Verdien av data

Målerdata er kunnskap. Uten detaljinformasjon om nettets faktiske tilstand og energiflyten i systemet, kan ikke fjernvarmeanlegget vite hvilke funksjoner som må finjusteres, og hvordan effekten av disse skal evalueres. Kort sagt er det ikke mulig å optimalisere det du ikke måler – og etter hvert som datafrekvensen øker, vil også grunnlaget du har for optimalisering av verdiene du kan skape øke.

Kunnskapen som hentes ut av hyppige målerdata fra fjernvarmeanlegg, kan brukes på mange forskjellige måter i det daglige arbeidet. Nedenfor er noen av de mest relevante bruksområdene – i dag og i fremtiden.

• Sikre inntektsgrunnlaget
• Forbedre kundeservicen
• Identifisere feil eller feiljusterte understasjoner
• Overvåke temperaturnivåer i distribusjonsnettet
• Lekkasjedeteksjon
• Identifisering av varme- og vanntap
• Styrke sluttbrukerens engasjement
• Modellere bygninger
• Forme toppbelastningen

Hyppige data sikrer et alltid oppdatert og nøyaktig faktureringsgrunnlag, og gjør det mulig for forsyningsselskapet å ha full kontroll over inntektene. Du kan for eksempel overvåke sluttbrukerens forbruk nøye for å se om det utvikler seg som forventet. Dermed kan man detektere svindel og identifisere andre uregelmessigheter på et tidlig tidspunkt. I tillegg gjør hyppige data det mulig å overvåke målerne ofte, noe som sikrer rask deteksjon og korrigering av feil, som f.eks. en ødelagt temperatursensor.

Smartmåling bidrar til en mer proaktiv dialog med sluttbrukerne, fordi forsyningsselskapet kan hjelpe dem med å se konsekvensene av energiforbruket og gi dem databaserte råd om individuell energioptimalisering. Dette er et hovedelement i å opprettholde posisjonen til fjernvarme som et attraktivt og konkurransedyktig produkt.

Hyppige data gjør det mulig å identifisere forbedringsmuligheter og proaktivt kontakte de aktuelle sluttbrukerne for å hjelpe dem med å optimere varmeanlegget deres.
Det anslås at 75 % av alle understasjoner kan forbedres i forhold til effektivitet, og at problemene kan identifiseres ved hjelp av timebaserte verdier fra smartmålere.

Gadd, H. (2014). To analyse measurements is to know!

Temperaturen i distribusjonsnettet må senkes for å kunne forbedre energieffektiviteten og få riktige forhold for integrasjon av f.eks. solvarmeanlegg og varmepumper i nettet. Hyppige data gir deg nettbasert og oppdatert informasjon om de faktiske temperaturene i nettet, noe som er nødvendig for å kunne bestemme den laveste akseptable turvannstemperaturen som er mulig for å gi sluttbrukerne tilfredsstillende service. Dette er spesielt viktig i nett med lavtemperatur fjernvarme, og hvor det ofte handler om å justere et par grader avhengig av årstid. I tillegg vil du raskt kunne identifisere, kontakte og veilede sluttbrukere som forårsaker for høy returvannstemperatur.

Noen energimålere kan måle strømning begge veier, slik at forsyningsselskapet kan identifisere hvor behandlet vann fra distribusjonsnettet går tapt i bygninger eller understasjoner. Overvåking og reduksjon av lekkasjer gir kostnadsbesparelser ved tilføring og oppvarming av nytt behandlet vann til systemet. I tillegg kan du detektere installasjoner hvor inntrengning av vann i fjernvarmesystemet forårsaker problemer med kvaliteten på det behandlede vannet.

Ved å kombinere hyppige data fra sluttbrukeren med informasjon fra strategiske plasseringer i det totale distribusjonsnettet, kan forsyningsselskapet identifisere differansen mellom energien som mates inn i de individuelle nettsonene og varmen som faktisk forbrukes i bygningene. Dette muliggjør kontinuerlig overvåking av varmetapet, slik at man raskt kan oppdage negative eller positive trender. I strategiske deler av nettet kan energimålere suppleres med andre målinger som f.eks. trykk, for å få en enda mer detaljert informasjon fra nettet.

Med hyppigere data kan forsyningsselskapet tilby sluttbrukerne tilleggstjenester som nettbasert energistyring, eller kanskje til og med tilby å drifte sluttbrukerens varmeanlegg på en mest mulig energieffektiv måte. I tillegg åpner sanntids målerdata opp for muligheten til å introdusere nye, fremtidige faktureringsordninger som støtter en mer energieffektiv varmetilførsel. Slike ordninger kan kanskje være basert på sluttbrukerens grad av fleksiblitet og ikke nødvendigvis energiforbruket, ved at de kan bruke mer varme når det er overskuddsvarme i nettet og bruke den opplagrede varmen i timer med høyt forbruk i nettet.

Å forutsi hvordan bygninger vil opptre under forskjellige forhold, vil være et hovedverktøy for produksjonsplanlegging, bruk av bygningene til varmemagasinering, eller når man skal vurdere behovet for modernisering. Bygningsmodeller kan brukes til energimerking og til å utarbeide forbedringsforslag basert på varmeprofilene. Å vite at en bygning har konsekvent dårlig ytelse når det blåser kald vind fra vest, eller at det ville være lønnsomt å skifte ut vinduene slik at de kan absorbere mer solenergi, vil sette deg i stand til å iverksette nødvendige tiltak for å forbedre kundens energiytelse.

For å være konkurransedyktig og ha en optimal produksjon er det ofte ønskelig å redusere forbrukstopper. Intelligente målere kan brukes til å begrense forbruket til et varmeanlegg, slik at sluttbrukeren blir nødt til å redusere energitoppene sine. Dette kan være en forutsetning for å kunne koble flere og flere bygninger til det eksisterende fjernvarmenettet, noe som er blitt et svært viktig tema i den nye EU-fremtiden, hvor det vil være fokus på mer fjernvarme. Svaret er ikke alltid å fornye alle rør i bakken for å øke kapasiteten, da dette kan øke kostnadene og gjøre fjernvarme mindre attraktivt.