27. 09. 2022
|
emovio.cz logo

Město dalo lidem možnost řídit pouliční lampy. A ještě ušetřilo elektřinu

Jedna z "chytrých" lamp instalovaných v Bad Hersfeldu / foto [ui!] Urban Lighting Innovations)

Pilotní projekt v německém Bad Hersfeldu nabídl obyvatelům nastavit pouliční osvětlení podle jejich osobních preferencí. Ale především ukázal, jak úsporné může být „chytré“ osvětlení.

Chtěli byste si ztlumit před spaním lampu, která stojí na ulici před vaším domem? Nebo si naopak trochu „přisvítit“ při večerní procházce? Tak o tom si nechejte zatím jenom zdát – nebo se přestěhuje to německého Bad Hersfeldu ve spolkové zemi Hessensko ve středním Německu. (Dalším lákadlem by mohl být i velký letní divadelní festival.)

Město tuto možnost nabídlo obyvatelům v rámci projektu, za kterým stojí společnost [ui!] Urban Lighting Innovations spolu s Deutsche Bank a Microsoftem. Jeho cílem je pro lázeňské město s 30 tisíci obyvateli vyvinout a v praxi vyzkoušet pokročilý systém inteligentního pouličního osvětlení.

Starosta Thomas Fehling uvedl, že město dostává stále komplexnější požadavky na provoz pouličního osvětlení. Nové – a často protichůdné – požadavky mohou souviset s počasím, bezpečností dopravy, ochranou (proti) hmyzu, světelným znečištěním a snižováním spotřeby energie.

„Uvědomili jsme si, že je třeba vnímat každý jednotlivý sloup veřejného osvětlení jako individuálně řízenou a optimalizovanou jednotku,“ řekl starosta Bad Hersfeldu pro server Cities Today. „To znamená, že každé svítidlo musí být řízeno individuálně.“

Po workshopech město také dospělo k závěru, že potřebuje algoritmus strojového učení v reálném čase, aby se každé svítidlo samo optimalizovalo a zohledňovalo všechny požadavky a údaje. Třetím požadavkem bylo zohlednit také preference obyvatel.

V rámci pilotního projektu dostalo 154 pouličních svítidel doslova nové vybavení. Dostala LED diody, a také senzory a „inteligentní“ řídicí jednotky, které řídí jas, teplotu a rozložení osvětlení na základě faktorů, jako je doprava, okolní světlo a povětrnostní podmínky. Jak asi uhodnete, jde o systémy postavené na principu neuronových sítí a hlubokého učení.

Než si představíme možnost systémů trochu podrobněji, řekněme, že zkouška dopadla dobře. Na základě jejích výsledků plánuje Bad Hersfeld vypsat výběrové řízení na modernizaci zbývajících 2 000 pouličních lamp. „Z mého pohledu se jedná o skutečně mimořádný projekt a jeho výsledky jsou fenomenální,“ okomentoval ho Fehling.

Individuální osvětlení

Byla vytvořena aplikace, která lidem umožňuje přizpůsobit pouliční osvětlení jejich potřebám. Mohlo by se zdát, že je to dokonalý recept, jak na ulicí vyvolat „světelný chaos“. Jinak řečeno, že se najde dost zlomyslných či škodolibých uživatelů, nebo sousedů, kteří si dělají naschvály, aby to znepříjemnilo život všem okolo.

Systém obsahuje ovšem a omezení, aby se zneužívání funkcí chytrého osvětlení minimálně omezilo. Během ověřovacího provozu individuální nastavení svítidla vydrželo vždy maximálně na deset minut. Po uplynutí této doby se systém vrátil k optimalizovanému nastavení.

Možnosti individuálně si nastavovat osvětlení využíval malý počet lidí, ale Fehling v něm vidí potenciál do budoucna, až se funkce rozšíří na celé město. Říká, že lidé by mohli mít v aplikaci „osobní světelný profil“, který by se dal použít i jako navigační systém, kde by se světla zesilovala například při průchodu parkem v noci nebo brzy ráno.

