выполнять многоступенчатый анализ данных. Каковы перспективы расширения подобных систем для создания полностью самооптимизирующихся и энергоэффективных зданий будущего?

За пределами традиционного контроля: к системам, основанным на агентском подходе

Традиционные системы управления энергопотреблением зданий, как правило, базируются на централизованном контроле, что зачастую приводит к неоптимальной производительности и недостаточной адаптивности. Такой подход предполагает, что все решения принимаются единым центром, игнорируя локальные условия и динамически меняющиеся потребности различных зон здания. В результате, системы отопления, вентиляции и кондиционирования могут работать неэффективно, перерасходуя энергию или не обеспечивая комфортный микроклимат в отдельных помещениях. Отсутствие гибкости и способности к самообучению ограничивает потенциал экономии энергии и снижает общую устойчивость здания к внешним факторам, таким как колебания температуры или изменения в графике использования помещений. Вместо того чтобы реагировать на реальные потребности, централизованное управление часто опирается на заранее заданные параметры, что препятствует достижению максимальной энергоэффективности и комфорта.

Существующие системы управления энергопотреблением зданий зачастую испытывают трудности при обработке разнородных потоков данных, поступающих от различных датчиков и источников. Традиционные алгоритмы, как правило, не способны эффективно интегрировать информацию об occupancy — присутствии людей, их активности — с постоянно меняющимися метеорологическими условиями, такими как температура, влажность и солнечная радиация. В результате, системы реагируют с задержкой или оказываются неспособными адаптироваться к реальным потребностям здания, что приводит к неоптимальному использованию энергии и снижению комфорта.

Переход к децентрализованным, автономным системам управления является ключевым фактором для достижения реальной энергоэффективности и устойчивости современных зданий. Традиционные подходы, основанные на централизованном контроле, часто оказываются неспособными эффективно интегрировать разнородные потоки данных, такие как информация о погоде, уровне заполняемости помещений и потреблении энергии отдельными устройствами. Автономные системы, напротив, способны самостоятельно анализировать эти данные и принимать оптимальные решения в режиме реального времени, адаптируясь к изменяющимся условиям и минимизируя потери энергии. Их распределенная архитектура повышает надежность и отказоустойчивость, поскольку отказ одного компонента не приводит к полной остановке системы. В результате, здания становятся более гибкими, отзывчивыми и способными к самооптимизации, что позволяет значительно снизить эксплуатационные расходы и уменьшить негативное воздействие на окружающую среду.

Агентный AI-фреймворк: многоагентный подход к управлению

В основе нашей системы интеллектуального управления энергопотреблением зданием лежит многоагентная система (МАС). МАС предполагает распределение функций управления и оптимизации между независимыми программными агентами, каждый из которых отвечает за определенный аспект работы здания, например, управление отоплением, вентиляцией или освещением. Такой подход позволяет повысить отказоустойчивость системы, масштабируемость и эффективность за счет параллельной обработки задач и локальной оптимизации каждого агента. Взаимодействие между агентами осуществляется посредством стандартизированных протоколов обмена данными, обеспечивая координацию и согласованность действий для достижения общих целей по снижению энергопотребления и поддержанию комфортного микроклимата в здании.

В основе системы используется обучение с учетом физических законов (Physics-Informed Machine Learning, PIML) для создания точных и надежных моделей динамики зданий. PIML объединяет данные наблюдений с фундаментальными физическими принципами, такими как законы термодинамики и теплопередачи, для обучения моделей. Это позволяет не только прогнозировать поведение здания при различных условиях, но и повышает устойчивость и обобщающую способность моделей, особенно в ситуациях с ограниченным объемом данных или при экстраполяции за пределы известных условий. Использование PIML улучшает точность прогнозирования потребления энергии, температуры и других ключевых параметров здания, что, в свою очередь, повышает эффективность систем управления и оптимизации.

В основе данной структуры лежит среда выполнения BESTOpt, представляющая собой модульную платформу, предназначенную для эффективного моделирования, управления и оптимизации энергетических процессов в зданиях. BESTOpt обеспечивает гибкость за счет модульной архитектуры, позволяющей легко интегрировать различные модели зданий, алгоритмы управления и стратегии оптимизации. Данная среда позволяет проводить как симуляции в реальном времени, так и оптимизацию на основе исторических данных, а также обеспечивает масштабируемость и возможность адаптации к различным типам зданий и системам управления. Использование BESTOpt упрощает процесс разработки и внедрения интеллектуальных систем управления энергопотреблением, повышая их эффективность и надежность.

