Kunstig intelligens som værktøj til energioptimering

I en af DSB’s gamle bygninger i hjertet af Aarhus sidder 12 personer og arbejder med at reducere energiforbruget i tusindvis af bygninger. Ingen af de 12 har en bygningsteknisk uddannelse eller erhvervserfaring inden for byggeriet bag sig, og ingen af dem tager nogensinde ud og ser på de bygninger, de optimerer. På trods af det svarer energiforbruget i de cirka 15.000 bygninger, Ento Labs har indblik i, til 6 % af det samlede elforbrug i Danmark.

For at få finde ud af hvordan det hænger sammen, har PwC talt med Malte Frederiksen, der er en af de fire stiftere og kommerciel direktør i Ento Labs.

Data kan optimere energiforbruget

I Ento Labs er reduktion af energiforbruget i bygninger først og fremmest et spørgsmål om skala, forklarer Malte Frederiksen.

”Globalt er bygninger den største enkeltstående bidragsyder til at nå klimamål, og samtidig er den typiske proces med screeninger af hver bygning manuel og tidskrævende. Den tager for lang tid, og det er for besværligt at undersøge hver eneste bygning. De screenes kun med års mellemrum, og det er for tilfældigt, i hvilken rækkefølge problemerne bliver fundet. Processen svarer grundlæggende ikke til udfordringens omfang, når alle verdens bygninger skal være mere energieffektive.”

For de fire stiftere – Henrik Brink, Malte Frederiksen, Bo Tranberg og Kasper Bjørn Nielsen – var løsningen derfor at kigge i en helt anden retning: nemlig mod at bruge de data, der allerede er tilgængelige, til løbende at identificere bygningerne med det største potentiale for effektiviseringer. Derfor ved medarbejderne i Ento Labs måske ikke så meget om bygningsteknik i klassisk forstand, men de er til gengæld eksperter i at indsamle, forstå og analysere data og i at bruge kunstig intelligens til matematisk modellering og profilering af bygningerne.

I 2022 resulterede den tilgang i, at Ento Labs’ kunder havde en besparelse på 50 mio. kr., og at Ento Labs selv opnåede en vækst i omsætningen på 500 %.

Analyse af data giver unik viden

”For at optimere energiforbruget i en bygning skal man kende bygningens driftsmønster. Men hver eneste bygning i verden er unik. De vil reagere på forskellige måder. Derfor er kunstig intelligens et fantastisk værktøj til energioptimering,” fortæller Malte.

Ento Labs bygger derfor en model for hver bygning, så den kunstige intelligens forstår forbruget. Det gør de med udgangspunkt i energiforbruget i bygningen og tilføjer en række forklarende variable – fx udendørstemperaturen, luftfugtigheden, dag på ugen og måneden samt åbningstider.

Derudover bruger de data om bygningen fra BBR-registret og data om virksomheden fra CVR-registret. Elforbruget henter de fra Energinets Datahub, og data om vand, varme, gas og lignende forsyningskilder hentes fra lokale forsyningsselskaber. Ento Labs anvender også en række globale datakilder til at hente graddage, virksomhedens åbningstider, eventuel nedlukning i et land som følge af COVID-19 mv. Hvor det er muligt, bruger Ento Labs globale datakilder, der dækker flere lande, for at begrænse antallet af landespecifikke integrationer.

Da hele analyseprocessen er automatiseret, kan Ento Labs på én dag lave en prioriteret liste over mulige tiltag til en kundes bygningsportefølje, rangeret efter økonomisk gevinst – blot ved at virksomheden giver en fuldmagt til, at Ento Labs må indlæse deres energiforbrug.

”Mellem 15 og 20 % af energiforbruget i bygninger er spild. Man regner med, at bygningsautomatikken kører, som den skal, men det gør den bare ikke. Det kan skyldes fejl i opsætningen af bygningsautomatikken – fx forkert indstillede tids-, temperatur- og ventilationsværdier eller sensorer, der fejler. Det energiforbrug giver ingen værdi, og det kræver ofte kun få timers arbejde for en tekniker at gøre noget ved. For vores kunder sidste år var det måske 80 % af det forbrug, vi fjernede, der skyldtes spild,” uddyber Malte.