Сайт научно-технического журнала «Инженерные системы. АВОК Северо-Запад»

Оптимизация системы HVAC с использованием IoT-датчиков и системы удалённого мониторинга. Технический подход, интеграция, преимущества и внедрение

Аннотация. Современные системы отопления, вентиляции и кондиционирования (HVAC) претерпевают значительные изменения благодаря интеграции Интернета вещей (IoT) и технологий удаленного мониторинга. Этот технологический прорыв позволяет достичь беспрецедентного уровня энергоэффективности, снижения эксплуатационных расходов и улучшения качества воздуха в помещениях. Оптимизация HVAC с использованием IoT-датчиков включает установку интеллектуальных устройств, которые собирают и анализируют данные в реальном времени, позволяя системами автоматически адаптироваться к изменяющимся условиям. Такой подход не только повышает комфорт, но и вносит вклад в устойчивое развитие за счет сокращения энергопотребления и выбросов парниковых газов. Внедрение этих технологий требует тщательного планирования, выбора подходящих сенсоров и платформ, а также интеграции с существующей инфраструктурой. Будущее HVAC неразрывно связано с IoT, AI и интеграцией в более широкие экосистемы умных зданий и сетей. Организации, которые развивают эту трансформацию сегодня, не только получат немедленную операционную выгоду, но и будут востребованы для будущих инноваций в области устойчивого и интеллектуального управления зданиями.

Ключевые слова: система HVAC, IоT-датчики, система удалённого мониторинга, технический подход, интеграция.

HVAC SYSTEM OPTIMIZATION USING IOT SENSORS AND REMOTE MONITORING SYSTEM. TECHNICAL APPROACH, INTEGRATION, BENEFITS AND IMPLEMENTATION

Abstract. Modern heating, ventilation and air conditioning (HVAC) systems are undergoing significant changes due to the integration of the Internet of Things (IoT) and remote monitoring technologies. This technological breakthrough allows achieving unprecedented levels of energy efficiency, reducing operating costs and improving indoor air quality. HVAC optimization using IoT sensors involves installing smart devices that collect and analyze data in real time, allowing systems to automatically adapt to changing conditions. This approach not only improves comfort, but also contributes to sustainable development by reducing energy consumption and greenhouse gas emissions. Implementing these technologies requires careful planning, selection of appropriate sensors and platforms, and integration with existing infrastructure. The future of HVAC is inextricably linked to IoT, AI, and integration into broader smart building and network ecosystems. Organizations that embrace this transformation today will not only reap immediate operational benefits, but will also be in demand for future innovations in sustainable and intelligent building management.

Keywords: HVAC system, IoT sensors, remote monitoring system, technical approach, integration.

Искусственный интеллект привносит в управление производительностью HVAC-систем и зданий в целом необходимые гибкость, чувствительность и интеллект для адаптации к изменяющимся условиям. Ярким примером применения ИИ в этой сфере являются цифровые двойники. Эта технология создает виртуальную, основанную на искусственном интеллекте копию физической системы отопления, вентиляции и кондиционирования. Такой цифровой двойник предоставляет инженерам и владельцам недвижимости мощный инструмент для моделирования различных сценариев эксплуатации, оценки влияния потенциальных изменений и модернизаций.

Система может быстро адаптироваться к новым условиям, точно и быстро реагировать на малейшие изменения (например, погоды, количества людей в помещении), способна прогнозировать, оптимизировать и находить наиболее эффективные режимы работы. Цифровой двойник позволяет проверять любые гипотезы и обновления виртуально, без риска для физического оборудования и без прерывания его работы [10].

Интеграция IoT-датчиков и систем удаленного мониторинга представляет собой модернизацию в управлении и оптимизации систем HVAC. Этот технический подход выводит энергоэффективность, комфорт и эксплуатационную надежность на совершенно новый уровень. Несмотря на существующие проблемы, такие как первоначальные затраты, проблемы интеграции и кибербезопасность, выгоды от внедрения — значительное снижение энергопотребления, переход к предиктивному обслуживанию, улучшение качества воздуха и беспрецедентный удаленный контроль — делают эти инвестиции выгодными в среднесрочной и долгосрочной перспективе [5].

