Российские ученые нашли способ снизить счета за электроэнергию на четверть
Единый платежный документ услуг ЖКХ. Архивное фото
Разработчики из Свердловской области создали систему комплексного анализа энергопотребления, которая поможет снизить счета за электроэнергию в квартире на 15-25 процентов, а также предупредит о несанкционированном присоединении к электросети и чрезвычайной ситуации на ней, рассказал РИА Новости автор проекта Вячеслав Матвеев.
Проект представят в треке Национальной технологической инициативы на форуме «Сильные идеи для нового времени», который летом этого года проведут Агентство стратегических инициатив и фонд «Росконгресс».
«Установка системы проста и не требует специальных навыков. Сейчас разработка тестируется для работы в квартирах, но ее можно применять и на промышленных или социальных объектах. Система уже прошла экспериментальные исследования, доказав свою эффективность: экономия расходов на энергию до 25 процентов в месяц. Помимо аналитики, система поможет выявить источники ненормативных потерь, «аномального» энергопотребления и снижения качества электроэнергии, а также узнать о фактах несанкционированного присоединения к электрической сети», — рассказал Матвеев.
Система работает с помощью подключения одного датчика-клипсы к электросети после обычного счетчика, который собирает и передает данные об энергопотреблении в жилище для анализа нейросетям. Через личный кабинет на сайте или в мобильном приложении пользователь системы может не только посмотреть аналитику, когда и какие приборы потребляют больше всего электричества, но и получить рекомендации по повышению энергоэффективности в доме.
Кроме того, согласно НТИ, в перспективе «умная» система позволит передавать данные электропотребления в управляющую компанию и при необходимости дистанционно отключать приборы от электропитания, а при аварийных ситуациях — самостоятельно принимать решения по отключению электричества и уведомлению пользователей об этом.
«Ориентировочная стоимость нашего устройства составит четыре тысячи рублей. Кроме того, в ближайшем будущем команда намеревается выпустить первую ограниченную серию по сниженной цене для ускорения процесса обучения нейросетей», — добавил Матвеев.
