Умный контроллер отопления с искусственным интеллектом

При работе в заданном диапазоне целевой температуры контроллер выполняет первичную оценку параметров системы: мощности нагревателя, тепловой инерции помещения, скорости охлаждения и других факторов. Это позволяет в дальнейшем более точно адаптировать алгоритмы работы для стабильного и эффективного поддержания заданной температуры.

Благодаря этому управление мощностью происходит максимально точно с учётом всех аспектов тепловых процессов в помещении. Это принципиально иной подход к автоматическому управлению: здесь нет классического гистерезиса (и его нельзя настраивать), отсутствуют коэффициенты PID-регулятора и привычные формулы.

Однако есть важное требование: необходим качественный, чувствительный и точный датчик температуры в зоне регулирования. Именно на основе даже минимальных изменений температуры искусственный интеллект формирует векторы воздействия и управления системой отопления.

В реальной эксплуатации отопления одинаковых сценариев практически не бывает: помещения, здания, типы обогревателей и способы нагрева всегда отличаются. Поэтому использование PID-регулятора почти в каждом случае требует индивидуальной настройки. Кроме того, воздействие нагревателя на систему отопления носит нелинейный характер, из-за чего PID-регулятор может периодически либо недогревать, либо перегревать помещение.

Использование искусственного интеллекта в данном подходе не требует от пользователя ручной настройки: система самостоятельно адаптируется к условиям и обеспечивает стабильное поддержание температуры.

Погодозависимая автоматика — подход, на котором до сих пор работает большинство устройств на рынке. Такие системы строятся на температурных кривых, и для корректной работы необходимо подобрать «свою» кривую зависимости температур. Этот выбор зависит от множества факторов, но при этом обычно учитывает лишь один внешний параметр — температуру на улице. В реальности же на климат в помещении влияет гораздо больше условий. Например, большое количество остекления может приводить к быстрому нагреву комнат солнечными лучами, прогноз погоды может оказаться неточным, а уличный датчик температуры может быть установлен в тени или, наоборот, под прямым солнцем. В результате днём в помещении может становиться слишком жарко из-за солнечного прогрева, а ночью — холодно, если система заранее снизила мощность отопления на основании некорректных данных.

Для работы искусственного интеллекта не требуется ПЗА, не нужна уличная температура и сложные расчёты теплового контура. Система самостоятельно анализирует поведение помещения и оборудования и настраивает работу отопления таким образом, чтобы перепады температуры были минимальными, а комфорт поддерживался максимально точно.

Контроллеры серии AB4 имеют четыре потока нейронных вычислений для четырёх зон управления. Это позволяет объединять несколько контроллеров в единую сеть и конфигурировать их как единую систему. Внутри такой сети можно настраивать служебные (подчинённые) устройства. Например, общий насос отопления может включаться тогда, когда любому из контроллеров в сети потребуется тепловая энергия для радиаторов. При этом сохраняется корректная работа приоритета бойлера косвенного нагрева и других параметров системы.

Мы постоянно развиваем функциональность своих устройств, поэтому возможности сети будут и дальше расширяться и совершенствоваться. Уже сейчас она позволяет реализовывать сложные проекты с большим количеством периферийного оборудования, включая каскады насосов и другие элементы многоуровневых систем отопления.

С системой приоритета БКН нашего контроллера вы можете забыть о временных переключениях отопления на нагрев бойлера. Все процессы берёт на себя AI.

Если бойлер начинает терять тепловую энергию и требует небольшой подпитки, контроллер сначала будет плавно снижать мощность в зонах с низким приоритетом (эти параметры, разумеется, настраиваются). Например, подогрев полов во влажных зонах может быть менее критичен, а благодаря высокой тепловой инерции его можно временно уменьшить без заметного влияния на комфорт.

Если этого недостаточно, потребность бойлера будет расти, и контроллер начнёт постепенно снижать интенсивность отопления в соответствии с заданными приоритетами.
Таким образом, подпитка бойлера косвенного нагрева происходит практически незаметно для системы отопления: в большинстве случаев достаточно небольших «поджатий» второстепенных зон, чтобы обеспечить эффективный нагрев бойлера без дискомфорта для пользователей.