Оптимизация систем HVAC с использованием IoT предполагает развертывание комплексной архитектуры, состоящей из нескольких слоев:

1. Сенсорный уровень включает различные датчики (температуры, влажности, качества воздуха, давления, вибрации, энергопотребления), которые устанавливаются в ключевых точках системы HVAC и здания. Эти датчики собирают данные в реальном времени о параметрах окружающей среды и работе оборудования.
2. Сетевой уровень обеспечивает передачу данных с датчиков на платформу для обработки. Для этого используются различные протоколы связи, такие как Wi-Fi, Zigbee, LoRaWAN, Bluetooth или сотовые сети (LTE, 5G), в зависимости от требований к дальности, мощности и пропускной способности.
3. Платформенный уровень включает облачные или локальные платформы для сбора, хранения и обработки данных. Здесь применяются машинное обучение и искусственный интеллект для анализа больших объемов данных и выявления паттернов.
4. Прикладной уровень предоставляет инструменты для визуализации данных, оповещений и удаленного управления системой HVAC через веб-интерфейсы или мобильные приложения [1].

Для эффективной оптимизации HVAC используются различные типы датчиков, каждый из которых выполняет специфическую функцию:

Собранные данные с IoT-датчиков обрабатываются с использованием методов машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) для прогнозной аналитики, обнаружения аномалий, оптимизации в реальном времени. Алгоритмы ML анализируют исторические данные и текущие показания для прогнозирования будущих условий и потребностей системы.  AI-алгоритмы могут идентифицировать нестандартные режимы работы оборудования, которые часто являются предвестниками скорых поломок, позволяя устранять проблемы до их возникновения [2]. Система постоянно анализирует данные со множества датчиков и автоматически корректирует работу HVAC (например, изменяет установки температуры, скорость вентиляторов, степень открытия заслонок) для достижения заданных целей по энергоэффективности и комфорту [8].

Интеграция IoT в существующие системы HVAC может осуществляться несколькими способами. Начинается с установки датчиков и шлюзов для сбора данных без немедленной замены основного оборудования. Это позволяет получить первоначальные выгоды от мониторинга и аналитики до полномасштабного внедрения. Установка полностью интегрированной умной системы HVAC, которая изначально разработана для работы с IoT [4]. Этот подход часто требует больших первоначальных инвестиций, но обеспечивает максимальную производительность и интеграцию. Комбинация старого оборудования с новыми IoT-контроллерами и датчиками представляет гибридный подход. Специальные адаптеры и шлюзы позволяют современным IoT-устройствам взаимодействовать с устаревшими системами управления.

Критическим аспектом интеграции является обеспечение беспрепятственной связи между различными устройствами и платформами.

Обеспечение совместимости между устройствами от разных производителей является одной из основных проблем, которую необходимо решать через использование открытых стандартов и промежуточного программного обеспечения.

Одним из наиболее значительных преимуществ является существенное снижение энергопотребления (до 20-30%).  Датчики присутствия позволяют системе HVAC автоматически переходить в энергосберегающий режим в неиспользуемых помещениях. Система динамически регулирует работу оборудования на основе реальных условий, а не заранее заданных фиксированных графиков. Предварительный нагрев или охлаждение с учетом прогнозируемых изменений наружной температуры для минимизации пиковых нагрузок и использования более дешевой энергии [9].

IoT трансформирует подход к обслуживанию HVAC от реактивного и профилактического к предиктивному. Алгоритмы AI анализируют данные тенденций, чтобы обнаруживать изменения, указывающие на износ, засорение фильтров, утечку хладагента или другие проблемы до того, как они приведут к отказу оборудования. Предиктивное обслуживание позволяет планировать ремонты в удобное время, избегать дорогостоящих аварийных ситуаций и сокращать количество ненужных плановых технических обслуживаний. Это может продлить срок службы оборудования и значительно снизить затраты на обслуживание [7].

