Vitani Building Control: AI-styret indeklima

Hvad er løsningen?

Vitani Building Control er med konceptet, Al-styret indeklima, indstillet til Energiforum Danmarks Innovationspris 2019. Løsningen består af en række innovative produkter i en samlet datadreven forretningsmodel der anvender IoT-data, kunstig intelligens og digital twin algoritmer, som både garanterer besparelser og en hurtigere grøn omstilling – også uden store økonomiske investeringer.

Ved at kombinere velafprøvede IoT-sensorer med kunstig intelligens i skyen, er det muligt at opnå besparelser på mindst 10 til 15 procent af varmeregningen, samt at skabe et bedre indeklima i bygningen. Den selvlærende kunstige intelligens skaber en digital tvilling i skyen, som sammenholder vejrprognoser med bygningens reaktioner. Hermed tages der højde for den klimamæssige påvirkning fx vind og vindretning giver i forhold til bygningens klimaskal, vinduesplaceringer og areal. Bygningens eksisterende CTS-system justeres automatisk to gange i timen til bygningens behov med afsæt i en 24 timers lokal vejrudsigt. På den måde kan systemet forudsige, hvornår bygningen enten skal opvarmes eller nedkøles, udfra de indeklimakrav bygningen er opsat til.

Efterhånden som den kunstige intelligens lærer bygningens termiske kapacitet at kende over tid, vil bygningers energiforbrug kunne reduceres med 15 til 30 procent – og i nogle tilfælde mere. Den første danske installation har opnået besparelser helt op til 46 procent på et i forvejen velfungerende BMS system.

Systemet kan også kobles op på energipriser og emissionstal, hvor enten energifleksibilitet, energieffektivitet eller bæredygtige energikilder prioriteres. Hvis bæredygtige energikilder vægtes, når den grønne energi er til rådighed, bidrager løsningen til det stigende krav om energifleksibilitet i den danske energiinfrastruktur.

Vitani anvender Omega platformen til at dokumentere bygningens energibesparelser, økonomiske gevinster, reducerede emissioner samt det i realtid målte indeklima, når bygningen er i brug. Alle opsamlede data om bygningen kan nemt deles med andre fagområder for endnu bedre bygningsdrift.

Hvis løsningen implementeres på et eksisterende CTS systemer, hvor bygningens installationer påføres IoT-sensorer, vil det koste kunden mellem 50 og 100.000 kroner, hvilket inkluderer udgifter til CTS leverandøren. Kunden skal dog forvente at betale løbende udgifter, som typisk svarer til fem til otte procent af kundens varmeforbrug. Likviditeten vil i de fleste større bygninger være positiv efter omkring 1,1 år – og her vil besparelserne også være de største.

Hvem er målgruppen?

Løsningen kan anvendes af bygningsejere, som kan overvåge og finjustere hele ejendomsporteføljen uden at øge personaleudgifterne. Derudover kan energirådgivningsvirksomheder anvende løsningen med fokus på at reducere kundernes energiforbrug. Løsningen er ligeledes relevant for forsyningsselskaber og deres kunder, som kan udnytte det eksisterende fjernvarmenet bedre, da løsningen fx tager hensyn til effektbegrænsning og sænkede fremløbstemperaturer. Facility Management virksomheder vil også kunne tilbyde løsningen til deres kunder, og garanterer disse et forbedret energiforbrug og et dokumenteret indeklima. Endelig kan CTS/BMS leverandører tilbyde løsningen som et supplement til kundernes åbne CTS/BMS-systemer, hvorved det enkelte system kan blive mere effektivt.

Hvordan bidrager løsningen til den grønne omstilling?

Ved at anvende kunstig intelligens til at lære bygningen og dens installationer at kende, kan Vitanis koncept prioritere den bæredygtige energi, når denne er til rådighed, hvorefter bygningen enten opvarmes eller nedkøles. Bygningen reguleres automatisk uden manuel indblanding fra teknisk personale og derfor kan konceptet implementeres på mange bygninger uden store investeringer.

Ligeledes kan systemet kobles op på energipriser og emissionstal, og derigennem understøtte behovet for energifleksibilitet. Ved brug af flere opvarmnings- eller kølesystemer, kan løsningen prioritere den mest energieffektive eller bæredygtige energikilde.