Energi Gør din bygning smart. Fortsat • udnyttelse af lokaler i forhold til personbelastning. • tømning af affaldscontainere. • saltning af veje og områder. • optimering og kontrol med parkering. • kundeflow i storcentre. om, hvordan data skal struktureres, for at man kan bruge dem smartest. Vi ynder at forklare det med, at vi hælder en masse information ned gennem en tragt og får et ekstrakt ud, der er søgbart og nemt at håndtere i et netværk af tråde, hvor tingene hænger sammen. Udviklingen er kun lige begyndt. Der findes data på alt, dem skal vi bruge i vores bygninger. n Aarhus Universitet ønsker datadrevet vedligehold, drift og beslutninger Hvis du planlægger at bygge, kan du altså gøre dit nye hus eller bygning smart allerede fra start og spotte unødige meromkostninger, før du sætter bygningen i drift. Men vi ser ikke kun et potentiale for intelligent drift ved nybyg. Der er også muligheder i eksisterende bygninger, og aktuelt hjælper vi Aarhus Universitet med at få et bedre overblik over deres data. Universitetet har sat et projekt i søen, hvor der anvendes data fra deres eksisterende CTSanlæg (Central Tilstandskontrol og Styring) og energiregistreringssystemer. Vi hjælper med at sætte data i kontekst for eksempel hvor en digital temperaturmåler er placeret i forhold til dagslysindfald i østeller vestfløjen. Ved at lægge mange slags data ind i en database er universitetet i stand til at krydsrelatere informationerne. Aarhus Universitets motivation er generelt at kunne udføre meget mere datadrevet vedligehold og drift samt træffe datadrevne beslutninger og spare ressourcer. Med et bedre overblik over deres data kan de analyse og tjekke, at de overholder de lovmæssige krav, for eksempel i forhold til indeklima, samt om der er nogle af deres bygninger, som per kvadratmeter skiller sig ud fra andre i forbrug af energi og vand. De indsamler information om belægning (personantal) i un- Rå data har begrænset værdi (A). Når vi har viden om datatyper og den kontekst, de indgår i, har vi brugbar information (B). Når vi kan sætte data i sammenhæng med andre data og tilhørende systemer, har vi viden, der kan bruges på tværs (C). Når vi kan analysere, at der er data, som skiller sig ud i forhold til andre, har vi indsigt (D). Når vi kan sammenkæde alt dette og få datadreven hjælp til at gennemskue de komplekse sammenhænge, hvormed data og tilhørende systemer påvirker hinanden, bliver vi meget klogere (E). Chefrådgiver Per Hendriksen. dervisningslokaler og kan dermed optimere brug af lokalerne i forhold til det faktiske antal studerende, der deltager i undervisningen. En intelligent guide for driftspersonalet Big data er i bevægelse. Det giver mange nye muligheder. Vi anvender bygningsmodeller i vores projektering, som indeholder tekniske anlæg og sensorer. Modeller kan bruges til at tilvejebringe et værktøj med de informationer, der er behov for fra start. Man er ikke længere nødt til manuelt at indtaste oplysninger om sammenhængen mellem placering af rumfølere i bygningens rum, og hvilke ventilations- og varmeanlæg der betjener rummene. Systemet kan være en overordnet guide for driftspersonalet. I stedet for at de selv skal opdage uregelmæssigheder, kan systemet være en slags intelligens, der fortæller driftspersonalet, hvad der er galt, og hvor de skal sætte ind. Omvendt kan driftspersonalet på baggrund af de analyserede data sende signaler tilbage til CTS-anlægget, hvis der skal ændres nogle ting, for eksempel i form af behov for varme eller natkøling. Der er mange muligheder for at forbedre og ikke kun i forhold til at spare energi og sikre bedre indeklima. I Niras har vi på baggrund af et erhvervs-ph.d.-projekt viden HVAC-ingeniør Mads Holten Rasmussen. Chefrådgiver Henrik Schledermann, ph.d. Sådan gør du din bygning smart fra start i projekteringsfasen: 1. Skab indsigt i din bygning fra start. Der er mange problemstillinger i byggeriet med at få tingene til at virke. Hvis du har intelligent styring, når du sætter bygningen i drift, kan du opdage mange flere ting tidligere i indkørings-/commssioningfasen. Meromkostningen ved at få det med i starten er lille i forhold til at få det indført efterfølgende. 2. Tænk i kontekst. Hvad skal bygningen bruges til? Er der data, der er væsentlige for de ønsker, man har for sin bygning eller ens forretning - som for eksempel belægning af lokaler? Få afklaret, om dataene i forvejen er tilgængelige i de systemer, der installeres i bygningen. Hvis ikke, så kan man i projekteringen sikre, at der er måleinstrumenter til at registrere de nødvendige data. 3. Hav en dialog om, hvad man vil med systemet. Er det for eksempel et ønske om nuancerede KPI’er? Systemet kan skaleres fra større bygningsejers overblik over mange bygninger til mindre bygningsejeres forbrug afhængig af ønsker og mål. 22 HVAC 5 · 2021
Download PDF fil
Se arkivet med udgivelser af HVAC Magasinet her
TechMedias mange andre fagblade kan læses her