ACE Esuda

Vår utmaning

Vi adresserar utmaningarna med kapacitetsbrist i el/energinätens
infrastruktur, ojämn elproduktion från förnybara källor som vind och sol, fjärrvärmedistribution samt behovet av nya lösningar för energilagring i Övre Norrlands nyindustrialisering. Genom att etablera en utökad testbädd i form av ”ACE Sandbox” i samarbete med ACE skapas en innovationsmiljö för framtidens smarta energisystem, där vi samlar och analyserar data från smarta elmätare, BMS-system och lokala energileverantörer med AI/ML-metoder för att optimera energianvändning, balansera lokala nät och hantera effektuttag effektivt.

Nuläget

Vi har en brist på system/produkter/tjänster som möjliggör en optimering av energianvändningen i samhället. Stora fastighetsbestånd har en onödigt hög energiförbrukning, det finns inte heller några bra verktyg för att balansera förbrukningen mellan fastigheter vilket leder till att effektbehovet är högre än vad det skulle kunna vara med effektiva verktyg.

Vad vill vi åstadkomma?

Projektet syftar till att utveckla innovationer för att analysera energibehovet hos byggnader under olika omständigheter genom att använda historiska data med hänsyn till väderförhållanden, bygginformation och byggnadens användning. Dessa data används för att förutsäga kommande energibehov i byggnader, för att balansera energibehovet mellan byggnader, och för att minska den totala energiförbrukningen.

Energioptimering
Vi optimerar energiförbrukningen i stora fastighetsbestånd genom att inkludera datamängder om konstruktion, analysera energianvändningsmönster, aktiviteter i byggnaderna, mikroklimat m.m. Med hjälp av denna kombination av datamängder som inte inkluderas i dagens fastighetsstyrningar, kan man fatta mer välgrundade beslut om energiåtgärder.
Testbädd ACE Sandbox
Vi börjar bygga upp ACE Sandbox som en testbädd för aktörer att testa nya teknologier som V2G, solceller och distribuerade resurser.

Maskininlärning
Vi arbetar med maskininlärning för att automatiskt känna igen vad som är normala mönster i data från fastigheterna, och vad som är avvikelser. För att snabbare träna upp våra modeller använder vi ”transfer learning” d.v.s vi använder redan tränade modeller från liknande fastigheter och kompletterar träningsdata med en mindre mängd från den aktuella fastigheten.
Förstärkt verklighet och 3D-visalisering
Vi använder oss av förstärkt verklighet och 3D-visalisering för att informera energitekniker om tillståndet i fastigheterna, samt föreslå åtgärder.

Mål

Projektets huvudsakliga mål är att utveckla smarta energisystem där vi katalyserar på tidigare FoU för smarta energisystem. Offentlig verksamhet utvecklar medvetenhet om hur fastighetsdriften kan effektiviseras, företag förbättrar sitt kunnande om tjänster och produkter som skapar en ökad energidynamik i fastighetsbestånd där vi tar ett steg från ”att göra som vi alltid har gjort”.

Målgrupper

Projektets målgrupp är stora fastighetsägare som vill ta vara på möjligheten att minska sin energiförbrukning genom att nyttja data från sina fastighetssystem på ett smart sätt. fastighetsbestånd gällande tjänster för energi-effektivisering/besparing.

Primärt inkluderas fastigheter i Skellefteå, Piteå och Luleå kommuner men vi kommer att ta in behov från, och sprida resultat till övriga kommuner i Norr- och Västerbotten. Vi kommer även tillgängliggöra resultat till övriga Sverige, då liknande teknologier används i övriga kommuner.