Оркестровка и планирование: координация децентрализованного интеллекта

Агент-Оркестратор выполняет функцию централизованного планировщика, координируя действия специализированных агентов-специалистов. Он отвечает за распределение задач между агентами, определение последовательности их выполнения и разрешение возможных конфликтов. В рамках своей деятельности агент-Оркестратор не выполняет сами задачи, а лишь управляет процессом их выполнения другими агентами, оптимизируя общую эффективность системы и обеспечивая достижение поставленных целей. Это позволяет разделить сложную задачу на более мелкие, специализированные подзадачи, которые могут быть выполнены параллельно и независимо друг от друга.

Оркестратор использует стратегии двухэтапного и одноэтапного планирования для адаптации к различным уровням сложности и требованиям в реальном времени. Двухэтапное планирование применяется для решения комплексных задач, требующих предварительного анализа и оптимизации, в то время как одноэтапное планирование используется для быстрых реакций на немедленные потребности и изменения условий. Выбор стратегии зависит от критичности задачи, доступных ресурсов и временных ограничений, обеспечивая оптимальное распределение ресурсов и эффективное выполнение поставленных задач. Переключение между стратегиями происходит динамически, что позволяет системе адаптироваться к меняющимся обстоятельствам и поддерживать высокую производительность.

В рамках данной архитектуры предусмотрена возможность динамического создания и модификации агентов в процессе эксплуатации здания. Это позволяет системе адаптироваться к изменяющимся потребностям и условиям, таким как перепланировка помещений, изменение климатических условий или возникновение аварийных ситуаций. Создание новых агентов или внесение изменений в существующие происходит автоматически, основываясь на анализе текущего состояния здания и поступающих данных от различных сенсоров и систем. Такой подход обеспечивает гибкость и масштабируемость системы, позволяя оптимизировать процессы управления зданием и повысить эффективность использования ресурсов.

Валидация и эффективность: демонстрация реального воздействия

Для всесторонней оценки работоспособности разработанной системы применялась тщательная процедура сравнительного анализа. Этот процесс включал в себя тестирование в различных условиях, имитирующих реальные сценарии эксплуатации, с целью выявления сильных и слабых сторон. Применялись разнообразные наборы данных и метрики, позволяющие объективно оценить производительность системы в сравнении с традиционными методами управления. Результаты сравнительного анализа позволили не только подтвердить эффективность предложенного подхода, но и выявить области для дальнейшей оптимизации и улучшения.

В ходе всесторонней оценки производительности было установлено, что разработанная система демонстрирует значительное превосходство над традиционными методами управления. Ключевые показатели эффективности, такие как точность и эффективность, указывают на существенные улучшения в управлении ресурсами. Особенно заметны результаты, полученные при использовании централизованного двухэтапного подхода к координации, который обеспечил наивысшую точность в ходе сравнительных испытаний. Этот метод позволил оптимизировать процессы и добиться более стабильных и надежных результатов в различных условиях эксплуатации, что подтверждает потенциал системы для повышения эффективности и снижения затрат.

Предложенная архитектура демонстрирует значительный потенциал в эффективном управлении разнородными источниками энергии, включая распределенную генерацию (DER), что способствует повышению устойчивости зданий и снижению эксплуатационных расходов. В ходе тестирования было установлено, что применение централизованного двухэтапного планирования позволяет сократить потребление вычислительных ресурсов — так называемых «токенов» — примерно на 28% по сравнению с одноэтапным подходом. Такая оптимизация не только снижает финансовую нагрузку, но и позволяет масштабировать систему для управления более сложными энергетическими инфраструктурами, обеспечивая надежную и экономичную работу зданий в различных условиях.

Исследования показали, что процент успешного следования специализированными агентами разработанному плану составляет 82,7%. Этот показатель демонстрирует высокую степень координации и эффективности предложенной системы управления. Устойчивое выполнение плана специализированными агентами критически важно для достижения поставленных целей и обеспечения надежной работы всей системы, что подтверждает её практическую применимость и потенциал для оптимизации сложных процессов.

