• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Автоматизация процессов компенсационно-предиктивного управления климат-системами интеллектуального здания
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
13 ноября 2026 г.
НИУ ВШЭ и ИФТТ РАН заключили соглашение о создании совместной лаборатории
Церемония подписания соглашения о создании Лаборатории экспериментальных исследований и применений новых функциональных материалов состоялась 11 ноября в здании НИУ ВШЭ на Старой Басманной улице, где расположен факультет физики. Подписи под документом поставили ректор НИУ ВШЭ Никита Анисимов и врио директора Института физики твердого тела им. Ю.А. Осипьяна (ИФТТ) РАН Ирина Ибрагимова.
12 ноября 2026 г.
«Формулирование теорий - последний навык, в котором мы превосходим машины»
Луи Вервурт, доцент МИЭМ ВШЭ, специалист в области философии науки и искусственного интеллекта, рассказал «Вышке.Главное» о том, что общего у физики и философии, почему квантовая механика не согласуется с теорией относительности, как быть исследователем в эпоху ИИ и почему способность создавать новые теории может стать главным преимуществом человека перед машиной.
10 ноября 2026 г.
Ученые ФКН ВШЭ представили исследования в области тензорных методов на международной конференции в Китае
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приняли участие в Международной конференции-школе по тензорным методам в математике и вычислениях для искусственного интеллекта (3rd Conference-School on Tensor Methods in Mathematics and Artificial Intelligence Computing). Мероприятие прошло в конце октября в Шэньчжэне (Китай). Одна из работ ученых института получила награду Best Poster Award и вошла в число пяти лучших постеров конференции.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Автоматизация процессов компенсационно-предиктивного управления климат-системами интеллектуального здания

Вестник Московского государственного строительного университета. 2019. Т. 14. № 6. С. 734–747.
Кычкин А. В., Дерябин А. И., Викентьева О. Л., Шестакова Л. В.

Введение. На основе накопленного опыта в области автоматизации зданий и технических возможностей IoT формируется новый подход к управлению инженерными подсистемами, обеспечивающий заданные параметры качества на протяжении всего периода эксплуатации. В рамках этого подхода исследуются компенсационные и предиктивные алгоритмы, обеспечивающие контроль параметров климата в здании, на основе контроллеров IoT. Цель — повышение эффективности управления инженерными подсистемами технического обеспечения интеллектуальных зданий на основе системы управления (СУ) с компенсацией возмущающих воздействий и предсказание их изменений на базе контроллера IoT и аналитического сервера.

Материалы и методы. С целью повышения качества управления используются различные алгоритмы, основанные на анализе собираемых с контроллеров данных. Накопленная информация об объекте за весь период эксплуатации может использоваться для построения модели здания, которая применяется для реализации предиктивного управления, позволяющего заранее прогнозировать параметры, действующие на объект, и компенсировать их заранее в условиях инертности. Постоянная адаптация модели СУ к реальности дает возможность непрерывно оптимизировать настройки алгоритма регулирования, обеспечивая эффективную работу локальных контуров регулирования.

Результаты. Предложена структура СУ подсистемами интеллектуального здания с предсказанием и компенсацией возмущающих воздействий на базе контроллера IoT. Алгоритм компенсации обновляется в зависимости от динамики свойств объекта, качества регулирования и наличия данных, наиболее подходящих для идентификации.

Выводы. Возможности СУ на базе контроллера IoT и выработки компенсационно-предиктивного управляющего сигнала с размещением алгоритма управления на сервере в «облаке» продемонстрированы на модели управления температурой в помещении. Рассмотрены имитационные модели процесса изменения температуры помещения: без СУ; модель с ПИ-регулятором с компенсацией возмущающих воздействий; модель с компенсацией возмущающих воздействий для СУ на базе контроллера IoT. Структурная и параметрическая идентификация моделей осуществлена методом активного эксперимента.