„Sbíráme reakce obyvatel, testujeme a zatím jsme se toho hodně naučili,“ řekl a pokračoval: „Asi ne za rok nebo dva, ale za pět nebo deset let by mohlo být normální, že budete mít svůj osobní světelný profil. A když půjdete městem, pouliční osvětlení ho bude respektovat. Proč ne? Jestli je to opravdu nutné, to nevím, ale mohla by to být služba pro zlepšení kvality života našich občanů. Máme technologii, můžeme tuto službu poskytovat: pokud se vám to líbí, používejte ji, a pokud ne, také dobře.“

Výsledky

[Ui!] a město spolupracovaly s Technickou univerzitou v Berlíně na definování měření a parametrů pro nastavení pouličního osvětlení, včetně výpočtu rozložení světla a přizpůsobení jasu pro různé podmínky na silnici. Teplota světla se také přizpůsobuje požadavků na ochranu hmyzu, pro který může být pouliční osvětlení velmi matoucí.

„Když se jednou systémy nastaví, už se většinou spouští automaticky,“ řekl Matthias Weis, generální ředitel společnosti [ui!]. „Jakmile získáte více dat a zkušeností, může dojít k dalšímu zdokonalování a optimalizaci.“

Výsledky pilotního projektu, které analyzovala mimo jiných i berlínská Technická univerzita, ukázaly, že inteligentní osvětlení dokázalo snížit spotřebu energie téměř o 80 procent. Úspor bylo mimo jiné dosaženo tím, že světla se naučila omezovat jas v době, kdy byly vozovky a chodníky mokré.

„Řadu prvků, která se v tomto pilotním projektu vyzkoušela, nikdo předtím nevyzkoušel, alespoň ne zde v Evropě,“ řekl Weis.

Jak funguje současná „umělá inteligence“

„Umělá inteligence“, tedy přesněji strojové učení, je specifický počítačový program (algoritmus), který není napsaný programátorem „od začátku do konce“. Nejedná se jen o sekvenci příkazů, ale o provázaný systém zpětných vazeb. Díky trénování se může taková síť naučit plnit i velmi komplexní úkon.

Algoritmus strojového učení se obvykle učí na velké sadě „trénovacích“ dat, která jsou předem popsaná a klasifikovaná (tedy u každého je napsána řada „přívlastků“, které popisují vybrané třeba vlastnosti daného prvku (obrázku atp.)) Na základě těchto dat se pak trénuje software složený z velkého množství malých jednoduchých podprogramů naučí rozpoznávat určitá pravidla a vzorce. Aplikací těchto rozpoznaných pravidel pak dokáže posuzovat i zcela nová data.

Zpravidla jde o nějaký systém spadající mezi tzv. neuronoví sítě. Jde velmi zjednodušeně řečeno o „učenlivý“ program, kterému pravidla nejsou „prostě dána shora“ (tj neučí se je explicitně). Jde vlastně o velkou skupinu (síť) malých relativně jednoduchých programů (simulovaných neuronů). Každý neuron se samostatně učí rozpoznávat pravidla, a pokud tento neuron přispěl ke správnému řešení, dostane odměnu a jeho vazba bude posílena. Tím se může neuronová síť postupně zdokonalovat, a dokonce se může i sama trénovat (tzv. unsupervised learning).

V případě hlubokého strojového učení (deep learning) jde o neuronové sítě s neurony uspořádanými do velkého množství vrstev. Svým způsobem tak jde o několik neuronových sítí poskládaných za sebe. Pokud síť dojde ke špatnému závěru (například něco špatně rozpozná), dostane o této chybě informaci a „potrestá“ neurony, které se na chybě podílely, tím, že sníží jejich důležitost nebo změní jejich parametry. Výsledkem je postupné učení, které lze použít nejen na již známá data, ale i na úplně nová data, se kterými se síť nikdy nesetkala.

Jak nakládat s daty

Zkušební projekt také ukázal nový přístup ke správě dat. Datová platforma města byla přesunuta do cloudového IT prostředí Deutsche Bank, které zajišťuje bezpečnost na stejné úrovni, na jaké jsou chráněna data bank. (Deutsche Bank také nemá k městským datům přístup.)

