> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.myrspoven.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.myrspoven.com/myrspoven-docs/myrspoven-docs-pl/pierwsze-kroki/readme.md). # Myrspoven myCoreAI to warstwa optymalizacji Myrspoven dla budynków komercyjnych i mieszkalnych. Łączy się z istniejącym Systemem Zarządzania Budynkiem (BMS) i uczy cyfrowego bliźniaka uwzględniającego prawa fizyki, opisującego, jak budynek reaguje na pogodę, jak jest użytkowany oraz jakie działania sterujące są do niego stosowane. Na tej podstawie automatycznie dostosowuje wybrany zestaw sygnałów sterujących, aby ograniczyć marnotrawstwo energii, jednocześnie utrzymując warunki wewnętrzne w uzgodnionych granicach komfortu. Istniejąca logika HVAC budynku pozostaje bez zmian — myCoreAI nie wprowadza do niej żadnych trwałych modyfikacji. Zamiast tego działa na niej nadbudowana, stale dostrajając odpowiednie sygnały, tak aby budynek pracował w bardziej efektywnym punkcie pracy. *** ### Odbiorcy * **Menedżerowie portfela i aktywów** korzystają z myCoreAI, aby obniżać koszty energii i poprawiać marże operacyjne w całym portfelu budynków. myCoreAI łączy się z istniejącymi systemami budynkowymi i nieustannie optymalizuje nastawy HVAC — zapewniając wymierne oszczędności bez nakładów inwestycyjnych i bez zmian w istniejącej infrastrukturze. Wspiera również obowiązki związane z zarządzaniem energią w ramach raportowania ISO 50001 i EPBD. * **Menedżerowie nieruchomości i obiektów** to operatorzy codziennej pracy. Ustalają granice komfortu, przeglądają wyniki i reagują na alerty — myCoreAI zajmuje się ciągłą optymalizacją w tle, dzięki czemu zespoły obiektowe nie muszą ręcznie dostrajać nastaw w całym budynku. * **Integratorzy systemów i dostawcy danych energetycznych** łączą budynki z platformą, mapując istniejące sygnały BMS: czujniki, które odczytuje myCoreAI, oraz nastawy, którymi steruje.\ Integracja opiera się na sygnałach i jest niezależna od dostawcy — w pełni obsługiwane są takie systemy jak Schneider, Siemens, Honeywell i Fidelix. * **Deweloperzy** współpracują z Myrspoven za pośrednictwem Myrspoven AI-API, aby odczytywać sygnały, wysyłać nastawy lub budować narzędzia na bazie platformy. Możesz korzystać bezpośrednio z API albo podłączyć do niego własne skrypty i potoki. ### Jak to działa Co godzinę myCoreAI wykonuje tę samą pętlę: 1. **Odczytaj** najnowsze sygnały z BMS. Obejmuje to bieżące dane z czujników — temperatury wewnętrzne, liczniki energii, status urządzeń — a także własną konfigurację budynku, taką jak aktualne nastawy i struktura systemu. 2. **Przewidź** jak budynek zareaguje w ciągu następnych 72 godzin, wykorzystując cyfrowego bliźniaka wraz z prognozą pogody i wyuczonymi wzorcami zachowania budynku. 3. **Zoptymalizuj** politykę nastaw, aby zminimalizować zużycie energii przy zachowaniu granic komfortu. 4. **Zapisz** wynikowe nastawy z powrotem do BMS — wysyłane co 15 minut. Cyfrowy bliźniak jest ponownie trenowany, gdy pojawiają się nowe dane, więc myCoreAI dostosowuje się wraz ze zmianami budynku, pogody i wzorców użytkowania.
myCoreAI control loop: the building's BMS sends sensor readings via the Myrspoven edge to the cloud, which runs the optimizer hourly over a 72-hour horizon using weather and price inputs, then writes setpoints back every 15 minutes.

Pętla sterowania myCoreAI — czujniki na wejściu, zoptymalizowane nastawy na wyjściu.

