Методи та програмно-апаратні засоби організацї адаптивної системи моніторингу, персоналізацї, оптимізації енерговитрат та управлінняякістю мікроклімату в розумному будинку

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена розробці адаптивної системи моніторингу, персоналізації, оптимізації енерговитрат та управління якістю мікроклімату в розумному будинку. У роботі проведено аналіз сучасних систем моніторингу, розглянуто методи оптимізації енерговитрат та персоналізації параметрів мікроклімату. На основі аналізу запропоновано підхід, що поєднує PID-регулятори та методи машинного навчання для прогнозування змін та управління параметрами в реальному часі. У роботі реалізовано програмно-апаратну систему на основі платформи Arduino Uno R3, яка використовує мультисенсорні дані для адаптивного налаштування. Проведені експериментальні дослідження підтвердили можливість зменшення енергоспоживання до 20% без втрати комфорту користувачів. Результати роботи мають практичне значення для створення ефективних систем управління мікрокліматом у житлових приміщеннях та офісах, що враховують індивідуальні потреби користувачів та забезпечують інтеграцію з іншими компонентами розумного будинку.

This qualification paper is dedicated to developing an adaptive system for monitoring, personalization, energy consumption optimization, and quality management of microclimates in a smart home. The work analyzes modern monitoring systems and examines methods for optimizing energy consumption and personalizing microclimate parameters. Based on the analysis, an approach combining PID controllers and machine learning methods for real-time prediction and parameter control has been proposed. A software-hardware system based on the Arduino Uno R3 platform was implemented, utilizing multisensor data for adaptive configuration. Experimental studies confirmed the potential to reduce energy consumption by up to 20% without compromising user comfort. The results of the study have practical significance for creating efficient systems for microclimate management in residential and office environments, considering individual user needs and ensuring integration with other smart home components.