Starosta Fehling věří, že by jeho příkladu mohlo následovat více měst v Evropě. „Když se zamyslíte nad přísnými zákony v Německu, situací na Ukrajině a dalšími krizemi, jako jsou bouře, musíme zajistit, aby naše kritická infrastruktura splňovala určitou úroveň odolnosti, aby i během krizí byla skutečně zajištěna její funkčnost.“

Pilotní projekt vyšel přibližně na 800 tisíc eur (necelých 16 milionů Kč). Samotné město přispělo částkou 220 tisíc eur, což se rovná jeho obvyklé roční investici do pouličního osvětlení. Technologie včetně komponent platformy, analytických nástrojů a nástrojů umělé inteligence dodala společnost Microsoft.

Jak Němci šetří

Německo je největší odběratel ruského zemního plynu, a tak spolková německá vláda vyhlásila opatření pro úsporu energií ve dvou vlnách. První platí od 1. září a platit bude do konce února příštího roku. Další část opatření bude v platnosti od října až do konce září 2024. Co je v „první vlně?“

Vytápěné obchody nesmějí od září do konce února nechávat otevřené vstupní dveře.

Od září se například ruší v nájemních smlouvách ustanovení o minimální teplotě, na kterou nájemce musí vytápět prostory. Soukromé bazény, a to vnitřní i venkovní, se nesmějí vytápět plynem a elektřinou. Výjimka platí pro lázeňské a rehabilitační účely, ani v hotelech.

Ve veřejných budovách smí být pracovní prostory vytápěny pouze na maximální pokojovou teplotu 19 stupňů místo zatím povolených 20. Teplota může být ještě nižší, pokud se v prostorách provádí fyzicky namáhavá práce. Ve veřejných budovách by se neměly vytápět prostory jako chodby a foyer, velké haly nebo technické místnosti. Předpis neplatí pro zdravotnická a sociální zařízení.

Soukromé firmy teplotu snižovat nemusí. Nařízení pouze říká, že maximální teploty pro pracovní prostory ve veřejných budovách jsou zároveň minimální teploty v komerčně využívaných prostorách.

Mají se vypnout kotle a průtokové ohřívače vody pro ohřev vody v umyvadlech (pokud si hygienické důvody tedy vysloveně nežádají). V případě centrálního ohřevu se má alespoň snížit teplota. Znovu jsou v opatření výjimky: školy, školky, pečovatelská zařízení, nemocnice…

V noci nemají být z čistě estetických a dalších podobných důvodů být osvětlovány budovy a památky. Nemělo by se to dělat ani při kulturních a dalších podobných akcích. Zapnuté zůstává bezpečnostní a nouzové osvětlení.

Přes noc musí být vypnuté neonová světla a reklamy s výjimkou některých případů, kdy převažuje jiný zájem: třeba v případě osvětlení železničních podjezdů nebo autobusových zastávek. Pouliční osvětlení může fungovat i nadále, ovšem i vzhledem k ceně elektřiny nepochybně města a obce budou na této položce šetřit. Zařízení se nakonec nevztahuje na osvětlení výloh obchodů.

Zajímavým bodem je požadavek na vyšší informovanost. Dodavatelé energií, tedy konkrétně plynu, a majitelé větších bytových domů musí zákazníky a nájemníky včas informovat o předpokládané spotřebě energie, kolik to bude stát, a jaké jsou možné úspory. A to nejpozději do začátku topné sezóny.

Matthias Buck, ředitel pro Evropu ve společnosti Agora Energiewende, pro média uvedl, že Německo potřebuje tuto zimu snížit spotřebu plynu o 20 až 25 %. To zahrnuje snížení poptávky domácností. Ovšem tento krok podle něj musí doprovázet další vládními opatření, která ochrání domácnosti s nízkými příjmy před rostoucími náklady na plyn a elektřinu.

Podobné články

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna.

Oblíbené články

Témata