Перейти к основному содержимому

Контроль освещения: ИИ-агент для оптимизации энергопотребления в государственных и социальных учреждениях

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Высокие затраты на электроэнергию: Государственные и социальные учреждения часто сталкиваются с большими счетами за электроэнергию из-за неэффективного использования освещения.
  2. Недостаточный контроль: Отсутствие автоматизированных систем для управления освещением приводит к ручному управлению, что неэффективно и трудоемко.
  3. Экологические требования: Организации по защите окружающей среды требуют снижения углеродного следа и повышения энергоэффективности.

Типы бизнеса​

  • Государственные учреждения (школы, больницы, административные здания).
  • Социальные учреждения (дома престарелых, детские дома).
  • Организации по защите окружающей среды.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматическое управление освещением: Агент автоматически регулирует освещение в зависимости от времени суток, погодных условий и присутствия людей.
  2. Анализ энергопотребления: Сбор и анализ данных о потреблении энергии для выявления узких мест и оптимизации.
  3. Прогнозирование и планирование: Прогнозирование потребления энергии и планирование мероприятий по ее экономии.
  4. Интеграция с существующими системами: Возможность интеграции с системами управления зданиями (BMS) и IoT-устройствами.

Возможности использования​

  • Одиночное использование: Для отдельных зданий или помещений.
  • Мультиагентное использование: Для управления освещением в сети зданий или на территории кампуса.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для анализа данных и прогнозирования.
  • Нейронные сети: Для обработки изображений и распознавания присутствия людей.
  • NLP (Natural Language Processing): Для обработки запросов и команд от пользователей.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Сбор данных с датчиков освещения, присутствия и погодных условий.
  2. Анализ данных: Анализ данных для определения оптимального уровня освещения.
  3. Генерация решений: Автоматическая регулировка освещения и предоставление рекомендаций по экономии энергии.
  4. Отчетность: Формирование отчетов о потреблении энергии и эффективности мер.

Схема взаимодействия​

[Датчики] --> [ИИ-агент] --> [Система управления освещением]
[ИИ-агент] --> [Пользовательский интерфейс]
[ИИ-агент] --> [Отчеты и аналитика]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ потребностей и процессов в учреждении.
  2. Анализ процессов: Определение ключевых точек для автоматизации.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  5. Обучение: Обучение персонала и настройка системы.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "building_id": "12345",
  "date_range": {
    "start": "2023-10-01",
    "end": "2023-10-31"
  }
}

Ответ:

{
  "predicted_energy_usage": 1500,
  "recommendations": [
    {
      "action": "reduce_lighting",
      "time": "18:00-22:00",
      "expected_savings": 200
    }
  ]
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "sensor_id": "67890",
  "action": "get_data",
  "time_range": {
    "start": "2023-10-01T00:00:00Z",
    "end": "2023-10-01T23:59:59Z"
  }
}

Ответ:

{
  "sensor_data": [
    {
      "timestamp": "2023-10-01T12:00:00Z",
      "light_level": 300,
      "presence": true
    }
  ]
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "building_id": "12345",
  "analysis_type": "energy_consumption",
  "time_range": {
    "start": "2023-10-01",
    "end": "2023-10-31"
  }
}

Ответ:

{
  "total_energy_consumption": 1500,
  "average_daily_consumption": 50,
  "peak_usage_times": ["08:00-09:00", "18:00-19:00"]
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "user_id": "user123",
  "command": "dim_lights",
  "parameters": {
    "room_id": "room456",
    "level": 50
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Lights in room456 dimmed to 50%"
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /api/predict_energy_usage: Прогнозирование потребления энергии.
  2. /api/get_sensor_data: Получение данных с датчиков.
  3. /api/analyze_energy_consumption: Анализ потребления энергии.
  4. /api/control_lights: Управление освещением.

Примеры использования​

Кейс 1: Школа​

Проблема: Высокие счета за электроэнергию из-за неэффективного использования освещения в классах. Решение: Внедрение ИИ-агента для автоматического управления освещением в зависимости от присутствия учеников и времени суток. Результат: Снижение затрат на электроэнергию на 20%.

Кейс 2: Больница​

Проблема: Необходимость круглосуточного освещения в палатах и коридорах. Решение: Использование ИИ-агента для регулировки освещения в зависимости от активности пациентов и времени суток. Результат: Улучшение комфорта пациентов и снижение энергопотребления на 15%.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем оптимальное решение для вашего учреждения.

Контакты