Når bygningens behov ændrer sig, bør styringen følge med

Forudsætningerne for god bygningsdrift ændrer sig hele tiden. Vejret skifter, brugen ændrer sig, og belastningen på de tekniske anlæg varierer.

CTS-anlægget styrer installationerne stabilt ud fra de driftstider, setpunkter og reguleringsprincipper, det er sat op med. Men indstillinger, der var optimale ved opstart eller seneste indregulering, passer ikke altid til bygningens aktuelle behov.

Anlægget kan derfor gøre præcis, hvad det er sat til, selv om styringen ikke længere svarer til behovet. Ventilationen kan starte for tidligt. Varme og køling kan modarbejde hinanden. Og små fejl kan øge forbruget længe, før nogen ser dem.

Det vil LTECH og 4i4 ændre med et nyt samarbejde. Her bliver praktisk viden om CTS og bygningsautomation koblet med AI-baseret analyse og automatisk styring.

”CTS-anlæggene og de tilknyttede sensorer giver allerede adgang til store mængder data. Udfordringen er, at de færreste driftsorganisationer har tid og ressourcer til at følge alle anlæg og omsætte data til løbende forbedringer. Det er netop her, AI-laget kan skabe værdi”, siger Kenn Nielsen, salgschef i LTECH.

Et ekstra optimeringslag på den styring, der allerede findes

Løsningen kobles på bygningens CTS- eller BMS-anlæg og kræver som udgangspunkt ikke ny hardware. Den analyserer løbende data i realtid fra sensorer, målere og styringspunkter. De kobles med vejrprognoser, driftsplaner, aktuelle forhold i bygningen og dens termiske respons.

På den baggrund justerer systemet relevante setpunkter døgnet rundt. Det er en aktiv styring og ikke kun en analyse eller et forslag til driftspersonalet. Målet er at sikre den ønskede komfort og luftkvalitet med mindst muligt energiforbrug.

Afhængigt af bygningens tilstand, datagrundlag og indregulering viser erfaringerne besparelser på op til 30 procent. Samtidig mindsker de automatiske setpunktjusteringer behovet for manuelle indgreb.

På ARKEN Museum for Samtidskunst har LTECH og 4i4 opnået en reduktion på 26 procent via det eksisterende CTS-anlæg.

Automatik frigør tid til tekniske opgaver

AI-løsningen skal ikke erstatte driftspersonalet. Den skal overtage en del af den faste overvågning og de mange små justeringer, som ellers kræver tid og konstant opmærksomhed.

Et filter kan være ved at stoppe til. En ventil kan reagere forkert. Eller to anlæg kan arbejde mod hinanden. Når systemet opdager den slags tidligt, kan driftspersonalet gribe ind, før det fører til et højt forbrug, dårlig komfort eller driftsstop.

”LTECH kender installationerne og den praktiske bygningsdrift, mens vi er specialister i dataanalyse og kunstig intelligens. Sammen kan vi omsætte data til aktiv styring, reducere energiforbruget og give de tekniske medarbejdere en dybere indsigt i bygningernes anlæg”, siger Jonas Lund-Jacobsen, CEO i 4i4.

Det er især relevant for kommuner, regioner og andre ejere med mange bygninger. Her er der ofte flere CTS-platforme og få ressourcer til at følge og optimere alle anlæg. Et samlet overblik gør det lettere at sætte ind, hvor effekten er størst.

Systemet opbygger løbende en datadrevet historik over bygningens driftsforhold og respons. AI-modellen lærer af de registrerede mønstre og fastholder denne viden. Dermed bliver den i organisationen, selv om en erfaren medarbejder skifter job eller går på pension.

”Når en erfaren medarbejder stopper, kan vigtig viden om bygningens særlige forhold forsvinde. Med AI-modellen bliver den viden om anlæggenes adfærd, som kan aflæses i data, bevaret og gjort tilgængelig for resten af organisationen. Det gør bygningsdriften mindre afhængig af enkelte personer”, siger Kenn Nielsen.

Målet er bredere end en lavere energiregning. Samarbejdet skal gøre den eksisterende styring mere præcis, mindske behovet for manuelt tilsyn og gøre resultaterne lettere at dokumentere. Det kan ske uden, at bygningsejeren behøver at begynde forfra.