> 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/loadshift.md).

# myLoadshift

myLoadshift zahrnuje ceny energie do řídicích rozhodnutí myCoreAI a přesouvá spotřebu do levnějších hodin a pryč od dražších. Meze komfortu zůstávají nedotčeny — mění se pouze načasování využití energie.

## Co dělá

myCoreAI vyvažuje komfort, spotřebu energie a, když je myLoadshift aktivní, i náklady na energii. Energetická penalizace každé hodiny se násobí cenou této hodiny, takže levné hodiny vypadají pro použití levněji a špičkové hodiny dražší k vyhnutí. Cíle komfortu zůstávají pevně dané. Spotové ceny jsou ukládány v 15minutovém rozlišení trhu a pro optimalizaci se průměrují na hodinovou úroveň.

## Jak to funguje

* **Normalizace** — cenová křivka je škálována tak, aby její průměr v rámci optimalizačního horizontu byl roven 1. Pouze *tvar* křivky ovlivňuje, kdy se energie přesouvá, nikoli její absolutní úroveň.
* **Zesílení špiček** — ceny v horní části denního rozpětí jsou zesíleny, takže se špičkové hodiny aktivně vyhýbají, místo aby byly jen mírně upozaděny.
* **Okrajové případy** — záporné ceny se omezí na nulu. Chybějící ceny se doplní z průměru pro danou hodinu dne v rámci dostupného okna. Minulé ceny nikdy neovlivňují budoucí strategii.

### Praktický příklad

Kancelář vytápěná z dálkového vytápění u dodavatele, který zveřejňuje dynamický tarif, zažívá výraznou ranní špičku mezi 06:00 a 08:00. Se zapnutým myLoadshift myCoreAI předehřívá topné okruhy během levnějších nočních hodin, aby budova ráno dosáhla komfortních mezí díky uložené tepelné hmotě. Teploty přívodu během cenové špičky klesnou a poté se po poklesu tarifu vrátí k běžnému řízení. Vnitřní klima zůstává po celou dobu v nastavených mezích komfortu — mění se pouze načasování spotřeby energie.

## Rozsah

myLoadshift působí na teploty přívodu tepla pro topné okruhy a topné registry vzduchotechnických jednotek (AHU). Funguje vůči dvěma zdrojům cen:

| Řízené prvky                                        | Zdroj energie    | Zdroj ceny                                   |
| --------------------------------------------------- | ---------------- | -------------------------------------------- |
| Teploty přívodu tepla (okruhy a topné registry AHU) | Elektřina        | Spotový trh ENTSO-E                          |
| Teploty přívodu tepla (okruhy a topné registry AHU) | Dálkové vytápění | Signál dynamického tarifu dálkového vytápění |

myLoadshift se zapíná pro každý typ energie zvlášť a ovlivňuje pouze části budovy zásobované tímto zdrojem.

## Požadavky

* **Nastavení komponenty** — každá topná komponenta je propojena se svým zdrojem energie, aby myCoreAI použil správnou cenovou křivku.
* **Cenová data** — živý nebo předpovídaný cenový zdroj pro cílový typ energie. U elektřiny se používá spotový trh ENTSO-E; u dálkového vytápění záleží na tom, zda dodavatel zveřejňuje dynamický tarif.

## Komfort vždy vítězí

myLoadshift funguje striktně v mezích komfortu budovy a provozních limitů. Pokud by přesun narušil vnitřní klima, myCoreAI jej neprovede.


---

# 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/loadshift.md?ask=<question>&goal=<user_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.