Ученые КазНУ разрабатывают интеллектуальную систему управления энергопотреблением зданий на основе мультиагентного искусственного интеллекта

Современные здания потребляют до 60% электроэнергии в мире, а в Европе этот показатель достигает 40%. Активная урбанизация и рост населения городов усиливают необходимость снижения энергопотребления зданий. При этом повышение уровня комфорта людей остается главным приоритетом, что требует одновременного решения обеих задач.

Большинство современных систем управления учитывают лишь стандартные значения температуры, влажности и уровня CO2, не принимая во внимание реальное состояние человека. Кроме того, во многих зданиях пики энергопотребления возникают одновременно, создавая избыточную нагрузку на электросеть и сокращая срок службы оборудования. Практических реализаций систем на основе мультиагентного обучения с подкреплением в мире пока немного, что делает разработку новых решений особенно актуальной.

Создание интеллектуальной системы управления энергопотреблением и обеспечения комфорта людей в здании с помощью мультиагентного обучения с подкреплением с новым алгоритмом асинхронного энергопотребления и системой определения состояния людей с использованием термографии.

Проект разрабатывает модель для определения уровня комфорта людей путем комбинации распознавания мимики и температуры лица (термографии) при любом взаимном расположении камеры и лица человека. Впервые будет создана мультиагентная система управления с обучением с подкреплением для обеспечения асинхронного потребления энергоресурсов здания. Также будет разработан искусственный интеллект для управления системой комфорта с использованием фотоэлектрических систем, и разработанная система будет применена на практике.

Проект включает десять этапов: разработку системы мониторинга и управления энергопотреблением для создания термодинамической модели; разработку термодинамической модели среды для обучения агентов; создание системы распознавания состояния человека на основе камер видеонаблюдения и инфракрасных камер; анализ корреляции входных и выходных данных для определения ключевых параметров системы; исследование эффективности методов принятия решений; обучение мультиагентной системы в виртуальной среде; проверку гибкости системы путем масштабирования на большее количество помещений; разработку фотоэлектрической системы и сбор данных генерации; обучение нейросети прогнозированию генерации энергии; тестирование мультиагентной системы на практике.

Термодинамическая модель здания строится с использованием программ COMSOL Multiphysics и EnergyPlus. Для распознавания состояния человека применяются нейросети YOLO (для выделения лица) и MTCNN (для сегментации областей лица), а также архитектура Siamese Network. Мультиагентная система работает на основе архитектуры Actor-Critic в рамках теории марковских игр. Для оптимизации гиперпараметров используются генетический алгоритм, метод роя частиц и имитация отжига, а для прогнозирования генерации энергии исследуются архитектуры RNN, LSTM, GRU, 1D-CNN, MLP, GNN и трансформеры.

Результаты проекта будут опубликованы в журналах Q1-Q2 Web of Science или с процентилем CiteScore не менее 65 в Scopus, одна из статей — в мультидисциплинарной категории по задачам предприятий реального сектора экономики Казахстана. Исследование будет способствовать развитию концепций Smart grid и Microgrid, ускоряя переход страны к зеленой энергетике.

Разработанная система повысит конкуренцию на энергетическом рынке и снизит цены на электроэнергию для потребителей, создаст новые рабочие места для обслуживания децентрализованных энергосистем зданий. Снижение пиковых нагрузок увеличит срок службы энергосистем и снизит выбросы CO2. Социальный эффект заключается в создании комфортных условий для персонала и ранней диагностике профессионального выгорания, что повысит эффективность управления кадрами.

Не менее 2 статей в журналах Q1-Q2 Web of Science или с процентилем CiteScore не менее 65 в Scopus (одна — в мультидисциплинарной категории); не менее 2 статей в журналах, рекомендованных КОКНВО; подготовка не менее 1 доктора философии (PhD); проектно-конструкторская документация по ЕСКД.

Рассчитанный на 36 месяцев (2025-2027 гг.) проект сформирует новые знания на стыке искусственного интеллекта, термодинамики, фотовольтаики и психологии. Основным результатом станет интеллектуальная система управления энергопотреблением и комфортом в зданиях, обладающая высоким потенциалом коммерциализации как отдельных компонентов, так и всей системы в целом.