IoT-системы обеспечивают превосходный комфорт и здоровую среду обитания. Высокая плотность датчиков позволяет системе независимо управлять микроклиматом в разных зонах здания, учитывая особенности использования помещений. Датчики качества воздуха в реальном времени отслеживают уровни CO2, летучих органических соединений, твердых частиц и других загрязняющих веществ. Система может автоматически увеличивать вентиляцию или активировать воздухоочистители при ухудшении качества воздуха. Система постоянно учится и адаптируется к изменениям, таким как количество людей в помещении или внешние погодные условия, чтобы поддерживать стабильно комфортные условия.

Удаленный мониторинг и контроль обеспечивает быстрое реагирование на аварийные сигналы и возможность вносить коррективы без необходимости физического присутствия на объекте.

Базовые формулы для анализа

а) Энергопотребление системы (Simplified)

E = P * t

где E — энергопотребление (кВт·ч), P — мощность оборудования (кВт), t — время работы (ч). Задача оптимизации — уменьшить и P (например, через регулирование скорости), и t.

б) Коэффициент эффективности (COP — Coefficient of Performance)

COP = Q_c / P_consumed

где Q_c — тепловая энергия, отведенная или подведенная (кВт), P_consumed — потребляемая электроэнергия (кВт). Цель: максимизировать COP. IoT помогает работать в режимах с максимальным COP (например, не включать чиллер на 100% при частичной нагрузке).

в) Расчет тепловой нагрузки на помещение (по упрощенной формуле)

Q_total = Q_transmission + Q_infiltration + Q_internal + Q_solar

где:

Q_transmission = Σ (U * A * ΔT) — теплопотери/приток через ограждающие конструкции (U — коэффициент теплопередачи, A — площадь, ΔT — разница температур).

Q_internal — тепло от людей, оборудования, освещения.

Q_solar — солнечная радиация через окна.

IoT-датчики (температуры, освещенности, присутствия) позволяют рассчитывать эту нагрузку в реальном времени, а не по завышенным проектным нормам.

Интеллектуальные алгоритмы оптимизации:

а) Оптимизация по температуре приточного воздуха (SAT — Supply Air Temperature)

Алгоритм динамически регулирует температуру приточного воздуха, чтобы чиллер/тепловой насос работал с наивысшим COP.

SAT_optimal = f(T_outdoor, T_room_setpoint, Humidity, Occupancy)

Это не одна формула, а скорее алгоритм (ПИД-регулятор или предиктивная модель), который ищет точку, где удовлетворяется потребность в охлаждении/нагреве при минимальных затратах энергии.

б) Динамический сброс температуры (Dynamic Setpoint Reset)

Система автоматически корректирует уставки температуры в помещении в зависимости от внешних условий и наличия людей.

T_cool_setpoint_new = T_cool_setpoint_default + ΔT_reset

где ΔT_reset — корректировка на основе данных датчиков. Например:

Если комната пуста (occupancy = 0), ΔT_reset = +2°C (летом) для экономии.

Если солнце светит в окно (датчик освещенности > threshold), ΔT_reset = -0.5°C для компенсации солнечной нагрузки.

в) Оптимизация времени включения (Predictive Start/Stop)

Алгоритм предсказывает, за какое время система должна включиться, чтобы к приходу людей достичь комфортной температуры, вместо работы по фиксированному расписанию.

t_start = f(T_current, T_setpoint, T_outdoor, Thermal_mass_of_building)

Это предотвращает преждевременный запуск и экономит энергию.

г) Вентиляция по потребности (DCV — Demand Controlled Ventilation)

Вместо подачи постоянного объема свежего воздуха, система регулирует его количество на основе данных датчиков CO₂.

V_air_new = V_air_min + k * (CO₂_measured — CO₂_setpoint)

где V_air_new — требуемый расход воздуха, k — коэффициент, CO₂_setpoint ~ 800-1000 ppm. Это drastically снижает энергию на нагрев/охлаждение и перемещение воздуха.

