Glavni cilj tega projekta je razviti inovativno nevronsko omrežno arhitekturo modela napovednega upravljanja (MPV) za upravljanje ogrevalnih sistemov v večstanovanjskih stavbah in oceniti učinkovitost njegove uporabe. Projekt je namenjen povečanju energetske učinkovitosti, izboljšanju natančnosti napovedovanja in povečanju udobja prebivalstva. Primerjal bo različne arhitekture nevronskih omrežij za stavbe različnih velikosti, optimiziral parametre konfiguracije omrežja in ustvaril nadgradljive metode za prehod s tradicionalnih nadzornih sistemov na večnamenska vozila, ki temeljijo na podatkih. Cilj tega prehoda je doseči znatne prihranke energije in med drugim zmanjšati ogljični odtis stavbnega sektorja Evropske unije (EU). v Latviji. Glede na to, da je večina stavb v EU energetsko neučinkovitih, lahko uvedba optimiziranih sistemov upravljanja znatno zmanjša porabo energije in s tem povezane emisije toplogrednih plinov. V tej študiji bodo sistematično ocenjeni modeli nevronskih omrežij za različne vrste stavb, pri čemer se bodo upoštevale posebnosti stavb ter vpliv količine podatkov in konfiguracije modela na učinkovitost. Projekt predvideva tudi integracijo nevronskih omrežnih večnamenskih vozil v stavbni sistem, s čimer se odmika od tradicionalnega upravljanja proporcionalno integrativnega diferencialnega (PID) sistema. Rezultati razvoja bodo zagotovili nadgradljive, na podatkih temelječe rešitve, ki bodo povečale energetsko učinkovitost in zmanjšale stroške, hkrati pa ohranile udobje prebivalcev. Glavne dejavnosti tega industrijskega raziskovalnega projekta so: - poglobljeno analizo trenutnega stanja ter izbiro ustreznih alternativnih rešitev in njihovo začetno oceno; razvoj koncepta in praktičnih rešitev za učinkovit nadzor in zmanjšanje porabe toplotne energije, zbiranje in analizo potrebnih podatkov v večstanovanjskih stavbah ter izboljšanje toplotnega udobja; namestitev dodatne merilne opreme za praktično preskušanje in izboljšanje modelov umetne inteligence, razvitih v eksperimentalnih stavbah in enotah za distribucijo toplote; analizo in oceno možnih strategij za zmanjšanje izgub energije v omrežju cevovodov za ogrevanje; - zbiranje in objava rezultatov, zagotavljanje varstva intelektualne lastnine. Načrtovane so podrobne aktivnosti projektnega vodenja in sistematična analiza tveganja, da se zagotovi uspešno izvajanje projekta. Razširjanje znanja se bo izvajalo z različnimi informacijskimi in izobraževalnimi dejavnostmi, vključno s predstavitvami na konferencah in znanstvenih publikacijah, namenjenih strokovnjakom na tem področju. Dva projektna partnerja bosta zagotovila infrastrukturo in opremo za zbiranje podatkov iz obstoječih večstanovanjskih stavb, vključno s podporo za podatkovno povezavo in strežniško infrastrukturo. Zagotovili bodo tudi potrebne infrastrukturne rešitve za upravljanje ogrevalnih sistemov, kot so senzorji, števci in programirljivi daljinsko vodeni radiatorski termostati. Dostop do preteklih podatkov o spremljanju iz obstoječih stavb bo bistven za optimizacijo obstoječih in na novo razvitih algoritmov. Poleg tega bodo partnerji praktično namestili dodatne senzorje za shranjevanje podatkov, ki bodo ustrezali raziskovalnim potrebam projekta. Glavni pričakovani rezultati so predstavitev in implementacija modela Predictive Management Approach za optimizacijo upravljanja ogrevalnih sistemov z njihovo integracijo v sisteme upravljanja eksperimentalnih stavb. Pri tem pristopu se bodo uporabljali modeli, ki temeljijo na podatkovni analitiki, in nove arhitekture nevronskih omrežij, kar bo omogočilo razvoj zlahka nadgradljivih rešitev z velikim potencialom za izboljšanje notranje klime in energijske učinkovitosti brez znatnih naložb v vire. Poleg tega bo analiza režimov v omrežju cevovodov za ogrevanje (od vira toplote do stavbe) in s tem povezanih toplotnih izgub ter vključitev vremenskih napovedi pripomogla k optimizaciji in načrtovanju učinkovitejših temperaturnih režimov nosilca toplote. To bo prispevalo tudi k učinkovitejši rabi energije in zmanjšanju toplotnih izgub. Projekt ustreza področju pametne specializacije RIS3 „Pametna energija in mobilnost“ in prednostni nalogi rasti RIS3 3 „Izboljšanje energetske učinkovitosti, vključno z ustvarjanjem novih materialov, optimizacijo proizvodnih procesov, uvajanjem tehnoloških inovacij, uporabo alternativnih virov energije in drugih rešitev“. Rezultati projekta bodo prispevali k razvoju gospodarskega sektorja "Električna energija, oskrba s plinom, ogrevanje in klimatizacija". V skladu s klasifikacijo OECD ta projekt spada v področje 2.2. "Električni, elektronski in informacijski inženiring". Znanstveni vodja projekta je dr. Andris Jakovičs. Skupni stroški tega nekomercialnega projekta, ki naj bi se izvajal v 36-mesečnem obdobju (od 1. septembra 2025 do 31. avgusta 2028), znašajo 656 452,50 EUR. Financiranje je dodeljeno vodilni organizaciji, Univerzi v Latviji (55 %), pa tudi industrijskim partnerjem, malim podjetjem RLAB (20 %) in ECENGO
