Współpraca Foobot x Smart Impulse na rzecz efektywności energetycznej budynków
W Foobot wdrażamy agentów AI, którzy w sposób ciągły optymalizują systemy HVAC w budynkach komercyjnych i placówkach ochrony zdrowia. Nasza technologia działa jak ekspert ds. energetyki, który doskonale zna Twój budynek. Ale żeby ta AI pracowała na pełnych obrotach, potrzebuje jednej kluczowej rzeczy: wiarygodnych i szczegółowych danych o zużyciu w podziale na odbiorniki.
Dokładnie to daje nam Smart Impulse. Ich rozwiązanie pomiarowe pozwala – na podstawie jednego inteligentnego licznika i algorytmów opartych na AI – uzyskać analizę zużycia energii budynku w podziale na odbiorniki (oświetlenie, IT, ogrzewanie itd.). Taka szczegółowość danych pozwala naszej AI pracować z niespotykaną precyzją.
1) Wyzwanie: inteligentne sterowanie HVAC
System HVAC odpowiada średnio za 50% zużycia energii w budynkach komercyjnych w Europie. W kontekście obowiązku BACS wynikającego z dyrektywy EPBD (w Polsce: ustawa o charakterystyce energetycznej budynków) oraz coraz ostrzejszych wymogów efektywności energetycznej zarządcy nieruchomości szukają rozwiązań, które obniżą to zużycie bez pogorszenia komfortu użytkowników.
Problem? Istniejące systemy BMS (systemy zarządzania budynkiem) są konfigurowane raz, a potem rzadko optymalizowane. Nastawy dryfują, warunki się zmieniają (pogoda, obłożenie, sposób użytkowania), a zużycie po cichu rośnie.
Foobot odpowiada na to wyzwanie radykalnie innym podejściem: nasza AI uczy się na skalibrowanym cyfrowym bliźniaku budynku, a następnie steruje kluczowymi parametrami BMS w czasie rzeczywistym. Przewiduje, koryguje i automatycznie eliminuje odchylenia.
2) Smart Impulse: dane, które zasilają naszą AI
Aby trenować naszą AI i mierzyć jej wyniki, potrzebujemy danych energetycznych wiarygodnych, ciągłych i szczegółowych w podziale na odbiorniki. Smart Impulse daje nam dokładnie to.
a) Wiarygodna baza odniesienia do uczenia
Dzięki API Smart Impulse pobieramy dane o zużyciu HVAC wyodrębnione z pozostałych odbiorników. Pozwala nam to zbudować solidną sytuację odniesienia, na której kalibrujemy cyfrowego bliźniaka i walidujemy nasze modele zgodnie z normą ASHRAE G14.
b) Przejrzyste raportowanie oszczędności
Po wdrożeniu AI dane Smart Impulse pozwalają precyzyjnie policzyć uzyskane oszczędności na HVAC – budynek po budynku, sezon po sezonie. Koniec z wątpliwościami, „ile naprawdę zaoszczędzono”: dowód jest w danych.
3) Nasza technologia: Deep Reinforcement Learning i cyfrowe bliźniaki
W przeciwieństwie do systemów opartych na statycznych regułach czy podejść MPC stosowanych przez konkurencję Foobot wykorzystuje Deep Reinforcement Learning (DRL) – tę samą technologię, co AlphaGo od DeepMind. Nasza AI trenuje w środowisku wirtualnym na równowartości ponad 800 lat danych, rozwijając unikalną zdolność adaptacji do nieprzewidzianych sytuacji.
Konkretnie, AI Foobot optymalizuje:
- krzywe grzewcze i chłodnicze (obiegi ciepłej i zimnej wody),
- parametry powietrza (centrale wentylacyjne),
- harmonogramy uruchamiania i wyłączania urządzeń,
- oraz inne parametry wpływające na zużycie.
Kluczowa sprawa: Foobot nie zastępuje BMS. Podłącza się do niego jako inteligentna warstwa, interoperacyjna i odwracalna (do wyłączenia jednym przyciskiem).
4) Konkretny przypadek: budynki biurowe, pomiar + sterowanie AI
Reprezentatywnym przykładem naszego podejścia są budynki biurowe o powierzchni około 13 000 m², w których Smart Impulse i Foobot zostały wdrożone wspólnie.
