Problemer blev fundet automatisk

Læringshuset er i den grad et nybyggeri i særklasse. Bygningen, der blev indviet i november 2021 er på 15.500 kvadratmeter og et bud på “fremtidens skole” der rummer kreative lokaler til både skole, SFO, fritidsklub og dagtilbud til de mindste.

Da kunstig intelligens analyserer energiforbruget, har man løbende kunnet holde øje med bygningens energiperformance – altså hvor energieffektivt bygningen driftes. Analysen gjorde det dog klart at bygningens tekniske installationer ikke opførte sig efter hensigten.

I perioden ændres driften af de tekniske installationer, hvilket opfanges af den kunstige intelligens. Dette kan ses i forbrugsgrafen for Læringshuset, hvoraf det ses at tomgangsforbruget pludseligt stiger. Bygningen går fra at have et optimalt tomgangsforbrug til at have et merforbrug på flere hundrede tusinde kroner årligt.

Comissionering er svært i nye avancerede bygninger

Commissioning – på dansk idriftsættelse – af moderne bygninger er ekstremt komplekst, da de tekniske anlæg skal fungere optimalt, men også spille optimalt sammen. Selv den mindste fejl – f.eks. en temperatursensor der er placeret forkert – kan forårsage øgede driftsomkostninger.

Fejlplaceres en temperatursensor i loftshøjde i et stort åbent lokale, kan det f.eks. give signal til bygningens ventilationsanlæg om et behov for øget ventilering. Øges ventilationen på et “falsk grundlag” kan effekten af dette påvirke den reelle temperatur så meget at bygningens varmesystem aktiveres.

På den måde kan bygningens forskellige tekniske installationer skabe en “pendulering”, hvor der skiftevis varmes og køles, selvom der reelt intet behov er herfor. I takt med at bygningsautomatikken bliver mere avanceret ser man desværre ofte denne type driftsfejl.

Problemet blev udbedret

I Høje-Taastrup Kommune identificerede man fejlen, da Ento Labs’ kunstige intelligens kunne vise at bygningen i perioder havde været driftet optimalt.

“Bygningsreglementet indeholder krav til bygningens energimæssige ydeevne som er baseret på krav i EU-direktiv 2010/31/EU om bygningers energimæssige ydeevne. Denne energiramme skal være overholdt før man må bygge bygningen. Det var den ikke her, og det blev vi opmærksomme på, på grund af analysen af energiforbruget”, fortæller Jens-Emil Nielsen, Energiteknolog, Høje-Taastrup Kommune

Energibesparelser dokumenteres automatisk med kunstig intelligens

Efter den tekniske gennemgang faldt både tomgangs- og aktivitetsforbruget så markant at der indenfor få uger kunne dokumenteres en betydelig energibesparelse.

Her brugte man igen den kunstige intelligens til at analysere energiforbruget. Da algoritmerne lærer forbrugsmønstret at kende i hver enkelt bygning, kan der meget nøjagtigt beregnes en årlig energibesparelse.

For Læringshuset blev der således beregnet en årlig energibesparelse på 274.000 kWh pr år – tilsvarende 450.000 kroner, der nu kunne bruges på andre områder på skolen.