Оптимизация HVAC с IoT — это не про одну волшебную формулу, а про систему с обратной связью, где данные с датчиков питают интеллектуальные алгоритмы, которые continuously подстраивают работу оборудования под реальные условия, обеспечивая максимальную эффективность.

Давление со стороны инвесторов, регуляторов и общества на компании с целью снижения углеродного следа и повышения экологической ответственности [4]. Умное управление HVAC — один из самых быстрых способов сократить энергопотребление здания на 15-30%. Система не только экономит деньги, но и создает оптимальную среду для людей, что напрямую влияет на их здоровье, самочувствие и рабочую продуктивность. Датчики позволяют отслеживать состояние оборудования в реальном времени (вибрация, температура, потребляемый ток) и предсказывать возможные поломки до их возникновения, уменьшая простои и затраты на ремонт.

Хотя барьеры на пути внедрения (стоимость, безопасность, интеграция) остаются значительными, рыночные тенденции — снижение цен, развитие облачных сервисов и ужесточение нормативных требований — делают такие проекты не просто технологической «игрушкой», а стратегической необходимостью для повышения эффективности, устойчивости и конкурентоспособности объектов недвижимости.

Системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (HVAC) являются ключевыми потребителями энергии в зданиях, и их оптимизация становится все более актуальной задачей в условиях роста тарифов на энергоносители и ужесточения экологических норм. На 2025 год можно выделить несколько ключевых перспектив и трендов в этой области, основанных на современных технологиях и подходах [2].

Тепловые насосы нового поколения способны работать при экстремально низких температурах (до -10°F) и обеспечивают как обогрев, так и охлаждение помещений, что делает их универсальным и эффективным решением. В соответствии с регуляторными требованиями (например, AIM Act) происходит замена хладагентов с высоким ПГП (потенциалом глобального потепления), таких как R-410A, на более экологичные alternatives, например, R-454B и R-32, которые имеют значительно меньший углеродный след. Системы рекуперации энергии (ERV) позволяют утилизировать тепло и влагу из удаляемого воздуха, снижая нагрузку на отопление и охлаждение и улучшая качество воздуха в помещении [6].

Использование искусственного интеллекта (ИИ) и Интернета вещей (IoT) позволяет перевести управление HVAC-системами на качественно новый уровень. С помощью датчиков и алгоритмов машинного обучения системы заранее предсказывают возможные сбои и необходимость обслуживания, что снижает простои и затраты на ремонт. Умные термостаты, такие как Nest и Ecobee, анализируют поведение пользователей и внешние условия (например, погоду) для автоматической оптимизации работы системы. HVAC-системы всё чаще комбинируются с солнечными панелями и геотермальными установками, что позволяет значительно снизить зависимость от традиционной энергосети.

Для ускорения перехода на энергоэффективные HVAC-решения используются различные механизмы стимулирования: Например, налоговые льготы (например, Section 179D) и скидки для домовладельцев и компаний, которые внедряют высокоэффективные системы. Ужесточение энергетических нормативов (например, SEER2 для кондиционеров) стимулирует производителей и потребителей выбирать более эффективное оборудование. Подготовка специалистов, способных работать с современными HVAC-технологиями, включая системы с ИИ и интеграцией с возобновляемыми источниками энергии.

Оптимизация HVAC-систем будет определяться комбинацией технологических инноваций, интеллектуального управления и регуляторных мер. Ключевыми факторами успеха станут: активное внедрение энергоэффективных решений, таких как тепловые насосы и низкопотенциальные хладагенты, использование AI и IoT для предиктивного обслуживания и адаптивного управления, стимулирование через государственные программы и образовательные инициативы.Эти меры не только снизят эксплуатационные расходы, но и внесут вклад в достижение глобальных целей по уменьшению выбросов углекислого газа.

