Исследователи из Китая, США, Малайзии и Бангладеш объединили архитектуру умного дома с гибридной возобновляемой энергетикой, создав систему, которая способна управлять всеми потоками энергии без потери привычного уровня комфорта. Итоговое моделирование показало, что удачное сочетание солнечных панелей, компактной ветротурбины, аккумулятора и сети IoT-датчиков позволяет снизить расходы на электричество более чем на 60%, повысить общую эффективность до 80% и почти вдвое уменьшить выбросы CO₂.
Команда из Университета Хохай, Иллинойсского технологического института и Объединенного международного университета в Дакке долго отрабатывала конфигурацию оборудования, прежде чем остановиться на связке из солнечных панелей мощностью 5 кВт, ветрогенератора на 3 кВт и литий-ионного накопителя на 10 кВт·ч, рассчитанного на размещение в гараже частного дома. После этого ученые начали «оцифровывать» дом: установили на панели, турбину, батарею и ключевые бытовые приборы сеть IoT-сенсоров — солнечной радиации, ветра, температуры, тока, напряжения, присутствия людей, уровня освещения. Через ZigBee, Z-Wave, Wi-Fi и Ethernet все элементы связались в трехуровневую систему: слой восприятия, сетевой слой и слой аналитики.
Когда поток измерений за несколько недель заполнил облако, к работе подключились алгоритмы машинного обучения. Они научились предсказывать завтрашнюю выработку энергии и привычные пики потребления (например, когда включают плиту или стиральную машину). Параллельно IoT-алгоритмы следили за батареей: контролировали циклы, температуру и уровень заряда, не позволяя ей выходить за безопасные пределы.
Далее система перешла к действиям. Оптимизационные алгоритмы начали распределять энергию в реальном времени: решать, когда стоит заряжать аккумулятор, а когда — разряжать его. Какие бытовые задачи можно перенести на середину дня, а какие должны выполняться сразу. В какие часы выгоднее брать энергию из сети и когда можно обойтись собственной генерацией. На этом фоне изменилось и поведение самих приборов: водонагреватель работал преимущественно при избытке солнечной энергии, электромобиль заряжался ночью или в ветреные часы, стиральная машина запускалась в периоды низких тарифов или высокой генерации. Дом перестал следовать жесткой бытовой рутине и начал подстраиваться под меняющиеся условия.
Когда все уровни системы заработали согласованно, исследователи провели 30-дневную симуляцию. На графиках было видно, как дом переживает пасмурные дни, компенсируя нехватку солнца ветром и накопленной энергией; как сглаживает вечерние пики нагрузки и использует утренние часы для пополнения батареи; как подстраивает работу приборов под моменты максимальной генерации. Результаты оказались очень убедительными: при одинаковом бытовом потреблении система снизила ежемесячные затраты на электричество со $139 до $54, уменьшила выбросы CO₂ на 285 кг и обеспечила энергоэффективность до 80% против примерно 60% у традиционной схемы «дом — сеть». Пользователи, которым продемонстрировали интерфейс системы, оценили его на 8,5 из 10.
Сами исследователи подчеркивают, что системе еще предстоит пройти полноценные полевые испытания. В реальных условиях ей придется иметь дело с человеческим поведением, сбоями датчиков, задержками связи и капризами погоды — всем тем, что невозможно полностью смоделировать. Тем не менее уже полученные результаты убедительно показывают, насколько глубоко можно переосмыслить бытовую энергетику, если дом научить видеть, предсказывать и управлять собственным энергопотоком.
