O principal objetivo deste projeto é desenvolver uma inovadora Arquitetura de Rede Neurone do Modelo de Gestão Preditiva (MPV) para a gestão de sistemas de aquecimento em edifícios de apartamentos e avaliar a eficiência da sua utilização. O projeto visa aumentar a eficiência energética, melhorar a precisão das previsões e aumentar o conforto da população. Comparará diferentes arquiteturas de redes neurais para edifícios de diferentes dimensões, otimizará os parâmetros de configuração da rede e criará métodos escaláveis para mudar dos sistemas de controlo tradicionais para MPV baseados em dados. O objetivo desta transição é alcançar poupanças de energia significativas e reduzir a pegada de carbono do setor da construção da União Europeia (UE), nomeadamente. na Letónia. Dado que a maioria dos edifícios da UE é ineficiente do ponto de vista energético, a introdução de sistemas de gestão otimizados pode reduzir significativamente o consumo de energia e as emissões de gases com efeito de estufa associadas. Este estudo avaliará sistematicamente os modelos de redes neurais em diferentes tipos de edifícios, tendo em conta as especificidades dos edifícios e o impacto do volume de dados e da configuração dos modelos no desempenho. O projeto também prevê a integração de MPVs baseados em redes neurais no sistema de construção, movendo-se do tradicional sistema de gerenciamento diferencial proporcionalmente integrativo (PID). Os resultados do desenvolvimento fornecerão soluções escaláveis e baseadas em dados que aumentarão a eficiência energética e reduzirão os custos, ao mesmo tempo em que manterão o conforto dos residentes. As principais atividades deste projeto de investigação industrial incluem: - uma análise aprofundada da situação atual, bem como a seleção de soluções alternativas adequadas e a sua avaliação inicial; - desenvolvimento de conceitos e soluções práticas para o controlo e redução eficazes do consumo de energia térmica, recolha e análise dos dados necessários em edifícios de apartamentos, bem como melhoria do conforto térmico; - a instalação de equipamento de medição adicional para o ensaio prático e a melhoria de modelos de inteligência artificial desenvolvidos em edifícios experimentais e unidades de distribuição de calor; - uma análise e avaliação de possíveis estratégias para minimizar as perdas de energia na rede de condutas de aquecimento; - a compilação e publicação dos resultados, garantindo a protecção da propriedade intelectual. Estão previstas atividades pormenorizadas de gestão dos projetos e uma análise sistemática dos riscos, a fim de assegurar o êxito da execução dos projetos. A divulgação do conhecimento será realizada através de uma variedade de atividades de informação e educação, incluindo apresentações em conferências e publicações científicas destinadas a profissionais da área. Dois parceiros do projeto fornecerão infraestruturas e equipamento para a recolha de dados dos edifícios de apartamentos existentes, incluindo apoio à ligação de dados e à infraestrutura de servidores. Fornecerão igualmente as soluções de infraestrutura necessárias para a gestão de sistemas de aquecimento, tais como sensores, contadores e termostatos programáveis de radiadores telecomandados. O acesso aos dados históricos de monitorização dos edifícios existentes será essencial para otimizar os algoritmos existentes e recém-desenvolvidos. Além disso, os parceiros instalarão praticamente sensores adicionais de armazenamento de dados para satisfazer as necessidades de investigação do projeto. Os principais resultados esperados são a demonstração e implementação da Abordagem de Gestão Preditiva do Modelo para otimizar a gestão de sistemas de aquecimento através da sua integração nos sistemas de gestão de edifícios experimentais. Esta abordagem utilizará modelos baseados na análise de dados e novas arquiteturas de redes neurais, permitindo o desenvolvimento de soluções facilmente escaláveis com um potencial significativo para melhorar o clima interior e a eficiência energética sem investimentos significativos em recursos. Além disso, a análise dos regimes da rede de condutas de aquecimento (desde a fonte de calor até ao edifício) e das perdas de calor associadas, bem como a inclusão de previsões meteorológicas, contribuirão para otimizar e planear regimes de temperatura mais eficientes dos transportadores de calor. Tal contribuirá igualmente para uma utilização mais eficiente da energia e para a redução das perdas de calor. O projeto corresponde ao domínio de especialização inteligente RIS3 «Energia e mobilidade inteligentes» e à prioridade de crescimento 3 RIS3 «Melhoria da eficiência energética, incluindo a criação de novos materiais, otimização dos processos de produção, introdução de inovações tecnológicas, utilização de fontes de energia alternativas e outras soluções». Os resultados do projecto contribuirão para o desenvolvimento do sector económico "Electricidade, Abastecimento de Gás, Aquecimento e Ar Co
