Адаптивне управління енергоспоживанням розумного будинку на основі нейронних мереж

Abstract

The relevance of the study is determined by the growing need for the implementation of intelligent energy management systems in smart homes in the context of global energy efficiency challenges, rising electricity costs, and the need to integrate renewable energy sources. It has been established that traditional control methods based on fixed scenarios or programmable algorithms do not provide sufficient flexibility and accuracy in responding to dynamic changes in external conditions and user behavior factors, which limits their effectiveness. The aim of this article is to create a conceptual and algorithmic model of adaptive energy consumption management for smart buildings using neural networks, which takes into account external and internal dynamic factors in order to optimize energy consumption and improve the overall efficiency of the system. The research methodology is based on the application of system analysis methods, a comparative review of modern energy consumption management technologies, as well as the modeling of neural network architectures with subsequent evaluation of their potential in forecasting and optimizing energy flows. The key parameters and input data that affect the accuracy of forecasting have been investigated, and requirements for training algorithms and model adaptation have been formulated. The research results showed that neural networks have the potential to significantly improve energy consumption management efficiency by forecasting loads, forming individual scenarios for the operation of energy subsystems, and distributing resources in real time. The advantages of neural models over traditional systems have been identified, in particular with regard to reducing peak loads and increasing the efficiency of renewable energy use. The scientific novelty lies in the development of a conceptual model of adaptive energy consumption management based on a neural network with the integration of microclimate data, user behavior patterns, and dynamic tariffs. It has been proven that the use of a comprehensive approach to data collection and analysis allows the formation of flexible management strategies capable of adapting to changing environmental conditions. The conclusions indicate that the implementation of the developed model is a promising direction for the development of intelligent energy consumption systems, as it provides the possibility of deeper automation and increased economic efficiency. Prospects for further research are related to the optimization of self-learning algorithms, the creation of hybrid solutions combining neural network and statistical methods, and the development of cyber security protocols and scalable architectures for integration into smart grid environments.

Актуальність дослідження зумовлена зростанням потреби у впровадженні інтелектуальних систем управління енергоспоживанням у розумних будинках в умовах глобальних викликів енергоефективності, підвищення вартості електроенергії та необхідності інтеграції відновлюваних джерел енергії. Встановлено, що традиційні методи управління, засновані на фіксованих сценаріях або програмованих алгоритмах, не забезпечують достатноьї гнучкості й точності реагування на динамічні зміни зовнішніх умов та поведінкових факторів користувачів, що обмежує їхню ефективність. Мета статті полягає у створенні концептуальної та алгоритмічної моделі адаптивного управління енергоспоживанням розумного будинку з використанням нейронних мереж, яка враховує зовнішні та внутрішні динамічні фактори з метою оптимізації витрат енергії та підвищення загальної ефективності системи. Методологія дослідження базується на застосуванні методів системного аналізу, порівняльного огляду сучасних технологій управління енерго- споживанням, а також на моделюванні архітектури нейронних мереж із подальшою оцінкою їх потенціалу у прогнозуванні та оптимізації енергетичних потоків. Досліджено ключові параметри та вхідні дані, що впливають на точність прогнозування, сформульовано вимоги до алгоритмів навчання та адаптації моделей. Результати дослідження показали, що нейронні мережі мають потенціал для суттєвого підвищення ефективності управління енергоспоживанням за рахунок прогнозування навантажень, формування індивідуальних сценаріїв роботи енергетичних підсистем і розподілу ресурсів у режимі реального часу. Виявлено переваги нейронних моделей над традиційними системами, зокрема щодо зниження пікових навантажень та підвищення ефективності використання відновлюваної енергії. Наукова новизна полягає у розробленні концептуальної моделі адаптивного управління енергоспоживанням на основі нейронної мережі з інтеграцією даних про мікроклімат, поведінкові патерни користувачів та динамічні тарифи. Обґрунтовано, що використання комплексного підходу до збору та аналізу даних дозволяє формувати гнучкі стратегії управління, здатні адаптуватися до змінних умов середовища. висновках зазначено, що впровадження розробленої моделі є перспективним напрямом розвитку інтелектуальних систем енергоспоживання, оскільки забезпечує можливість глибшої автоматизації та підвищення економічної ефективності. Перспективи подальших досліджень пов`язані з оптимізацією алгоритмів самонавчання, створенням гібридних рішень, що поєднують нейромережеві та статистичні методи, а також із розробленням протоколів кіберзахисту та масштабованих архітектур для інтеграції у середовищі smart-grid.