Ši žiema įsimins ne tik dėl gausaus sniego, bet ir dėl didelių energijos sąnaudų bei išlaidų už šias paslaugas. Tai pastebi ne tik gyventojai, bet ir viešojo sektoriaus įmonės, kurios ieško efektyvių ir pažangių sprendimų,  kaip mažinti energijos sąnaudas. Nors daugelis dėl išaugusių sąskaitų kaltina itin žemą lauko temperatūrą ir padidėjusį pridėtinės vertės mokestį šildymui, problemos neretai slypi pačiuose pastatuose ir jų valdyme. Tinkamai prižiūrimos ir efektyviai reguliuojamos šildymo sistemos gali reikšmingai sumažinti energijos sąnaudas, sako Vilnius Tech universiteto Pastatų energetikos katedros docentė dr. Rasa Džiugaitė-Tumėnienė.

„Dažniausiai dideles sąskaitas lemia žmogiškos klaidos. Pavyzdžiui, sprendimai priimami per vėlai – kai patalpoje tampa labai šalta, nustatomas maksimalus šildymas. Tokie rankiniai sprendimai dažnai ignoruoja pastato inerciją, dėl ko patalpos peršildomos, o energija švaistoma. Techninės problemos paprastai yra pastovesnės, o žmogiškos klaidos per šalčius padaromos impulsyviai ir būna labai brangios“, – sako dr. R. Džiugaitė-Tumėnienė.

Efektyvaus energijos vartojimas yra vienas pagrindinių, Turto banko, administruojančio apie dešimtadalį valstybės nekilnojamojo turto, tikslų. Valstybė iš viso valdo apie 9 mln. kv. m pastatų, tad net nedidelis energijos sutaupymas arba praradimas gali turėti reikšmingą poveikį biudžetui.

Galima sutaupyti 15 proc. ir daugiau

Anot Vilnius Tech mokslininkės R. Džiugaitės-Tumėnienės, pasitelkus dirbtiniu intelektu paremtas pastatų valdymo sistemas sutaupyti galima apie 8–15 proc., o kartais ir daugiau.

„DI gali prognozuoti, kas nutiks po kelių valandų, ir koreguoti parametrus iš anksto. Tai ypač aktualu, kai pastate įrengtos paviršinės pasyviosios šildymo sistemos: grindinis ar lubinis šildymas.

Be to, kompiuterizuotos statinių valdymo sistemos su integruotu DI geba vienu metu įvertinti šimtus signalų – temperatūrą, oro kokybę, energijos srautus – ką rankiniu būdu padaryti sunkiai įmanoma. Taigi DI valdomos sistemos geba tiesiog greičiau ir tiksliau reaguoti į kintančias sąlygas, nei tai gali padaryti žmogus“, – sako Pastatų energetikos katedros docentė.

Ji pabrėžia, kad tai nėra taupymas komforto sąskaita – tai nereiškia, kad biure darbuotojams reikės šalti: „Priešingai – šiuolaikinės kompiuterizuotos pastatų valdymo sistemos su įdiegtu DI leidžia tiksliau palaikyti reikiamą temperatūrą ir oro kokybę bei išvengti perteklinio patalpų peršildymo. Viešajame sektoriuje tai ypač reikšminga, nes pastatai dažnai yra dideli, naudojami skirtingu intensyvumu, o jų eksploatacija finansuojama iš valstybės biudžeto. Net kelių procentų sutaupymas reiškia labai apčiuopiamą poveikį biudžetui.“

Sistemos automatizuojamos valstybei priklausančiuose pastatuose

DI paremti algoritmai elektros įrenginių ir šildymo valdymui vien nuo šiųmečio šildymo sezono pradžios pradėti taikyti dar 35-iuose Turto banko valdomuose pastatuose. Iš viso tokios ir panašios sistemos jau veikia 76-iuose Turto banko objektuose, o ateityje šį skaičių ketinama dar labiau padidinti.

Pasak Turto banko generalinio direktoriaus Gintaro Makšimo, dirbtiniu intelektu paremti sprendimai leidžia įmonei pereiti nuo reagavimo prie prognozavimo – matyti energijos vartojimo tendencijas, pastebėti neefektyvumą dar jam neatsispindėjus sąskaitose ir laiku imtis korekcijų.

