> 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/docs-us-cs/funkce-ai/ai-penalty.md). # AI penalizace myCoreAI vyvažuje v každém optimalizačním cyklu několik konkurenčních cílů — pohodlí uživatelů, účinnost zařízení a provozní náklady. Každý nežádoucí výsledek nese penalizaci a myCoreAI vybírá kandidátní plán s nejnižší celkovou penalizací v rámci optimalizačního horizontu. Tato stránka popisuje, jak jsou tyto priority seřazeny. ## Jak funguje systém penalizací V každém cyklu myCoreAI vyhodnocuje mnoho kandidátních plánů nastavení v rámci 72hodinového horizontu, předpovídá výsledek každého z nich podle modelu budovy, sečte penalizace a vybere plán s nejnižšími náklady. Do Systému správy budovy (BMS) se odesílá pouze první hodina; zbývající horizont zajišťuje, že aktuální rozhodnutí povede ke konzistentní trajektorii. Penalizace nemají stejnou váhu a několik z nich je podmíněno ročním obdobím, denní dobou nebo obsazeností. ## Priorita 1 — Komfort Komfortní penalizace dominují. myCoreAI jim dává mnohem vyšší váhu než jakémukoli energetickému nebo nákladovému členu, takže raději akceptuje vyšší spotřebu energie, než aby nechal komfort klesnout mimo komfortní meze. Komfortní penalizace zahrnují: * **Vnitřní teplota** mimo komfortní meze * **Hladiny CO₂** nad nakonfigurovaným limitem U budov s nakonfigurovanými skupinami senzorů vyhodnocuje myCoreAI komfort po skupinách (typicky jedna skupina na topný nebo chladicí okruh), nikoli pro každý jednotlivý senzor. ## Priorita 2 — Chování vzduchotechnické jednotky Pro každou vzduchotechnickou jednotku (AHU) volí myCoreAI mezi vytápěním, chlazením nebo pouze větráním podle venkovní teploty a ročního období. | Roční období | Role AHU | Penalizace | | ------------ | -------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------- | | Zima | Vytápění pomocí AHU | Vysoká — nedoporučuje se, pokud to nevyžaduje komfort, nebo **Vytápění s větráním** je povoleno | | Léto | Volné chlazení pomocí AHU | Nízká — upřednostňováno před mechanickým chlazením | | Celoročně | Provoz ventilátoru / tlaku | Malá konstantní — odrazuje od zbytečného větrání | ## Priorita 3 — Zdroj tepla myCoreAI přiřazuje nízkou penalizaci primárním topným okruhům (typicky dálkové vytápění prostřednictvím radiátorů) a vysokou penalizaci vytápění pomocí AHU. Toto pořadí vytváří výše uvedenou zimní logiku. Člen za plynulost odrazuje od rychlých hodinových změn topných žádaných hodnot. Nastavení **Max. změna topného okruhu** v AI settings omezuje, jak rychle se mohou žádané hodnoty měnit. ## Priorita 4 — Zdroj chlazení Zdroje chlazení nesou nízké penalizace, seřazené podle nákladů a dopadu na životní prostředí: volné chlazení pomocí větrání, poté dálkové chlazení, a nakonec mechanické chlazení. ## Modulace ceny energie Když [myLoadshift](/myrspoven-docs/docs-us-cs/funkce-ai/loadshift.md) je aktivní, myCoreAI násobí energeticky související penalizace časově proměnlivou spotovou cenou a přesouvá spotřebu do levnějších hodin. Komfortní penalizace nejsou modulovány cenou. ## Shrnutí myCoreAI hodnotí každý kandidátní plán podle: 1. Komfortní penalizace — vysoké, obvykle nulové, když je komfort udržen 2. Penalizace za využití zařízení — střední, závislé na ročním období a teplotě 3. Penalizace za plynulost — malé, udržují stabilní provoz 4. Penalizace související s náklady — malé, upřednostňují levnější energii, když jsou splněna ostatní omezení Je odeslán plán s nejnižšími celkovými náklady. ## Praktický příklad V kanceláři vytápěné dálkově za mírného únorového odpoledne: venkovní teplota je 6 °C, vnitřní senzory jsou uprostřed pásma a dynamický tarif dálkového tepla prudce klesá mezi 13:00 a 15:00. Se zapnutým myLoadshift myCoreAI mírně zvýší přívod do radiátorů během levného okna, aby přednabíjel tepelnou hmotu budovy, a pak nechá systém dojet přes špičku ceny v podvečer. Komfortní penalizace zůstávají po celou dobu na nule. Tento krok je řízen výhradně nákladovým členem, omezeným maximem plynulosti na topném okruhu. ## Interpretace neočekávaného chování Když žádané hodnoty vypadají neintuitivně — přívod do radiátorů beze změny za mírného dne, AHU běží tepleji, než se čeká — je obvykle aktivní penalizace vyšší priority: komfortní senzor blízko svého limitu, nebo člen za plynulost bránící rychlému poklesu. Abychom myCoreAI naklonili k agresivnějším úsporám energie, upravte nastavení AI: rozšiřte adaptivní min/max, zapněte AI Freedom nebo zvyšte posuny mimo pracovní dobu. --- # 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 by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://docs.myrspoven.com/myrspoven-docs/docs-us-cs/funkce-ai/ai-penalty.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. 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.