DI gali sumažinti energijos sąnaudas pastatuose iki 44 tūkst. eurų, atskleidė „Schneider Electric“ tyrimas

Augantis elektros poreikis, spartėjanti elektrifikacija, duomenų centrų plėtra, įtampa energetinių išteklių rinkoje verčia organizacijas ieškoti būdų, kaip efektyviau naudoti energiją. Dirbtinio intelekto (DI) sprendimai, integruoti į pastatų valdymo sistemas, gali padėti sumažinti pastato energijos suvartojimą iki 22 proc. Priklausomai nuo objekto dydžio, tai reiškia nuo 12 tūkst. iki 44 tūkst. eurų mažesnes metines energijos sąnaudas. Tokius rezultatus atskleidė energijos valdymo ir automatizavimo sprendimų bendrovės „Schneider Electric“ atliktas tyrimas, kurio rezultatai neseniai buvo pristatyti tarptautiniame „Climate Week NYC 2026“ renginyje.

Reklama

Energetinis efektyvumas tampa konkurenciniu pranašumu

„Lietuvai ir Baltijos šalims šiandien svarbu ne tik gaminti daugiau žaliosios energijos, bet ir ją vartoti efektyviau. Augantis elektros poreikis, investicijos į naujus pramonės objektus, duomenų centrų plėtra ir elektrifikacija didina spaudimą energetikos sistemai, todėl energijos vartojimo efektyvumas tampa svarbiu verslo konkurencingumo veiksniu. Dirbtinis intelektas gali padėti organizacijoms įgyti didesnį konkurencinį pranašumą ir padėti energiją vartoti išmaniau, optimizuoti pastatų eksploatavimą bei reikšmingai sumažinti veiklos sąnaudas“, – teigia Denisas Gacicha „Schneider Electric“ vadovas Baltijos šalims.

Anot jo, energetikos transformacija pamažu žengia į naują etapą. Jei pastaraisiais metais pagrindinis dėmesys buvo skiriamas naujiems generacijos pajėgumams ir energetiniam saugumui, šiandien vis svarbesnis tampa gebėjimas efektyviai išnaudoti jau turimą infrastruktūrą bei energijos resursus.

Naujas DI pritaikymo galimybes energijos valdymo srityje atskleidė tyrimas. Jo duomenys rodo, jog kai kuriais atvejais viename pastate per metus galima sutaupyti daugiau kaip 200 MWh energijos. Tai reiškia, jog kasmet vieno pastato metinės išlaidos energijai, priklausomai nuo jos vartojimo scenarijų ir pastato dydžio, gali būti sumažintos nuo 12,2 tūkst. iki 44,1 tūkst. EUR.

Atliekant tyrimą buvo pasitelktas pastatų energijos modeliavimas, kurio rezultatai buvo patikrinti realiuose bandomuosiuose projektuose. Buvo analizuojama, kaip DI valdomos šildymo, vėdinimo ir oro kondicionavimo sistemos kaičia realų energijos vartojimą, anglies dioksido emisijas ir veiklos sąnaudas taikant skirtingus scenarijus pastatuose tokiose šalyse kaip Australija, Indija ir JAV.

Lietuvoje – didelis neišnaudotas DI potencialas

Nors Lietuvoje ir kitose Baltijos šalyse daugelis naujų verslo centrų ar gamybinių objektų jau naudoja pažangias pastatų valdymo sistemas, nemaža jų dalis vis dar eksploatuojami pagal iš anksto nustatytus režimus, kurie ne visuomet atitinka realų energijos poreikį.

„Dažnai pastato šildymo, vėdinimo ar vėsinimo sistemos dirba pagal nustatytą grafiką, nors reali patalpų apkrova nuolat keičiasi. Dirbtinis intelektas leidžia priimti sprendimus realiuoju laiku, vertinant užimtumą, orų prognozes, energijos kainas ir kitus veiksnius. Tai leidžia sumažinti energijos švaistymą neprastinant komforto ar veiklos kokybės“, – teigia D. Gacicha.

