Energiomställningen innebär en djupgående förändring som kräver nya, intelligenta lösningar. Digitaliseringen ger de verktyg som behövs – exempelvis i form av artificiell intelligens (AI).

Det ska hjälpa till att möta de höga kraven på ett mer klimatvänligt och effektivt energisystem. Möjligheterna att använda AI-system sträcker sig från smarta elnät till fastighetsautomation i hemmet. Faktum är att det knappt finns något område inom energisektorn där AI inte kan ge ett meningsfullt stöd.

Omvandlingen av energisektorn är digital

Målen är tydliga, men de är fortfarande ambitiösa: mer förnybar energi, mer effektivitet, mer decentralisering och samtidigt mindre CO2-utsläpp. Detta innebär att man måste harmonisera en ökande efterfrågan på energi med mer volatila energiflöden. Som ett resultat av detta ökar betydelsen av flexibla och motståndskraftiga lösningar – liksom betydelsen av digitala verktyg.

Digitala verktyg för energimarknaden

De finns i alla delar av energisystemet, exempelvis:

Som komponenter i smarta nät, t.ex. smarta mätare eller styrenheter för energiflöden.
I kommunikationsinfrastrukturen för att kunna bearbeta data från de smarta mätarna.
Inom dataanalys, från signal- och tillståndsanalyser till systemövervakning och utvärdering av konsumentdata.
Automatisering av lastbalansering, lagringshantering och andra funktioner.
Artificiell intelligens spelar en nyckelroll i detta. Det råder ingen tvekan om att det nya energisystemet blir mycket mer komplext och att hanteringen av det blir allt viktigare. Data måste samlas in, analyseras och omvandlas till beslut för att säkerställa en stabil energiförsörjning och för att använda el så effektivt som möjligt.

Krav för modern energiförsörjning

En av de viktigaste frågorna i samband med energiomställningen är:

Hur kan energianvändning och energiproduktion synkroniseras i tid och rum? Med andra ord, hur kan vi säkerställa att förnybar el finns tillgänglig på rätt plats vid rätt tidpunkt?

Att hantera energisektorn med AI

Svaren på dessa frågor blir alltmer komplexa i ett energisystem som till stor del ska baseras på förnybara energikällor. Till exempel måste man ta hänsyn till fler externa faktorer som kan påverka kraftproduktionen, som den föränderliga dag- och nattcykeln eller vädret. Samtidigt är det viktigt att täcka in den växande energiförbrukningen. År 2040 kan den globala siffran vara nästan 27 procent högre än 2017, enligt uppskattningar från International Energy Agency (IEA).

Detta innebär att energiflödena måste styras snabbare och mer flexibelt för att optimera energiförbrukningen. Detta är endast möjligt med hjälp av ett antal olika data. Nätutnyttjande, förbrukning, lagringskapacitet, väderförhållanden med mera måste beaktas i sitt sammanhang. Detta gör besluten till en komplex fråga.

Dataanalys för en tydlig bild

Det är därför det finns en så stor potential i att använda av artificiell intelligens. Big data och dataanalys i den skala som krävs överstiger människans förmåga. AI gör det däremot inte bara möjligt att samla in, bearbeta och förbereda relevanta data från energisystemet – och göra dem tillgängliga i ett smart elnät. Den hjälper också till att integrera automatiserade lösningar och fjärrkontroller för anläggningar och nät i energisystemet. På så sätt blir den artificiella intelligensen en ledstjärna för energiomställningen.

Byggnadsautomation med artificiell intelligens

Energihantering och artificiell intelligens är naturligtvis inte bara viktiga för energiomställningen i elnäten. Inom byggnadssektorn fyller de samma funktioner och säkerställer större effektivitet.

Oavsett om det handlar om ett privat hem eller en funktionell byggnad för handel och industri. När allt kommer omkring kan el sparas överallt eller distribueras mer effektivt. Men exakt hur gör AI:n det?

Energihantering i nätverk

Nätverk inom energihantering innebär inte bara att de tekniska systemen i en byggnad korresponderar med varandra. Det handlar också om att koppla samman energi- och processdata på ett meningsfullt sätt.