#### Przykład działania Rozważmy budynek biurowy ogrzewany ciepłem sieciowym w taryfie opartej na mocy — takiej, w której koszt zależy częściowo od szczytowego poboru mocy budynku, a nie tylko od całkowitego zużycia energii. Łączy on swój BMS za pomocą standardowego mapowania sygnałów: temperatury stref, zasilanie i powrót na dwóch obiegach grzewczych, główny licznik ciepła oraz czujnik zewnętrzny. myCoreAI uczy cyfrowego bliźniaka na podstawie niedawnej historii pracy budynku, a następnie przejmuje nastawy zasilania obiegów grzewczych. W kolejnych tygodniach wygładza poranny wzrost, wcześniej rozpoczynając wstępne dogrzewanie przy niższych temperaturach zasilania, utrzymuje temperatury stref w skonfigurowanych granicach komfortu i obcina dzienny szczyt poniżej progu taryfowego. Rezultat: niższe zużycie energii dostarczanej i niższa opłata za moc, bez zmian w logice BMS. ### Kluczowe pojęcia * **BMS / BAS (System Zarządzania Budynkiem / System Automatyki Budynkowej)** — istniejący stos sterowników w budynku (Schneider, Siemens, Honeywell, Fidelix i inni), z którego myCoreAI odczytuje dane i do którego zapisuje nastawy. * **Sygnał** — pojedynczy nazwany strumień danych z budynku. To poziom, na którym reprezentowane jest wszystko: dane z czujników odczytywane w pętli powyżej (czujnik temperatury, licznik energii), wartość zadana i status urządzenia są każdym osobnym sygnałem. Zobacz [Dokumentacja dla deweloperów](/myrspoven-docs/myrspoven-docs-pl/dokumentacja-dla-programistow/overview.md). * **Wartość zadana** — wartość zapisywalna wysyłana z powrotem do BMS (na przykład temperatura zasilania obiegu grzewczego). Własne pętle sterowania BMS działają na wartości zadanej. * **Cyfrowy bliźniak** — model uwzględniający prawa fizyki, dla konkretnego budynku, wytrenowany na podstawie historii jego czujników. myCoreAI wykorzystuje go do przewidywania, jak zmiany nastaw wpłyną na warunki wewnętrzne i zużycie energii. * **Horyzont optymalizacji** — jak daleko naprzód myCoreAI patrzy przy wyborze nastaw. Obecnie 72 godziny. * **Linia bazowa (energia)** — referencyjny profil energii, z którym budynek jest porównywany w raportowaniu, używany do szacowania oszczędności. To jest czym innym niż *sterowania* linia bazowa budynku — czyli sposób, w jaki jego własne systemy działałyby bez myCoreAI — i tych dwóch pojęć nie należy mylić. * **Granice komfortu** — granice warunków wewnętrznych (zwykle temperatury), których myCoreAI musi przestrzegać. Konfigurowane dla każdego budynku, czasem wyuczone na podstawie danych historycznych. * **Limit mocy** — opcjonalna funkcja ograniczająca szczytowy pobór mocy budynku. Istotna w taryfach opartych na mocy ("effekt"), w których opłaty zależą od mocy szczytowej, a nie od całkowitej energii. * **myLoadshift** — przesuwa zużycie w ciągu dnia w odpowiedzi na spotowe ceny energii elektrycznej (np. ENTSO-E day-ahead). ## Co dalej | Odbiorcy | Zacznij tutaj | | ------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **Klienci** korzystający z myPortal | [myPortal](/myrspoven-docs/myrspoven-docs-pl/interfejsy-klienta/myportal.md) | | **Partnerzy integracyjni BMS** | [Integracja BMS](/myrspoven-docs/myrspoven-docs-pl/integracje/overview/bms-integrations.md) | | **Deweloperzy** tworzenie rozwiązań na bazie API | [Dokumentacja dla deweloperów](/myrspoven-docs/myrspoven-docs-pl/dokumentacja-dla-programistow/overview.md) | | Wszystkie **opcje integracji** | [Integracje](/myrspoven-docs/myrspoven-docs-pl/integracje/overview/bms-integrations.md) | | **Bezpieczeństwo i zgodność** | [trust.myrspoven.com](https://trust.myrspoven.com/) | --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.myrspoven.com/myrspoven-docs/myrspoven-docs-pl/pierwsze-kroki/readme.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.