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.