Энергоэффективность зданий на базе AI: Новые возможности для экономии затрат

6,5 TP - от профкомиссии EEL
7,2 TP - от профкомиссии EKVÜПР

ПРОГРАММА ОБУЧЕНИЯ

Энергоэффективность и внутренний климат зданий. Основные задачи и проблемы
Современные здания и тенденции развития.
Умные здания, цифровизация и будущие направления развития
Управление энергопотреблением в зданиях.
Системный подход к оптимизации
Проблемы и ошибки текущих решений

Управление энергозатратами. Автоматизация и системы управления
Роль автоматизации и систем управления.
Как заставить существующие инженерные системы работать более эффективно?
Способы анализа внутреннего климата.
Как сбалансировать энергосбережение и обеспечить комфортный климат?
Основные показатели эффективности (KPI).
Что измерять и как оценивать энергоэффективность и качество внутреннего климата?
Неверные решения. Способы выявления недостатков

Снижение энергозатрат. АИ для обеспечения энергоэффективности
Машинное обучение и искусственный интеллект. Принципы работы
Сбор данных для анализа энергоэффективности.
Какие данные собираются, как их обрабатывать и какую ценность из них можно получить?
Анализ с помощью IT-технологий.
Программное обеспечение и платформы для сбора, анализа и управления данными
Обнаружение неисправностей (Fault Detection & Diagnostics).
Как выявить скрытые проблемы до того, как они станут дорогостоящими?
Исправление неисправностей и оптимизация энергопотребления с помощью ИИ
Какие модели подходят для оптимизации технических систем зданий?
Как достичь реальной экономии. Практические способы достижения наилучшего результата
Преимущества, ограничения и риски AI-решений.
Что важно учитывать перед внедрением AI?

Практические примеры и результаты.
Реальные кейсы и достигнутый потенциал экономии на реальных примерах

Контрольный тест