Современное строительство и эксплуатация университетских кампусов требуют инновационных подходов к управлению энергопотреблением. Беспроводные сенсорные сети на базе IoT-технологий предоставляют значительные возможности для мониторинга и оптимизации энергопотребления в различных конструктивных элементах зданий университетского типа. Однако существующие протоколы передачи данных демонстрируют недостаточную энергоэффективность в условиях гетерогенной строительной среды. В исследовании представлена модификация протокола MQTT-SN, оптимизированная для специфических условий строительных конструкций университетских кампусов с учетом особенностей распространения радиосигнала. Экспериментальная апробация проводилась на базе пяти учебных корпусов с различными типами строительных конструкций и материалов. Результаты демонстрируют снижение энергопотребления датчиков на 37,8% при сохранении надежности передачи данных на уровне 99,3% в сравнении с базовым протоколом. Адаптивный алгоритм квитирования с динамическим изменением периода опроса позволил увеличить срок службы автономных датчиков на 43,2% при интеграции в существующую инфраструктуру. Предложенный протокол показал высокую масштабируемость при развертывании в многоэтажных зданиях с железобетонными конструкциями, что делает его перспективным для модернизации существующих университетских кампусов и внедрения в новое строительство образовательных учреждений.
Modern construction and operation of university campuses require innovative approaches to energy management. Wireless sensor networks based on IoT technologies provide significant opportunities for monitoring and optimizing energy consumption in various structural elements of university-type buildings. However, existing data transmission protocols demonstrate insufficient energy efficiency in a heterogeneous construction environment. The study presents a modification of the MQTT-SN protocol, optimized for the specific conditions of university campus building structures, taking into account the peculiarities of radio signal propagation. The experimental testing was carried out on the basis of five academic buildings with different types of building structures and materials. The results demonstrate a 37.8% reduction in sensor power consumption while maintaining 99.3% data transmission reliability compared to the basic protocol. An adaptive handshake algorithm with a dynamic change in the survey period has increased the service life of autonomous sensors by 43.2% when integrated into the existing infrastructure. The proposed protocol has shown high scalability when deployed in multi-storey buildings with reinforced concrete structures, which makes it promising for upgrading existing university campuses and introducing it into new construction of educational institutions.