В данной рубрике рассматриваются современные цифровые технологии, системы мониторинга и искусственный интеллект в задачах управления энергетическими ресурсами. Мы рассказываем о внедрении IoT, аналитике данных и интеллектуальных системах поддержки принятия решений.
Сразу три исследовательские группы в 2026 году представили методы машинного обучения и цифровых двойников для оптимизации HVAC, электрических сетей и литейного производства. В основе – федеративное обучение, графовые алгоритмы и гибридное моделирование.
Искусственный интеллект меняет подход к управлению энергией в зданиях. В статье рассмотрены практические выгоды и технологические рамки применения ИИ для энергоэффективности, включая предиктивное обслуживание и оптимизацию HVAC.
Инструменты цифрового энергомониторинга и динамического моделирования помогают выявить потенциал экономии. Разбираем методику IES iSCAN и её применимость для промышленных предприятий.
В марте 2026 года журнал Scientific Reports опубликовал исследование об использовании искусственного интеллекта для выбора сценариев модернизации зданий до уровня nearly zero-energy. Авторы рассмотрели университетский кампус как реальный пример и объединили динамическое энергетическое моделирование, расчет фотоэлектрической генерации и AI-оптимизацию, чтобы сравнить технические, экономические и экологические варианты модернизации.