Fremtidens smarte energistyring løftes stadig høyere opp og frem på den samfunnsmessige dagsorden. (Illustrasjonsfoto: ABB)

Forbruksmønstre i energisektoren er i sterk endring. På produksjonssiden utfordrer egenproduksjon av strøm fra solceller den gamle nettmodellen. Hvordan skal morgendagens energisystem håndtere dette?

 Av: Jill Johannessen, KS Bedrift

Kompleksiteten i energisystemet er blitt mye større. Elektrifisering av transport og egenproduksjon av strøm bidrar til store endringer i energisystemet. Effektstyring og effekttariffer påvirker energikostnaden og gjør bruken mer kompleks og mindre transparent. Hva skjer når «alle» har solceller på taket eller 5000 Teslaer kobles på samtidig kl. 17?

Denne utviklingen stiller energibransjen ovenfor nye krav til å samle inn og raskt håndtere store mengder data om situasjonen i nettet, forbruk og produksjon. I følge Kristian Aarstad Vennemoe, Daglig leder i Green Building Solutions handler det om å få kontroll på og innsikt i dataene. Selskapet har fokus på hvordan ny teknologi og formålsfordelt energidata kan bidra til å kutte energiforbruket i nærings- og industribygg.

Et nøkkelord er fleksibilitet i energisystemet, hvor smart energistyring i industrien vil være en byggestein. Når avanserte systemer for måling og energistyring tas i bruk, vil nye tjenester og markeder for fleksibilitet vokse frem. Både nettselskap og samfunnet kan potensielt spare store summer.

KS Bedrift har snakket med Vennemoe, og spør hvordan denne utviklingen vil prege energibransjen fremover.

Hva er formålsfordelt energidata?

– Med formålsdeling ser vi på energiforbruket i alle komponentene i bygningsmassen – for eksempel hvor mye strøm som faktisk går til lys, varme, elektronikk, maskiner, motorer, pumper med mer. Dette gir oss et datagrunnlag til å ta beslutninger om hvordan endring i forbruksmønster kan gi store besparelser uten å gjennomføre større investeringer. Kunstig intelligens hjelper til å håndtere kompleksiteten i datagrunnlaget. Vi kan spare opptil 30 prosent energi ved å lage nye verktøy, som styrer energibruken basert på dataene som hentes inn.

Hvordan kan kunstig intelligens brukes til å styre energitoppene?

– Vi har et samarbeid med et nettselskap i Trøndelag og Norsk Kylling om effektstyring i Norsk Kyllings nye fabrikk. Der planlegges verdens mest energismarte produksjonsanlegg. En av grunnpilarene er at det skal være energifleksibilitet i så mange løsninger som mulig. Det betyr at de skal ha kjølelagre, varmelagre, el-lagre og muligheter for å flytte på disse energilastene for å styre de store effekttoppene man får i et slikt produksjonsanlegg.

– Ettersom kylling fabrikken ikke er bygget enda, så tester vi nå ut verktøyet i eksisterende fabrikk. Vi ser i samarbeidet på hvordan vi kan styre effekttoppene, slik at energibruken blir optimalisert på grunnlag av innsamlede data. Dataene kobles opp i skyen og kunstig intelligens hjelper oss med å ta de rette beslutningene. Vi utvikler en AI som tar i bruk data fra mange forskjellige kilder, som meteorologiske prognoser og kraftmarkedsprognoser, i tillegg til formålsfordelt energiovervåkning av all sluttbruk i bygningsmassen. Med det lager vi avanserte predikasjoner, som kan si noe om hvordan situasjonen vil være i morgen kl. 12 eller neste uke.

– Målet er å lage en helhetlig løsning som kan styre kompleksiteten og predikere energibruken i alle typer bygg. Prosjektet er et Pilot-E prosjekt hvor vi arbeider tett sammen med nettselskapene..

Hvilken rolle spiller energiselskapene i dette landskapet med kunstig intelligens i bygg?

– Fremtidens kraftmarkedet vil se veldig annerledes ut enn i dag. I denne utviklingen tror jeg at energiselskapene vil kunne ta en rolle som en tjenestetilbyder innenfor energistyring. De må bruke all kompetansen de har til å tilegne seg bedre innsikt i forbruket til kundene, slik at de får gode energidata. Deretter må de skape verdier av dataene ved å utvikle og tilby nye tjenester, som for eksempel automatisert energistyring. Vi må gjøre det enkelt for sluttbrukerne med skybaserte løsninger, som enkelt kan integreres mot andre energioppfølgingssystem.

Hva er neste skritt i den digitale revolusjonen?

– Basert på innsamlede data og læring kan vi forutse hvordan strømforbruket eller effekten din blir i morgen.  Da kan vi utvikle rådgivende informasjon, som at du bør være ferdig med å lade bilen din før kl. 11 i morgen, for da er det en effekttopp og prisene går opp.

Hva bør energibedriftene gjøre for å møte digitaliseringen i energisystemet?

– Jeg tror at energiselskapene vil tjene på å være åpen og våge å bryte gamle tankemønstre. De kan fort bli morgendagens «Kodak» hvis de bare sitter på gjerdet og venter. De må starte nå.