ОПТИМИЗАЦИЯ ЗАТРАТ НА ЭКСПЛУАТАЦИЮ ЗДАНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДИНАМИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ

OPTIMIZATION OF BUILDING MAINTENANCE COSTS USING DYNAMIC

Roman Maikov

student, Faculty of Real Estate Management and Law, Moscow state University of Land Management,

Russia, Moscow

Ilya Avtomonov

student, Faculty of Real Estate Management and Law, Moscow state University of Land Management,

Russia, Moscow

Maxim Norinx

student, Faculty of Real Estate Management and Law, Moscow state University of Land Management,

Russia, Moscow

Valentina Bugaevskaya

scientific supervisor, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of Land Management, Moscow State University of Land Managemen,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена применению динамического программирования для оптимизации затрат на эксплуатацию зданий. Рассматриваются ключевые проблемы управления эксплуатационными расходами, включая энергопотребление, техническое обслуживание и ремонты. Описываются принципы динамического программирования как метода многоэтапной оптимизации, позволяющего находить баланс между текущими затратами и долгосрочными последствиями управленческих решений. Приводятся примеры использования метода для планирования ремонтов инженерных систем и управления энергоэффективностью зданий. Особое внимание уделяется преимуществам подхода, таким как адаптивность к изменяющимся условиям и возможность интеграции с цифровыми технологиями. Обсуждаются практические сложности внедрения, включая необходимость точных исходных данных и вычислительных ресурсов. В заключении отмечается перспективность динамического программирования в сочетании с системами умного дома и BIM-моделированием для дальнейшего снижения эксплуатационных затрат.

ABSTRACT

The article is devoted to the application of dynamic programming to optimize the cost of building maintenance. The key issues of operating cost management, including energy consumption, maintenance, and repairs, are addressed. The principles of dynamic programming are described as a multi-stage optimization method that allows to find a balance between current costs and long-term consequences of management decisions. Examples of using the method for planning repairs of engineering systems and energy efficiency management of buildings are given. Special attention is paid to the advantages of the approach, such as adaptability to changing conditions and the ability to integrate with digital technologies. The practical difficulties of implementation are discussed, including the need for accurate source data and computing resources. In conclusion, the prospects of dynamic programming in combination with smart home systems and BIM modeling are noted to further reduce operating costs.

Ключевые слова: динамическое программирование, оптимизация затрат, эксплуатация зданий, энергоэффективность, управление ремонтами, цифровые технологии.

Keywords: dynamic programming, cost optimization, building maintenance, energy efficiency, repair management, digital technologies.

Эффективное управление эксплуатационными затратами зданий является одной из ключевых задач для собственников и управляющих компаний. Высокие расходы на содержание инфраструктуры, энергопотребление, ремонты и техническое обслуживание могут значительно снижать рентабельность объектов недвижимости. В условиях ограниченных ресурсов и растущих тарифов особую актуальность приобретают методы оптимизации, позволяющие минимизировать затраты без ущерба для качества эксплуатации. Одним из наиболее эффективных математических инструментов для решения подобных задач является динамическое программирование.

Динамическое программирование — это метод оптимизации, основанный на разбиении сложной задачи на последовательность более простых подзадач. В отличие от статических моделей, которые рассматривают систему в фиксированный момент времени, динамическое программирование учитывает временной фактор, что особенно важно для долгосрочного планирования эксплуатационных расходов. Применительно к управлению зданиями этот подход позволяет находить оптимальные стратегии обслуживания, ремонта и модернизации, учитывая изменение состояния объекта, износ оборудования и колебания цен на ресурсы.

Основная идея применения динамического программирования заключается в моделировании эксплуатационных процессов как многоэтапной системы принятия решений. На каждом временном интервале управляющая компания сталкивается с выбором: проводить профилактические работы, откладывать ремонт, заменять оборудование или инвестировать в энергоэффективные технологии. Каждое из этих решений влечет за собой определенные затраты и влияет на будущее состояние здания. Динамическое программирование позволяет оценить долгосрочные последствия таких решений, выбирая стратегию, которая минимизирует совокупные расходы на заданном горизонте планирования.

Классическим примером является оптимизация затрат на обслуживание инженерных систем. Допустим, состояние оборудования характеризуется степенью износа, которая со временем увеличивается. Если износ превышает критический уровень, возможны аварии, приводящие к значительным убыткам. В то же время преждевременная замена или частые ремонты повышают эксплуатационные расходы. Метод динамического программирования помогает найти баланс между этими крайностями, определяя оптимальные моменты для вмешательства. Для этого строится математическая модель, в которой учитываются вероятности отказов, стоимость ремонтов, потери от простоев и дисконтирование будущих затрат.

Еще одним направлением применения динамического программирования является оптимизация энергопотребления зданий. Современные системы управления позволяют гибко регулировать режимы работы отопления, вентиляции и освещения в зависимости от времени суток, сезона и occupancy-факторов. Однако без использования математических методов настройка таких систем часто основывается на эмпирических данных, что не гарантирует минимальных затрат. Динамическое программирование позволяет учитывать прогнозы погоды, тарифные планы энергокомпаний и динамику использования помещений, автоматически выбирая наиболее экономичные режимы эксплуатации.

Важным преимуществом динамического программирования является его адаптивность к изменяющимся условиям. Например, при появлении новых технологий или изменении законодательства модель может быть скорректирована без полного пересмотра стратегии. Кроме того, этот метод хорошо сочетается с машинным обучением: данные с датчиков, установленных в здании, могут использоваться для уточнения параметров модели в реальном времени, повышая точность прогнозирования.

Несмотря на все преимущества, внедрение динамического программирования в практику управления зданиями сталкивается с рядом сложностей. Основная проблема — необходимость точных исходных данных: сроков службы оборудования, статистики отказов, экономических показателей. Кроме того, построение и решение сложных динамических моделей требует квалификации в области прикладной математики и программирования. Однако развитие цифровых технологий и рост вычислительных мощностей постепенно снижают эти барьеры, делая метод более доступным для широкого применения.

В перспективе интеграция динамического программирования с системами умного дома и BIM-моделированием откроет новые возможности для оптимизации эксплуатации зданий. Уже сегодня некоторые управляющие компании используют подобные алгоритмы для автоматизированного планирования ремонтов и энергоменеджмента, демонстрируя снижение затрат на 10–20%. С дальнейшим развитием технологий интернета вещей и искусственного интеллекта эти показатели будут только улучшаться.

Таким образом, динамическое программирование предлагает мощный инструментарий для снижения эксплуатационных расходов при сохранении надежности и комфорта зданий. Его применение особенно актуально в условиях роста цен на энергоносители и ужесточения экологических норм. Хотя внедрение таких методов требует первоначальных инвестиций в сбор данных и разработку моделей, долгосрочная экономия и повышение эффективности управления быстро окупают эти вложения. Для максимального эффекта динамическое программирование должно стать частью комплексной цифровой стратегии управления недвижимостью, сочетаясь с другими передовыми технологиями.

Список литературы:

1. Методы оптимизации в системах автоматизированного проектирования // САПР и графика. – 2013. – URL: https://sapr.ru/article/23681 (дата обращения: 02.04.2025).
2. Марквирер В. Д. Постановка задачи динамической оптимизации энергопотребления в промышленности / Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». – 2021. – URL: https://www.hse.ru/data/2021/04/05/1388740724 (дата обращения: 02.04.2025).
3. Методика оптимизации затрат строительных компаний при реализации общей технологии возведения объекта // Строительство и архитектура. – 2018. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-optimizatsii-zatrat-stroitelnyh-kompaniy (дата обращения: 02.04.2025).
4. Методы оптимизации: учебное пособие / Кафедра автоматизированных систем управления, ТУСУР. – 2015. – URL: https://asu.tusur.ru/learning/090401e/d01/090401e-d01-lect.pdf (дата обращения: 02.04.2025).
5. Оптимальное управление // Википедия. – 2024. – URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Оптимальное_управление (дата обращения: 02.04.2025).