Литература:

1. Богданов С.В. Умный дом. — СПб.: Наука Техника, 2003. – 208 с.
2. Газаров А.Р. Преимущества использования искусственного интеллекта в сфере строительства // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2020. № 4. С. 136–139.
3. Гусарова А.А., Мокрова Н.В. Инструменты искусственного интеллекта для информационного моделирования строительных объектов // Актуальные проблемы строительной отрасли и образования – 2021. Сб. докладов Второй Национал. науч. конф. (г. Москва, 8 декабря 2021 г.). М., 2022. С. 949–956.
4. Касатиков Н.Н., Фадеева А.Д., Умаров Ш. М., Брехов О.М. Тенденции развития программных систем для обработки и анализа больших данных устройств интернета вещей (ЮТ) // Известия ДГПУ. Естественные и точные науки. 2022. №2. С. 41-49.
5. Масцевая Т.С. Улучшения умного дома: технологические тренды в строительстве // Международный научный журнал «Вестник науки». 2024. № 1 (70) Том 2. С.683-687.
6. Нурмяммедова О., Абдувалиева А., Ахунова М. Применение искусственного интеллекта в проекти ровании зданий: будущее строительного сектора // Интернаука. 2023. № 36-2. С. 37–38.
7. Попов Д.В. Преимущества и недостатки внедрения искусственного интеллекта при реализации инвестиционных строительства // Дневник науки. 2023. № 11. С. 1–8.
8. Сейидов С.А., Тиркешов Ш.Х., Якубов М.А. Роль искусственного интеллекта в оптимизации систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (HVAC). // Международный научный журнал «Вестник науки». 2024. № 5 (74) Том 4. С. 1522-1525.
9. Шишкина Д.Н. Прогноз экономического эффекта применения ИИ в строительстве: анализ и акту альность // Экономический вектор. 2024. № 1. С. 163–168.
10. Шлепнëва Т.О., Никишина О.В., Дедюхина Е.С. Применение искусственного интеллекта в сфере строительства: преимущества и возможные пути дальнейшего развития // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2025. Т. 15. № 2. С. 336–346.

References:

1. Bogdanov S.V. Smart House. — SPb.: Science Technology, 2003. — 208 p.
2. Gazarov A.R. Advantages of Using Artificial Intelligence in Construction // Bulletin of Tula State University. Technical Sciences. 2020. No. 4. Pp. 136-139.
3. Gusarova A.A., Mokrova N.V. Artificial Intelligence Tools for Information Modeling of Construction Projects // Actual Problems of the Construction Industry and Education — 2021. Collection of reports of the Second National. scientific conf. (Moscow, December 8, 2021). M., 2022. Pp. 949-956.
4. Kasatikov N.N., Fadeeva A.D., Umarov Sh. M., Brekhov O.M. Trends in the Development of Software Systems for Processing and Analyzing Big Data from Internet of Things (IT) Devices // Izvestiya DSPU. Natural and Exact Sciences. 2022. No. 2. Pp. 41-49.
5. Mascevaya TS. Smart Home Improvements: Technological Trends in Construction // International Scientific Journal «Bulletin of Science». 2024. No. 1 (70) Vol. 2. Pp. 683-687.
6. Nurmammedova O., Abduvalieva A., Akhunova M. Application of Artificial Intelligence in Building Design: The Future of the Construction Sector // Internauka. 2023. No. 36-2. Pp. 37-38.
7. Popov DV. Advantages and Disadvantages of Implementing Artificial Intelligence in the Implementation of Investment Construction // Science Diary. 2023. No. 11. Pp. 1-8.
8. Seidov S.A., Tirkeshov Sh.Kh., Yakubov M.A. The role of artificial intelligence in optimizing heating, ventilation and air conditioning (HVAC) systems. // International scientific journal «Bulletin of Science». 2024. No. 5 (74) Vol. 4. P. 1522-1525.
9. Shishkina D.N. Forecasting the economic effect of using AI in construction: analysis and relevance // Economic vector. 2024. No. 1. P. 163-168.
10. Shlepneva T.O., Nikishina O.V., Dedyukhina E.S. Using artificial intelligence in construction: advantages and possible ways of further development // News of universities. Investments. Construction. Real estate. 2025. Vol. 15. No. 2. P. 336-346.

Автор: Бекзат Шамурзаев, CEO и Founder Flow X Solutions INC

24 ноября 2024 года