تطوير إطار تكيفي قائم على إنترنت الأشياء والتعلم الآلي لتحسين رفاهية المستخدمين وكفاءة الطاقة في المباني السكنية الذكية: دراسة حالة تطبيقية

المؤلفون

  • غالية محمد ابوجبهة كلية التقنية الهندسية جنزور Author

الكلمات المفتاحية:

انترنت الأشياء, كفاءة الطاقة, الذكاء الاصطناعي, الاستشعار الذكي, الأنظمة السيبرانية الفيزيائية

الملخص

تواجه إدارة المباني السكنية معضلة تشغيلية تتمثل في التضارب بين كفاءة استهلاك الطاقة ورفاهية الشاغلين، حيث تعتمد الأنظمة التقليدية على قواعد تحكم ثابتة أو يدوية تعجز عن التكيف مع الديناميكيات الحرارية والسلوكية، مما أفرز فجوة علمية واضحة في ندرة النماذج التكيفية المستقلة المطبقة في البيئات التشغيلية الحقيقية. لمعالجة هذا القصور، يقترح هذا البحث إطاراً هندسياً تكاملياً يعتمد على إنترنت الأشياء والتعلم الآلي للتحكم اللحظي في أنظمة التكييف والتهوية. منهجياً، تم اختبار الإطار عبر دراسة حالة تجريبية شملت عشر وحدات سكنية، بالاعتماد على شبكة استشعار لامركزية مكونة من ثلاثين مستشعراً لجمع بيانات سلاسل زمنية دقيقة تشمل المتغيرات الحرارية، وتركيز ثاني أكسيد الكربون، وحالة الإشغال. اعتمد محرك التحكم البيئي على بناء نموذج هجين يدمج شبكات الذاكرة طويلة قصيرة المدى للتنبؤ بالحالة البيئية، مع وكيل خوارزمي قائم على التعلم المعزز العميق لاتخاذ قرارات استباقية. أثبتت النتائج الكمية للتحليل البعدي تفوقاً جذرياً للنظام المقترح؛ إذ انخفض الانحراف المعياري لدرجات الحرارة إلى 0.4 درجة مئوية، وارتفعت نسبة الامتثال لنطاق الراحة الحرارية من 64.3 بالمائة إلى 94.7 بالمائة من إجمالي وقت الإشغال. كما نجحت الخوارزمية الاستباقية في تسطيح ذروة تركيز ثاني أكسيد الكربون عند 780 جزءاً في المليون، مانعة تجاوز عتبات الخطر بشكل تام. بالتوازي مع ذلك، حقق الإطار توفيراً طاقياً موثقاً بنسبة 23.8 بالمائة في الاستهلاك الكلي للأنظمة الميكانيكية، متزامناً مع ارتفاع ملحوظ في معدل رضا المستخدمين من 2.8 إلى 4.6 نقطة. تبرز المساهمة العلمية لهذا البحث في تقديم إثبات حقلي دقيق على قدرة النظم السيبرانية الفيزيائية على فك الارتباط الهندسي بين جودة البيئة الداخلية واستهلاك الطاقة.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

المراجع

[1] Wei, T., Wang, Y., & Zhu, Q. (2017). Deep reinforcement learning for building HVAC control. In Proceedings of the 54th Annual Design Automation Conference (DAC '17). https://doi.org/10.1145/3061639.3062224

[2] Boutahri, Y., & Tilioua, A. (2025). Reinforcement learning for HVAC control and energy efficiency in residential buildings with BOPTEST simulations and real-case validation. Discover Computing, 28, Article 45. https://doi.org/10.1007/s10791-025-09544-y

[3] Sung, W.-T., & Hsiao, S.-J. (2020). The application of thermal comfort control based on smart house system of IoT. Measurement, 149, 106997. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2019.106997

[4] Jeon, Y., Cho, C., Seo, J., Kwon, K., Park, H., Oh, S., & Chung, I.-J. (2018). IoT-based occupancy detection system in indoor residential environments. Building and Environment, 132, 181-204. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2018.01.043

[5] Xu, S., Fu, Y., Wang, Y., Yang, Z., Huang, C., et al. (2025). Efficient and assured reinforcement learning-based building HVAC control with heterogeneous expert-guided training. Scientific Reports, 15, 7677. https://doi.org/10.1038/s41598-025-91326-z