Pasak jo, tai ypač aktualu ne tik dideliems verslo centrams ar pramonės objektams, bet ir ligoninėms, universitetams, viešajam sektoriui bei vidutinio dydžio komerciniams pastatams. Tai svarbu ir platesniame ekonominiame kontekste: efektyvesnis energijos vartojimas padeda organizacijoms ne tik mažinti sąnaudas, bet ir didinti konkurencingumą.

Nors pastaruoju metu auga susirūpinimas dėl DI paliekamo pėdsako aplinkai, pastatai vis dar išlieka vienu didžiausių taršos šaltinių pasaulyje – jie sukelia apie 37 % su energijos vartojimu susijusių CO2 emisijų.

„Schneider Electric“ tyrimas parodė, kad dirbtinio intelekto sukuriama nauda klimato kaitos mažinimui daugiau kaip šimtą kartų viršija paties DI sprendimo poveikį aplinkai, o viename pastate kasmet gali būti išvengta beveik 60 tonų CO₂ emisijų. Šis pasiektas ekologinis efektas yra tolygus aplinkosauginei naudai, kurią sukurtų pasodintas 2 700 brandžių medžių miškas.

„Diskutuojant apie dirbtinio intelekto poveikį aplinkai svarbu matyti bendrą vaizdą. Didžiausia jo vertė atsiskleidžia tada, kai DI padeda efektyviau valdyti daug energijos naudojančias sistemas. Tokiais atvejais sukuriama nauda kelis kartus viršija DI veiklai reikalingus resursus. Be to, DI padeda energiją valdyti ne tik gerokai išmaniau, bet ir gali sumažinti apkrovą tiek pačių pastatų sistemoms, tiek bendram elektros tinklui“, – sako D. Gacicha.

Atliktas tyrimas taip pat parodė, kad DI valdomos sistemos reikšmingų pokyčių pasiekti leidžia ne tik dideliuose, bet ir mažesniuose bei vidutinio dydžio pastatuose. Iki šiol pažangios energijos valdymo sistemos buvo prieinamesnės tik didelėms organizacijoms dėl sudėtingumo ir specializuotų kompetencijų turinčių specialistų poreikio. Dirbtinis intelektas leidžia daugelį procesų automatizuoti ir supaprastinti.

Anot D. Gacichos, artimiausiais metais didžiausią vertę kurs ne pats dirbtinis intelektas, o jo integracija į realius verslo procesus ir infrastruktūrą.

„Per artimiausius kelerius metus svarbiausiu klausimu taps ne tai, ar organizacija naudoja dirbtinį intelektą, bet kaip efektyviai jis yra integruotas į energetikos, pastatų ir infrastruktūros valdymą. Organizacijos, kurios gebės sujungti dirbtinį intelektą su realiais veiklos duomenimis, įgis labai aiškų efektyvumo ir konkurencingumo pranašumą“, – pažymi D. Gacicha.

Šią kryptį šiandien renkasi visa rinka. Energijos valdymo sprendimai sparčiai tobulėja nuo stebėsenos ir ataskaitų rengimo sistemų prie platformų, kurios geba realiuoju laiku analizuoti duomenis, prognozuoti situaciją ir padėti priimti verslo sprendimus, apkarpyti CO₂ emisijas ir kartu pagerinti pastato eksploatacines charakteristikas.

Kitąmet rinkai žadama naujovė

Pasak D. Gacicha, DI sprendimų integravimas į pastatų, energijos ir infrastruktūros valdymą yra viena iš energijos valdymo sprendimus kuriančios „Schneider Electric“ technologinės plėtros krypčių.

Viena tokių iniciatyvų yra ir „Schneider Electric“ vystoma naujos kartos platforma „EcoStruxure™ Foresight“. Pirmoji šios platformos versija planuojama pasirodys rinkoje 2027 m. pradžioje. Ši platforma vienoje aplinkoje sujungs pastatų eksploatavimą, energijos valdymą, elektros infrastruktūros priežiūrą ir dirbtiniu intelektu paremtą diagnostiką. Tokie sprendimai galės padėti organizacijoms ne tik efektyviau naudoti energiją, bet ir geriau išnaudoti turimus išteklius, mažinti rizikas, tarp jų ir kibernetinį, bei priimti greitesnius sprendimus.