Научное направление: Тех­ничес­кие науки Компьютерные науки
Приоритетные направления: компьютерно-математическое инженерные науки
Язык: русский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: энергосбережениесистема управленияpredictive analyticsenergy savingинтеллектуальный анализ данныхcontrol systemsmart houseпредиктивная аналитикаинтеллектуальное здание Internet of Thingscyber-physical systemsintellectual data analysisИнтернет вещейкиберфизическая системаair conditioning and ventilationкондиционирование и вентиляция
Похожие публикации
Impact of 5G NR-V2X Message Losses on Connected Vehicle Warning Functions
Физулин А. В., Степанянц В. Г., Американов А. А. и др., FUTURE TRANSPORTATION 2026 Vol. 6 No. 6 Article 264
Добавлено: 12 ноября 2026 г.
Structural model of decision support system for sustainable development of oil and gas companies
Stoianova A. D., Trofimets V. Y., Matrokhina K. V., International Journal of Engineering, Transactions A: Basics 2025 Vol. 38 No. 4 P. 701–709
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
EdFitter: a hybrid course recommendation system using large language models
Sergei Koltcov, Рюмин Д. А., Alexandr Axyonov и др., PeerJ Computer Science 2026 Article 12:e4141
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Assessing density equilibration in confined Liquid–Liquid interfaces
Guskov T., Gerke K., Кондратюк Н. Д. и др., Molecular Simulation 2026 Vol. 52 No. 7 P. 546 – 555
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Influence of nuclear quantum effects on metastable states of warm dense hydrogen
Lukyanchuk V., Норман Г. Э., Кондратюк Н. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 16435
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track and Applied Data Science Track. European Conference, ECML PKDD 2026, Naples, Italy, September 7–11, 2026, Proceedings
Springer, 2027.
Добавлено: 9 ноября 2026 г.
Artificial Intelligence for Software Engineering (AI4SE): A Review of Capabilities, Evaluation, and Verification Challenges
Avdoshin S.M., Pesotskaya E.Y., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 6, part 2 P. 133–146
Добавлено: 8 ноября 2026 г.
MFL-ScrollNet: Recurrent Sliding-Window Detection for Panoramic Pipeline Magnetic Flux Leakage Images
Aleksei Samarin, Belous F., Торопов А. Г. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 11 P. 1–21
Добавлено: 8 ноября 2026 г.
Proceedings 2026 IEEE International Conference on Joint Cloud Computing JCC 2026
IEEE Computer Society (Conference Publishing Services, CPS), 2026.
Добавлено: 7 ноября 2026 г.
Detecting the undetectable: benchmarking AI-generated text
Sergey Avdoshin, Elena Pesotskaya, Салех Х. М. и др., Procedia Computer Science 2026 Vol. 292 P. 1332–1341
Добавлено: 7 ноября 2026 г.
PrimeKV: Preserving critical KV cache without attention scores for long-context inference
Чжан Ч., Ильвовский Д. А., Neurocomputing 2027 Vol. 710
Добавлено: 5 ноября 2026 г.
A Multimodal Framework for Aphasia Severity Classification in Russian
Колмогорова А. В., Ekaterina Yavshitz, Margolina A. и др., Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 4 ноября 2026 г.
Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2026
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
PULSE: Psychological Characteristics Unified Learning via Speech-based Estimation
Абдулкадиров Т. Н., Рюмина Е. В., Рюмин Д. А. и др., Expert Systems with Applications 2026 Vol. 334 P. 1–29
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
Integrating AI, ML, and IoT in bioprocess 4.0
Дрегуло А. М., , in: Recent Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning for Thermochemical and Biochemical Bioprocess.: Elsevier, 2026. P. 279–293.
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
Interpretable GNN with Stable Concepts as Neurons
Кузнецов С. О., CEUR Workshop Proceedings 2026 Vol. Vol-4247 P. 27–32
Добавлено: 2 ноября 2026 г.
О длине адаптивной различающей последовательности для семейства наблюдаемых автоматов
Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Косачев А. С., Труды Института системного программирования РАН 2025 Т. 37 № 6-1 С. 7–20