[6] Naylor, S., Gillott, M., & Lau, T. (2018). A review of occupant-centric building control strategies to reduce building energy use. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 96, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.07.019

[7] Roumi, S., Zhang, F., Stewart, R. A., & Santamouris, M. (2024). Indoor environment quality effects on occupant satisfaction and energy consumption: Empirical evidence from subtropical offices. Energy and Buildings, 303, 113784. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2023.113784

[8] Tang, R., Fan, C., Zeng, F., et al. (2022). Data-driven model predictive control for power demand management and fast demand response of commercial buildings using support vector regression. Building Simulation, 15, 317-331. https://doi.org/10.1007/s12273-021-0811-x

[9] Shi, Q., Liu, C., & Xiao, C. (2022). Machine learning in building energy management: A critical review and future directions. Frontiers of Engineering Management, 9(2), 239-256. https://doi.org/10.1007/s42524-021-0181-1

[10] Haverinen-Shaughnessy, U., Pekkonen, M., Leivo, V., Prasauskas, T., Turunen, M., Kiviste, M., Aaltonen, A., & Martuzevicius, D. (2018). Occupant satisfaction with indoor environmental quality and health after energy retrofits of multi-family buildings: Results from INSULAtE-project. International Journal of Hygiene and Environmental Health, 221(6), 921-928. https://doi.org/10.1016/j.ijheh.2018.05.009

[11] Blum, D., Wetter, M., Bonvini, M., Nouidui, T. S., & Piette, M. A. (2021). Building optimization testing framework (BOPTEST) for simulation-based benchmarking of control strategies in buildings. Journal of Building Performance Simulation, 14(5), 586-610. https://doi.org/10.1080/19401493.2021.1986574

[12] Kim, J., Schiavon, S., & Brager, G. (2018). Personal comfort models - A new paradigm in thermal comfort for occupant-centric environmental control. Building and Environment, 132, 114-124. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2018.01.023

[13] Jazizadeh, F., Ghahramani, A., Becerik-Gerber, B., Kichkaylo, T., & Orosz, M. (2014). User-led decentralized thermal comfort driven HVAC operations for improved efficiency in office buildings. Energy and Buildings, 70, 398-410. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2013.11.066

[14] Khovalyg, D., Kazanci, O. B., Halvorsen, H., Gundlach, I., Bahnfleth, W. P., Toftum, J., & Olesen, B. W. (2020). Critical review of standards for indoor thermal environment and air quality. Energy and Buildings, 213, 109819. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2020.109819

[15] Bresa, A., Zakula, T., & Ajdukovic, D. (2024). Occupant-centric control in buildings: Investigating occupant intentions and preferences for indoor environment and grid flexibility interactions. Energy and Buildings, 314, 114393. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2024.114393

[16] Dai, X., Shang, W., Liu, J., Xue, M., & Wang, C. (2023). Achieving better indoor air quality with IoT systems for future buildings: Opportunities and challenges. Science of the Total Environment, 895, 164858. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.164858

Ma, Z., Wang, J., Ye, S., Wang, R., Dong, F., & Feng, Y. (2023). Real-time indoor thermal comfort prediction in campus buildings driven by deep learning algorithms. Journal of Building Engineering, 78, 107603. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2023.107603

[17] Mahdavi, A., Teufl, H., & Berger, C. (2021). An occupant-centric theory of building control systems and their user interfaces. Energies, 14(16), 4788. https://doi.org/10.3390/en14164788

[18] Li, H., Wang, Z., & Hong, T. (2021). Occupant-centric key performance indicators to inform building design and operations. Journal of Building Performance Simulation. https://doi.org/10.1080/19401493.2021.1876771

[19] Ouf, M. M., Park, J. Y., & Gunay, H. B. (2021). On the simulation of occupant-centric control for building operations. Journal of Building Performance Simulation, 14(6), 688-691. https://doi.org/10.1080/19401493.2021.2001622

التنزيلات

منشور

2026-03-19

كيفية الاقتباس

تطوير إطار تكيفي قائم على إنترنت الأشياء والتعلم الآلي لتحسين رفاهية المستخدمين وكفاءة الطاقة في المباني السكنية الذكية: دراسة حالة تطبيقية. (2026). مجلة الفاروق للعلوم, 2(1), 627-643. https://www.afjs.histr.edu.ly/index.php/afjs/article/view/81