Dette melder det danske Teknologisk Institut.

Prediktiv styring, det vil si et system som forutser og tilpasser seg fremtidige forhold som vær og strømpriser, kan redusere energiforbruket til ventilasjon og temperaturregulering i skoler og kontorer. Men teknologien brukes sjelden fordi den krever komplisert og kostbar oppsett. Teknologisk Institutt, Airmaster og Aalborg Universitet skal i det nye prosjektet SAAVER utvikle en selvlærende algoritme som skal fjerne behovet for manuelt arbeid.

Teknologisk Institutt og Airmaster har i et tidligere ELFORSK-prosjekt vist at et ventilasjonsanlegg kan optimalisere driften ved å tenke framover og tilpasse seg værmeldinger, bruksmønstre og varierende strømpriser.

Men for at et anlegg skal kunne drives optimalt, må det først konfigureres manuelt med data om det enkelte rommets isolasjonsevne, romvolum og vinduenes type og orientering mot solen, samt eventuell solskjerming. Dette er en tidkrevende oppgave med risiko for menneskelige feil, og de høye kostnadene gjør at teknologien i praksis trolig bare vil bli brukt sporadisk.

– Prediktiv styring har et dokumentert potensial, men i dag kreves det spesialkompetanse for å sette det opp riktig i hvert enkelt rom. Feil innstillinger kan i verste fall øke energiforbruket i stedet for å redusere det. Med SAAVER vil vi undersøke om anlegget selv kan beregne hvordan rommet reagerer termisk. Lykkes vi med det, fjerner vi en vesentlig barriere for å ta teknologien i bruk i større skala, sier prosjektleder Jakob Wulff Andersen ved Teknologisk Institutt.

SAAVER står for Self-Learning Adaptive Algorithms for Ventilation and Energy Reduction. Prosjektet har et samlet budsjett på 5,25 millioner danske kroner og er støttet med 2,6 millioner kroner fra Det Energiteknologiske Utviklings- og Demonstrasjonsprogrammet (EUDP) under Energistyrelsen.

Målet: Oppsett uten ekspert

Ved hjelp av maskinlæring og tidsserieanalyse er ambisjonen å utvikle en algoritme som selv kan estimere et roms termiske egenskaper basert på data fra anleggets egne sensorer, uten at en tekniker må konfigurere systemet manuelt.

I tillegg til selve selvkalibreringen skal prosjektet også teste hvordan funksjoner som koordinert solskjerming, forbedret nattkjøling og en modell for trekk og luftlagdeling kan bidra til ytterligere besparelser og bedre komfort.

Bygger videre på dokumenterte resultater

Prosjektet bygger på et tidligere ELFORSK-prosjekt, der prediktiv styring i løpet av tre sommermåneder ga en energibesparelse på 44 prosent sammenlignet med en fast temperaturinnstilling på 23 °C. Målet i det nye prosjektet er å oppnå ytterligere besparelser i tillegg til dette, men på årsbasis og under normale driftsforhold forventer partnerne mer moderate resultater.

– Besparelsen avhenger i stor grad av bygningen, årstiden og hva man sammenligner med. Noen av funksjonene vi ønsker å utvikle, er fortsatt på idéstadiet, og en stor del av prosjektet handler nettopp om å avklare hva som faktisk lar seg gjennomføre i praksis, sier Jakob Wulff Andersen.

Tilpasset lokale forhold

Airmaster A/S, som produserer desentrale ventilasjonsanlegg, skal på sikt kommersialisere resultatene gjennom en programvareoppdatering, blant annet til selskapets AMX4-anlegg med integrert varmepumpe.

– Vi vet fra tidligere analyser at det allerede er store energibesparelser knyttet til desentral tilførsel av friskluft, fordi vi unngår energitap i distribusjonen gjennom kanaler. Samtidig gjør anleggets innebygde varmepumpe det til et opplagt valg for oppvarming og kjøling av rommet, siden den har høy effektivitet. Vi har tidligere vist at MPC-teknologien gir store energibesparelser fordi den i praksis kan «se inn i framtiden». Med SAAVER sikrer vi gjennom maskinlæring at systemet automatisk kan tilpasse seg lokale forhold, også når disse endrer seg over tid. Dermed får vi et framtidsrettet system med et energiforbruk som bare utgjør en brøkdel av mange eldre løsninger som fortsatt er installert i bygninger i dag, sier Erik Bjørn, Head of Technology and Innovation i Airmaster A/S.

Testes i laboratorium og full skala

Aalborg Universitet bidrar med den matematiske modelleringen. En sentral utfordring blir å få de beregningstunge algoritmene til å kjøre lokalt på anleggets egen maskinvare, slik at løsningen ikke blir avhengig av skytjenester eller en konstant internettforbindelse.

De første prototypene skal testes under kontrollerte forhold i Teknologisk Institutts inneklimalaboratorium i Taastrup. Deretter skal systemet testes i full skala på et demonstrasjonsanlegg hos Kamstrup A/S i Stilling, der det allerede er installert 28 AMX4-anlegg.

Resultatene skal formidles fortløpende gjennom blant annet fagartikler, konferanser og en vitenskapelig publikasjon.