Favrskov øjner elbesparelser via IoT data og AI
Ejendomschefen i Favrskov Kommune, Michael Ertmann, øjner gevinster på elbesparelser og på mere stram energistyring i skoleregi. Nøglerne hedder data fra IoT-sensorer og en algoritme udviklet i regi af AI-signaturprojektet sammen med Aarhus og Syddjurs Kommune.
Projektet hedder Optimeret bygningsanvendelse med AI, og GTM har stillet projektledelse og fundraising-kompetencer til rådighed. Foruden de vigtige økonomiske gevinster og den afledte CO2-reduktion ser It-chefen i kommunen, Henrik Brix, de IoT og AI som lovende i de kommende års arbejde med lokal digitalisering i Favrskov Kommune.
It-projektleder Sebastian Lamp og energiansvarlig Martin Dyrmose Sørensen har været nøgleaktører i projektet, og de har valgt de konkrete IoT-sensorer i form af bimålere og CO2-målere, der er centrale i denne første bølge.
Bimålerne leverer data, som viser, hvor på skolerne der kan spares strøm om natten, i weekender og i ferien. Normalt måles der kun èt sted i bygningen, ved hovedmåleren men med bimålere kan den tekniske servicemedarbejder finde de specifikke besparelser i bygningen.
CO2-målerne viser hvornår der er folk i lokalerne, og netop om aftenen og i weekenden er flere lokaler booket af foreninger med afledt forbrug af varme, lys og ventilation. Indimellem bruges bookingerne ikke, og så kan sensorerne fortælle, hvornår der kan skrues ned og spares.
Mere overordnet kan målinger over længere tid også anvendes til at bruge skolerne mere intensivt og spare på anlæg af nye m2, noget der belaster både budget og CO2-udledning væsentligt.
Sensordata trækkes ind på en dataplatform, hvor rapporter viser konsekvenser for hver bygning i kr. og CO2, før og efter konkrete tiltag. Platformen har mange flere visninger, der afspejler bygningens energieffektivitet, såkaldte sladrehanke, der er udviklet som en del af AI-signaturprojektet. Sebastian og Martin arbejder på løbende at få indlæst data fra kommunens CTS-system, så der kan arbejdes meget bredere end de to nævnte områder og hentes flere gevinster på et område, hvor besparelser og reduktioner på drift og anlæg er efterspurgt politisk. Se mere om platformen via links under denne artikel.
Arbejdsdelingen fremad er, at It-afdelingen fortsat skal levere projektledelse, mens Ejendomscentret skal eje projekt, infrastruktur og dataplatform. Commitment er på plads, mens fordelingen af udgifterne afklares af de to afdelinger i nærmeste fremtid.
Videoer:
· Kort om dataplatformen, video med Jakob Kaiser, Aarhus Kommune og Emil Bekker, NTT Data
· Grundig gennemgang af dataplatform, video med Emil Bekker, NTT Data
· Gennemgang af algoritmen/AI-driftsoptimeringsmodel, video med Ulrik Thyge Pedersen, NTT Data
Links:
Se mere om platformen og algoritmen på projektet website - Optimeret bygningsanvendelse med AI (govtechmidtjylland.dk)