В статье исследуется длина адаптивной различающей последовательности для семейства инициальных полностью определенных наблюдаемых, возможно, недетерминированных автоматов. Приводится верхняя оценка длины такой последовательности и показывается ее достижимость. Обсуждается, каким образом полученные результаты можно применить при построении адаптивных диагностических тестов на основе конечно-автоматной модели. ...
Добавлено: 31 октября 2026 г.
К организации системы запросов в распределенной сети с кластерами диаметра не больше 2
Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Косачев А. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 4-1 С. 7–24
В статье усовершенствуется предложенная в предыдущей статье авторов модель кластеризованной распределённой сети с опросом, соответствующая сервис-ориентированной архитектуре. Целью опроса является нахождение ближайшего узла, готового оказать требуемую услугу (сервис) как можно раньше. Предлагаемые алгоритмы обеспечивают достижимость узлов, отсутствие дублирования сообщений, и обмен сообщениями с найденным узлом по кратчайшему пути. Кластеризованность сети означает, что в графе сети ...
Добавлено: 31 октября 2026 г.
Идентификация финального состояния в автоматах с таймаутами
Твардовский А. С., Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 4-2 С. 7–22
В статье вводятся понятия установочной и синхронизирующей последовательностей для конечных автоматов с временными ограничениями и таймаутами. Такие последовательности широко используются для идентификации финального состояния исследуемого автомата как при синтезе тестов на основе формальных моделей, так и при обучении конечно-автоматных моделей. Метод синтеза установочных и синхронизирующих последовательностей основан на использовании конечно-автоматной абстракции временного автомата, поскольку методы ...
Добавлено: 31 октября 2026 г.
К организации системы запросов в распределенной сети с кластерами-кликами
Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Косачев А. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3-1 С. 7–32
В статье предложена модель кластеризованной распределённой сети для обработки запросов. В такой сети узлы являются вычислительными единицами, и каждый узел может запросить ту или иную услугу, которая может быть оказана каким-то другим, но заранее неизвестным, узлом сети. Для этого осуществляется опрос сети аналогичный поиску в ширину для того, чтобы найти ближайший узел с необходимыми свойствами. ...
Добавлено: 31 октября 2026 г.
Low-energy collective excitations in a gold monolayer, Vyacheslav Silkin and Maxim Kagan Working papers by Cornell University Series cond-mat other “arxiv org” 2610. 31805 22 Oct. 2026
Каган М. Ю., / Series Series "arxiv org" 2610.31805 "cond-mat other "arxiv org" 2610.31805". 2026. No. 2610.31805.
Аннотация   Низкоэнергетические плазмонные свойства свободностоящего монослоя золота Au (1,1,1) изучены с помощью зависящей от времени теории функционала плотности (DFT) в приближении хаотических фаз (ПХФ). При первопринципном вычислении диэлектрической функции и функции диэлектрических потерь используется зонная структура, характеризуемая одной s-p энергетической зоной, выходящей на уровень Ферми. В этой системе с простой зонной структурой наши вычисления ...
Добавлено: 27 октября 2026 г.
Artificial Intelligence in Humanitarian Projects of the World Food Program
Фомина Ю. А., Guseva M. N., Izz Eldin A. M., Scientific and Technical Information Processing 2026 Vol. 53 No. 2 P. 155–161
Добавлено: 10 октября 2026 г.
A Three-Party W-State Quantum Secret Sharing Protocol with X-Gate Encoding and Forbidden-Outcome Detection
Timur Teregulov, Elena R. Loubenets, / Series Quantum Physics "arXiv". 2026. No. 2609.31472.
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Государственный контроль в зарубежных странах: монография
Алимпеев Д. Р., Кнутов А. В., Ломако Анастасия Андреевна и др., ИНФРА-М, 2026.
Книга содержит уникальное по широте охвата и крайне подробное описание 18 наиболее популярных и значимых механизмов контрольно-надзорной деятельности, применяемых в зарубежной практике государственного управления: от способов регулирования государственного контроля и государственного рейтингования бизнеса до проверочных листов и использования беспилотных летательных аппаратов. По каждому механизму проводится анализ моделей его применения в различных странах мира. Выводы иллюстрируются более ...
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору