ПРЕИМУЩЕСТВА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ КАК КОМПОНЕНТА ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЙ ДЛЯ ЭКОНОМИИ РЕСУРСОВ ЖКХ В ЧАСТНЫХ ДОМАХ

ADVANTAGES OF USING NEURAL NETWORKS AS A COMPONENT OF WEB APPLICATIONS FOR SAVING HOUSING AND UTILITIES RESOURCES IN PRIVATE HOMES

Samsonenko Stanislav

student, Software Tools and Applications Department, Institute of Information Technologies, MIREA – Russian technological university,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В рамках данной статьи описываются преимущества использования нейронных сетей для снижения затрат на энергоресурсы. Также в статье описываются функциональные возможности и архитектура веб-приложения для экономии ресурсов ЖКХ в частных домах.

ABSTRACT

This article describes the advantages of using neural networks to reduce energy costs. The paper also describes the functionality and architecture of a web application for saving utility resources in private homes.

Ключевые слова: веб-приложение, нейронные сети, интернет вещей, ресурсы ЖКХ, экономия энергии.

Keywords: web application, neural networks, internet of things, utility resources, energy conservation.

В настоящее время автоматизация распространяется на все больше областей, включая контроль и управление расходами ресурсов ЖКХ, таких как электроэнергия, газ и вода [1]. Важным аспектом в этой области является эффективное использование ресурсов с целью снижения затрат и повышения комфортности жизни. Для достижения экономии в оплате ЖКУ можно оптимизировать потребление ресурсов.

В частных домах системы отопления, водоснабжения, электроснабжения и кондиционирования часто являются автономными, что дает жителям полное право на регулирование их использования. Ручная оптимизация энергопотребления достаточно сложна ввиду необходимости ручного расчета энергопотребления устройств, измерения световых и климатических условий, ручной регулировки отопительных, осветительных устройств и систем кондиционирования.

Для оптимизации расходов могут использоваться различные датчики. Например, датчики движения, температуры, освещенности [2]. Использование их в чисто физическом виде возможно, но оно строго ограничено. Они позволяют только включать или выключать, подключенные к ним устройства при достижении определенного условия.

В последнее время набирают популярность системы умного дома. Умный дом – это система домашних устройств, способных выполнять действия и решать определенные повседневные задачи без участия человека. Данные системы строятся на технологиях Интернета вещей (IoT).

Данная технология позволяет управлять устройствами удаленно с использованием мобильных или веб-приложений, а также с использованием умных колонок. Что предполагает создание сценариев для управления устройствами, например, запускать определенные устройства в определенное время, одновременно при включении другого устройства, при достижении определенного условия, например освещенности или температуры или же по звуковым командам от пользователя [3]. Данная технология уже значительно помогает снижать расходы энергопотребления.

Но и этого может быть недостаточно для полной оптимизации. Внедрение нейронных сетей в системы умного дома позволяет автоматически адаптироваться к изменяющимся условиям и предсказывать и оптимизировать потребление ресурсов, что приводит к более эффективному использованию энергии.

Нейронные сети имеют уникальные преимущества в оптимизации управления ресурсами в системах умного дома. Они способны анализировать большие объемы данных и выявлять сложные взаимосвязи между различными параметрами, что позволяет им принимать более точные решения по оптимизации потребления ресурсов.

Кроме того, нейронные сети могут предсказывать будущее потребление ресурсов на основе имеющихся данных и предлагать стратегии снижения этого потребления. Это позволяет системам умного дома оперативно реагировать на изменения и автоматически регулировать работу устройств для максимальной экономии ресурсов.

Еще одним важным преимуществом нейронных сетей является их способность обучаться на основе новых данных и опыта использования системы. Это означает, что с течением времени они могут становиться все более точными и эффективными в оптимизации управления ресурсами.

Для управления умным домом с использованием нейронных сетей целесообразно создать веб-приложение, имеющее следующий функционал:

- ввод данных о доме;

- ввод данных о характеристиках систем;

- ввод комфортных параметров температуры, воздуха, освещенности, влажности по комнатам;

- ввод данных об энергопотребителях;

- составление статистики энергопотребления;

- ввод тарифов ЖКХ;

- автоматизированное управление умными устройствами;

- получение данных о погоде.

Разрабатываемое приложение включает в себя клиентскую часть, через которую пользователь взаимодействует с помощью веб-браузера, а также сервер веб-приложений, ответственный за обработку запросов пользователя и реализацию логики приложения, включая запись и обновление данных. Сервер веб-приложений обращается к сервисам погоды OpenWeather для получения информации о погоде, выполняет операции записи и извлечения данных из базы данных, находящейся на сервере БД. Также сервер веб-приложений отправляет запросы к рекомендательной системе для получения рекомендаций по действиям с устройствами, а также к API Яндекс Алиса для взаимодействия с устройствами и отправки им команд [4].

Решение о разделении веб-приложения и рекомендательной системы было принято с целью обеспечения их независимости друг от друга, а также из-за необходимости использования различных технологических стеков для этих подсистем.

Схема архитектуры приложения представлена на рисунке 1.

Рисунок 1. Архитектура приложения

Таким образом, внедрение нейронных сетей в системы умного дома открывает новые возможности для более эффективного использования ресурсов и снижения затрат на их потребление, что в конечном итоге приводит к повышению комфортности проживания и снижению нагрузки на окружающую среду.

Список литературы:

1. Мутолапов Р.Х. ЦИФРОВИЗАЦИЯ ЖИЛИЩНО-КОММУНАЛЬНОЙ СФЕРЫ: СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ, ПРОБЛЕМЫ И МИРОВАЯ ПРАКТИКА – [Электронный ресурс] // ЕГИ. 2022. №40 (2). - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovizatsiya-zhilischno-kommunalnoy-sfery-sovremennye-tendentsii-problemy-i-mirovaya-praktika (дата обращения: 11.04.2024)
2. Вёрстов, В. С. Датчики движения как средство экономии электроэнергии / В. С. Вёрстов, И. В. Большепалов, А. В. Муха. – [Электронный ресурс] // Компьютерное проектирование и технология производства электронных систем: сборник тезисов 54-ой научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 23–27 апреля 2018 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; отв. ред. Раднёнок А. Л. – Минск, 2018. – С. 40– 43. – URL: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/32827 (дата обращения 11.04.2024)
3. Михайлов С.С. ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ РАБОТЫ "УМНОГО ДОМА". – [Электронный ресурс] // Вестник науки. 2022. №8 (53). – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-printsipy-raboty-umnogo-doma (дата обращения: 06.03.2024)
4. Создание и настройки - Платформа умного дома Яндекса : сайт / ООО «Яндекс». [Электронный ресурс] – URL: https://yandex.ru/dev/dialogs/smart-home/doc/start.html (дата обращения 07.03.2024)