Перспективы развития: масштабирование к интеллектуальным экосистемам зданий

Агентная архитектура позволяет зданиям функционировать автономно и адаптироваться к меняющимся условиям благодаря принципу децентрализованного интеллекта. Вместо централизованного управления, каждый компонент здания — системы отопления, вентиляции, освещения и другие — представлен как независимый «агент», способный принимать решения на основе локальных данных и взаимодействовать с другими агентами. Это обеспечивает повышенную отказоустойчивость, поскольку выход из строя одного компонента не парализует всю систему. Более того, децентрализация позволяет зданиям быстро реагировать на изменения внешней среды, такие как колебания температуры или спроса на энергию, оптимизируя потребление ресурсов и повышая комфорт для находящихся внутри людей. Такой подход открывает возможности для создания самоорганизующихся и самооптимизирующихся зданий, способных к эффективной работе в динамичной среде.

Протокол контекста модели (MCP) играет ключевую роль в обеспечении слаженной работы агентов и среды BESTOpt. Он представляет собой стандартизированный механизм обмена данными, позволяющий различным компонентам системы эффективно взаимодействовать и совместно решать задачи оптимизации энергопотребления. MCP гарантирует, что каждый агент имеет доступ к необходимой информации о состоянии здания и окружающей среды, а также может передавать свои решения и прогнозы другим участникам системы. Благодаря этому протоколу обеспечивается не только корректная передача данных, но и их интерпретация в едином контексте, что существенно повышает эффективность алгоритмов управления и позволяет создавать более интеллектуальные и адаптивные энергетические системы. Использование MCP позволяет избежать разногласий в интерпретации данных и обеспечивает согласованность действий всех агентов, что необходимо для достижения оптимальных результатов в сложной и динамичной среде.

В дальнейшем исследования направлены на расширение масштаба разработанной системы для управления целыми комплексами зданий, формируя интеллектуальные и взаимосвязанные энергетические экосистемы. Предполагается, что объединение отдельных зданий в единую сеть позволит оптимизировать потребление энергии на уровне всего комплекса, учитывая не только внутренние потребности каждого здания, но и возможности обмена ресурсами между ними. Такой подход, основанный на принципах децентрализованного интеллекта и бесшовного обмена данными, позволит значительно повысить энергоэффективность, снизить затраты и обеспечить более устойчивое функционирование городской инфраструктуры. Перспективы включают создание саморегулирующихся энергетических сетей, способных адаптироваться к изменяющимся условиям и потребностям пользователей, что открывает новые возможности для развития «умных городов» и устойчивой архитектуры.

Исследование демонстрирует, что оптимизация энергопотребления в зданиях — это не просто техническая задача, а скорее, понимание и прогнозирование поведения сложной системы, в которой ключевую роль играют человеческие факторы и непредсказуемость. Авторы предлагают агентный подход к управлению, позволяющий учитывать динамику и адаптироваться к изменяющимся условиям. В этом контексте, слова Леонардо да Винчи: «Познание начинается с удивления» — особенно актуальны. Ведь именно удивление перед сложностью окружающего мира и стремление к пониманию движут научным прогрессом, позволяя создавать модели, которые хоть и не идеальны, но способны приблизить нас к эффективному управлению ресурсами и повышению качества жизни. Предложенный фреймворк OptAgent — это попытка систематизировать это удивление и превратить его в практический инструмент.

Куда же это всё ведёт?

Представленная работа, в сущности, лишь формализовала то, что опытный инженер и так знал: здание — это сложный организм, требующий не просто управления, а постоянного примирения с собственной инерцией. Автоматизация, конечно, удобна, но она лишь отсрочивает неизбежное столкновение с хаосом энтропии. Идея агентного подхода, в конечном счёте, не нова — это попытка создать иллюзию понимания в системе, где причинно-следственные связи часто размыты и зависят от контекста, который машина, по сути, игнорирует.

Следующий шаг, вероятно, лежит в области не столько повышения точности предсказаний, сколько признания их принципиальной ограниченности. Вместо стремления к идеальной модели, более продуктивным может оказаться разработка систем, способных адаптироваться к непредсказуемым событиям, к внезапным изменениям в поведении обитателей здания, к той самой человеческой нерациональности, которая и является первопричиной большинства проблем. Рынок не ищет эффективность — он ищет уверенность.

В конечном счёте, успех подобных систем будет зависеть не от алгоритмов, а от способности разработчиков признать, что здание — это не просто набор физических параметров, а сложная социо-техническая система, где инженерия встречается с психологией, а оптимизация уступает место компромиссу. И это компромисс, который редко бывает рациональным.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.20005.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-29 14:43

🚀 Квантовые новости