Proces:
1. Instalacja Smart Impulse: szybkie opomiarowanie, bez przerwy w zasilaniu, pozwalające precyzyjnie wyodrębnić zużycie HVAC.
2. Budowa cyfrowego bliźniaka Foobot: modelowanie budynku, kalibracja zgodnie z ASHRAE G14, trening AI.
3. Podłączenie do BMS: wdrożenie AI przez API lub dedykowaną bramkę.
4. Ciągłe sterowanie: korekty co 15 minut, optymalizacja w zależności od rzeczywistych warunków.
5. Skonsolidowane raportowanie: śledzenie oszczędności w podziale na odbiorniki dzięki danym Smart Impulse.
Zmierzone wyniki:
27% oszczędności na HVAC względem roku odniesienia 2022, czyli 170 MWh zaoszczędzonej energii i około 60 000 € zysku – a wszystko to bez pogorszenia komfortu cieplnego.
5) Szybki zwrot z inwestycji i oszczędna AI
Połączenie Smart Impulse + Foobot zapewnia przyspieszony zwrot z inwestycji:
- Foobot: typowy zwrot z inwestycji w 12 miesięcy lub krócej, zależnie od wielkości i konfiguracji budynku.
- Smart Impulse: pozwala ustalić priorytety działań od samego początku i obiektywnie wykazać zyski przez cały czas trwania projektu.
Naszą AI wyróżnia też wzorowy bilans węglowy: 1 tona wyemitowanego CO₂ na 700 ton zaoszczędzonych. W przeciwieństwie do energochłonnych LLM Deep Reinforcement Learning to technologia oszczędna, solidna i deterministyczna.
Podsumowanie: mierzyć lepiej, żeby sterować precyzyjniej
Współpraca Foobot x Smart Impulse ilustruje nasze mocne przekonanie: AI sterująca energią może być doskonała tylko wtedy, gdy opiera się na danych dobrej jakości. Łącząc pomiar w podziale na odbiorniki od Smart Impulse z ciągłą optymalizacją Foobot, dajemy zarządcom nieruchomości kompletne rozwiązanie, które pozwala:
- Zrozumieć, dokąd dokładnie ucieka energia
- Optymalizować HVAC w trybie ciągłym, bez prac budowlanych
- Udowodnić uzyskane oszczędności
- Utrzymać wyniki w dłuższej perspektywie
Artykuł powstał we współpracy z zespołem Smart Impulse. Dziękujemy Sabine Dorgan za jej wkład.
FAQ – definicje
HVAC: co to znaczy?
HVAC to skrót od Heating, Ventilation, Air Conditioning – ogrzewanie, wentylacja, klimatyzacja. Termin ten obejmuje systemy odpowiadające za komfort cieplny i jakość powietrza w budynku; w eksploatacji to często jeden z obszarów, których optymalizacja daje największy efekt w obniżaniu zużycia energii budynku.
Deep Reinforcement Learning: co to jest?
Deep Reinforcement Learning (DRL) to gałąź sztucznej inteligencji, w której agent uczy się podejmować optymalne decyzje metodą prób i błędów w symulowanym środowisku. To technologia, której DeepMind użył, by pokonać mistrzów świata w go. W przeciwieństwie do generatywnej AI (LLM) DRL jest deterministyczny, wiarygodny i przystosowany do sterowania przemysłowego.
Cyfrowy bliźniak: co to jest?
Cyfrowy bliźniak to wirtualna replika budynku, która wiernie odtwarza jego zachowanie cieplne i energetyczne. Skalibrowany zgodnie z normą ASHRAE G14, pozwala trenować AI i przewidywać możliwe oszczędności jeszcze przed wdrożeniem.
Décret tertiaire (Francja): przypomnienie
Décret tertiaire (Éco Énergie Tertiaire) to francuski przepis, który nakłada na budynki komercyjne o powierzchni ponad 1 000 m² obowiązek stopniowej redukcji zużycia energii: −40% do 2030 r., −50% do 2040 r. i −60% do 2050 r., z corocznym raportowaniem zużycia na platformie OPERAT. Nie ma bezpośredniego odpowiednika w Polsce; na poziomie UE podobny kierunek wyznacza dyrektywa EPBD 2024/1275, która wprowadza minimalne normy charakterystyki energetycznej dla budynków niemieszkalnych (renowacja 16% najgorszych energetycznie budynków do 2030 r. i 26% do 2033 r.).
Powrót do bloga