> 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/funkcje-ai/loadshift.md). # myLoadshift myLoadshift uwzględnia ceny energii w decyzjach sterujących myCoreAI, przesuwając zużycie na godziny tańsze i z dala od droższych. Granice komfortu pozostają nienaruszone — zmienia się tylko moment wykorzystania energii. ## Co robi myCoreAI równoważy komfort, zużycie energii oraz — gdy myLoadshift jest włączony — koszt energii. Kara energetyczna każdej godziny jest mnożona przez cenę tej godziny, więc tanie godziny wyglądają na tańsze w użyciu, a godziny szczytowe na droższe do unikania. Cele komfortu pozostają stałe. Ceny spot są przechowywane w 15-minutowej rozdzielczości rynku i uśredniane do godzinnych na potrzeby optymalizacji. ## Jak to działa * **Normalizacja** — krzywa cen jest skalowana tak, aby jej średnia w horyzoncie optymalizacji wynosiła 1. Tylko *kształt* krzywej wpływa na to, kiedy energia jest przesuwana, a nie jej bezwzględny poziom. * **Wzmocnienie szczytów** — ceny w górnej części dziennego zakresu są wzmacniane, więc godziny szczytowe są aktywnie omijane, a nie tylko lekko mniej preferowane. * **Przypadki brzegowe** — ceny ujemne są przycinane do zera. Brakujące ceny są uzupełniane na podstawie średniej dla danej godziny doby z dostępnego okna. Przeszłe ceny nigdy nie wpływają na przyszłą politykę. ### Przykład z życia Biuro ogrzewane ciepłem sieciowym od dostawcy, który publikuje dynamiczną taryfę, odnotowuje wyraźny poranny szczyt między 06:00 a 08:00. Gdy myLoadshift jest włączony, myCoreAI wcześniej dogrzewa obiegi grzewcze w tańszych godzinach nocnych, aby budynek osiągnął poranne granice komfortu dzięki zmagazynowanej masie termicznej. Temperatury zasilania spadają podczas płatnego szczytu, a następnie wracają do normalnego sterowania, gdy taryfa spada. Klimat wewnątrz pozostaje przez cały czas w skonfigurowanych granicach komfortu — zmienia się tylko moment zużycia energii. ## Zakres myLoadshift działa na temperaturach zasilania ogrzewania dla obiegów grzewczych i nagrzewnic central wentylacyjnych (AHU). Działa w oparciu o dwa źródła cen: | Sterowane elementy | Źródło energii | Źródło cen | | ---------------------------------------------------------------------------------- | ------------------- | ------------------------------------------ | | Temperatury zasilania ogrzewania (obwody i nagrzewnice central wentylacyjnych AHU) | Energia elektryczna | Rynek spot ENTSO-E | | Temperatury zasilania ogrzewania (obwody i nagrzewnice central wentylacyjnych AHU) | Ciepło sieciowe | Dynamiczny sygnał taryfy ciepła sieciowego | myLoadshift jest włączany osobno dla każdego rodzaju energii i wpływa tylko na te części budynku, które są zasilane z tego źródła. ## Wymagania * **Konfiguracja komponentów** — każdy element grzewczy powiązany z jego źródłem energii, aby myCoreAI stosował właściwą krzywą cen. * **Dane cenowe** — bieżący lub prognozowany strumień cen dla docelowego rodzaju energii. Dla energii elektrycznej używany jest rynek spot ENTSO-E; ciepło sieciowe zależy od tego, czy dostawca publikuje dynamiczną taryfę. ## Komfort zawsze wygrywa myLoadshift działa ściśle w granicach komfortu budynku i limitów operacyjnych. Jeśli przesunięcie mogłoby pogorszyć klimat wewnętrzny, myCoreAI go nie wykonuje. --- # 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/myrspoven-docs-pl/funkcje-ai/loadshift.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.