„Tai reiškia tikslesnį šildymo, elektros ar kitų išteklių valdymą ir mažesnes eksploatacines sąnaudas. Ilgainiui tokie sprendimai virsta apčiuopiamu finansiniu efektu – mažesnėmis išlaidomis valstybei, racionalesniu viešųjų lėšų naudojimu ir padeda mums pasiekti savo tikslų – valdyti valstybei priklausančius statinius pažangiai ir tvariai. Be energijos taupymo, išmaniosios sistemos leidžia greičiau pastebėti techninius gedimus ir nukrypimus nuo normos, taip mažinant neplanuotų avarijų bei energijos nuostolių riziką“, – komentuoja G. Makšimas.  

Anot jos, tvarumas neatsiejamas nuo pažangių, duomenimis ir dirbtiniu intelektu grįstų sprendimų: „Kuo tiksliau valdome energijos vartojimą ir pastatų sistemas, tuo mažesnį poveikį aplinkai darome ir tuo efektyviau naudojame viešuosius išteklius. Pažangios technologijos leidžia suderinti abu tikslus: mažinti anglies pėdsaką ir kartu mažinti eksploatacines sąnaudas.“

Sistemų automatizavimui pastatai pasirenkami įvertinus pastato plotą, sąnaudų kiekį, esamų sistemų nusidėvėjimą.

Tarp objektų, kuriuose jau veikia išmaniosios sistemos, – Finansų ministerijos pastatas Lukiškių g. 2, Valstybinės augalininkystės tarnybos administracinis centras Ozo g. 4A bei administracinis pastatas A. Vivulskio g. 13, kuriame įsikūrusios kelios valstybės institucijos.

Sprendimai kas 15 minučių

DI technologijomis grįstas išmaniąsias valdymo sistemas Turto banko objektuose diegiančios inžinerinių sistemų įmonės „Energus Inovacijos“ specialistai jau mato konkrečias naudas, net vertinant vien finansine išraiška. Lapkričio mėnesį analizuojant 35-ių pernai modernizuotų objektų sąskaitas Turto bankui pavyko sutaupyti 7 000 eurų šildymo kaštų, gruodį – 11 000 eurų, o šaltąjį sausį – 13 000 eurų. Kitaip tariant, sausio mėnesį pavyko sutaupyti beveik 14 proc. nuo bendrojo suvartojimo.

Vertinant 35 modernizuotus objektus skaičiuojama, kad per metus Turto banko valdomų pastatų automatizacija leidžia sutaupyti apie 350 tūkst. eurų – sąnaudos mažėja ir šiltąjį sezoną, tik vasarą jos labiau susijusios su elektros energijos taupymu. Skaičiuojama, kad maždaug 630 tūkst. eurų vertės investicijos į minėtų automatizuotų sprendimų diegimą turėtų atsipirkti vos per kelerius metus.

Pasak bendrovės „Energus Inovacijos“ direktoriaus Svajūno Maslos, pagrindinis dirbtiniu intelektu paremtos išmanios valdymo sistemos pranašumas – greitesnė reakcija. Standartiškai daugeliu atveju problemos sprendžiamos tik tada, kai apie jas kažkas praneša.

„DI sprendimai lemia kelis teigiamus skirtumus. Pirmiausia – tai galimybė prognozuoti, kas bus ateityje: kokios bus šildymo ar elektros sąnaudos, kokia bus saulės generacija, kokios bus galimos kainos biržoje ar mikroklimato sąlygos. Žinant prognozes galima priimti sprendimus. Taip pastato savininkui pasidaro aiškiau, kaip pastatas bus valdomas tam tikru laiku, ko jis gali tikėtis.

Kitas svarbus DI taikymas yra duomenų analitika ir siūlymas sprendimus priimti čia ir dabar. Pavyzdžiui, analizuojant elektros kainų biržą galima nusistatyti „pigumo“, „normos“ ir „brangumo“ ribas ir pagal jas valdyti įrangą: kainų piko metu išjungti arba sumažinti veikimą, o kainoms nukritus – vėl įjungti ir atkurti mikroklimato parametrus. Sprendimai gali būti priimami kas 15 minučių ar net dažniau, jei kiti rodikliai rodo staigius pokyčius“, – sako S. Masla.