Denna koppling ger inte bara svar på frågor om förbrukning (av maskiner eller elektriska apparater) utan kan direkt analysera energieffektiviteten i de processer som körs. Förutsättningen för detta är att motsvarande data måste tillhandahållas.

Internet of Things (IoT) är därför den viktigaste grunden för intelligent fastighetsautomation och tillhörande energihantering.

Prognoser och analyser

I själva verket kan omfattande fastighetsautomation ta hänsyn till mycket mer detaljer än energi- och processdata. En digital inspelning av en byggnad öppnar upp för långtgående möjligheter i detta avseende:

Rumssensorer i kombination med beläggningsprotokoll kan bidra till att bättre anpassa uppvärmningen eller kylningen av rummen till deras användning.

Oregelbundenheter eller defekter hos energiförbrukare i byggnaden kan identifieras och analyseras.

Baserat på alla dessa data kan AI göra förutsägelser om när vilka förbrukare behöver hur mycket energi.

Flexibel energihantering

Precis som på elnätsnivå gäller samma sak för energihantering i byggnader: Besluten måste fattas snabbt och flexibelt. Detta gäller i ännu högre grad om energibehovet åtminstone delvis täcks av egenproducerad, förnybar el.

Trots de komplexa kraven har AI en bättre överblick och kan inte bara automatiskt utvärdera data, utan också automatiskt ta över styrningen baserat på dessa.

Detta gör det till exempel möjligt att undvika toppbelastningar under driften av system och enheter, eftersom efterfrågan kan anpassas till den tillgängliga energin – för betydligt större energieffektivitet.

Fler möjligheter med artificiell intelligens

Genom att använda AI kan tillämpningsmöjligheterna för energihantering utökas ytterligare. Klassiska områden för energihantering är lastbalansering och – särskilt i samband med förnybar energi – lagringshantering. Laddhantering för elfordon, både inom den privata och den kommersiella sektorn, blir också allt viktigare.

AI-lösningar för framtidens fastighetsautomation

Byggnadsautomation för ökad energieffektivitet innebär dock mer än bara intelligent styrning av energiflöden. Med tillräckligt data och artificiell intelligens kan kopplingar implementeras redan på byggnadsnivå. Hur kan det se ut? Till exempel så här:

Baserat på data från rumssensorer känner AI:n igen vilka rum som används och vilka som inte används. CO2-sensorer kan göra detta lika bra som rörelse- eller närvarosensorer.
Samtidigt får AI:n information om var t.ex. processvärme genereras i en produktionsanläggning.
Genom att koppla samman sådana data kan energi - i det här fallet värme - användas mer effektivt.
AI-lösningar för effektiv kylning av byggnader
För övrigt fungerar den här metoden också i motsatt riktning. Många tekniker för passiv kylning av byggnader drar nytta av artificiell intelligens och möjligheterna till automatisering:

Latenta värmelagringssystem använder t.ex. material som kan absorbera och lagra värme genom att ändra sitt fysiska tillstånd. Detta kyler rummet när temperaturen stiger. När temperaturen sjunker igen släpper systemet ut den lagrade värmen igen. På så sätt minskas även temperatursvängningarna, så att den inre temperaturen hela tiden ligger på samma nivå.
Ett annat exempel är värmepumpar, som inte bara är effektiva för uppvärmning. De är också idealiska för kylning och kan vid behov avleda överskottsvärme från byggnaden till omgivningen.
I båda fallen kan artificiell intelligens användas för att upptäcka temperaturskillnader i ett tidigt skede och vidta lämpliga åtgärder. Ständiga kontroller av rumstermometern och manuella inställningar på termostaten är därför inte längre nödvändiga – byggnadstekniken reglerar rumstemperaturen helt automatiskt.
Med de exempel som presenterats är potentialen för artificiell intelligens inom energihantering långt ifrån uttömd. Tillämpningsmöjligheter väntar längs hela värdekedjan. Från produktion till handel och fakturering kan AI-applikationer bidra till att göra energisektorn mer effektiv.