"Eigenlijk kunnen alle gebouwen profiteren van AI"

Hoe verwarm je je huis? Misschien is het 's nachts wat warmer in de keuken dan nodig is, en misschien stijgt de warmte in kamers met grote ramen snel naar onaangename warme op zonnige dagen? Dit is inderdaad het geval in veel gebouwen. Gezamenlijk worden er enorme hoeveelheden energie verspild.

In de EU zijn gebouwen verantwoordelijk voor zo’n 40 procent van het totale energieverbruik en circa 36 procent van de CO₂-uitstoot. Een lager energieverbruik in gebouwen kan daarom een aanzienlijke invloed hebben op het klimaat. Nu de energieprijzen de afgelopen jaren enorm zijn gestegen, gaat de wens om klimaatimpact te verminderen hand in hand met de noodzaak om de energiekosten voor huizen, werkplekken en andere gebouwen snel te verlagen. Naast de vraag naar een groener energieverbruik en de wens om geld te besparen, is er een nieuwe mogelijkheid ontstaan om energie te besparen: kunstmatige intelligentie, AI, toegepast op warmte- en ventilatietechnologie.

Enorme hoeveelheden data

In het kort kan AI worden omschreven als de toepassing van rekenkracht om toegang tot data te krijgen, deze te begrijpen en te analyseren om suggesties te geven over hoe te handelen om een specifiek doel te bereiken. Bijvoorbeeld: hoe verwarm je een gebouw op de meest optimale manier met optimaal comfort voor de mensen in het gebouw. Er is echt geen limiet aan de datahoeveelheden of de hoeveelheid parameters die de data tonen. In tegenstelling tot menselijke intelligentie kan AI de enorme hoeveelheden data benutten, inclusief meetgegevens die continu worden bijgewerkt, en deze toepassen om een specifieke temperatuur in kamers te plannen, de klok rond, het gehele jaar door.

Als we je huis als voorbeeld nemen, dan is het mogelijk om sensoren te installeren die continu de temperatuur en luchtvochtigheid in verschillende kamers meten. In combinatie met data over de buitentemperatuur en de hoeveelheid energie die wordt geleverd voor verwarming en ventilatie, ontstaat er geleidelijk een patroon van hoe het weer en het energieverbruik de omstandigheden binnenshuis beïnvloeden. Het AI-systeem kan ook data van de weersverwachting gebruiken om de verwarming en ventilatie aan te passen.

Voorbeeld uit de praktijk: Gustavsberg, Zweden

AI-technologie wordt sinds het voorjaar van 2022 gebruikt in twee grote appartementengebouwen in Gustavsberg, Zweden. In twee blokken met 119 huurappartementen, gebouwd in 2018, is de verwarming geoptimaliseerd met behulp van AI-technologie. Een eerste vereiste is dat het comfort voor de huurders minstens even hoog moet zijn als voorheen. De gebouwen zijn aangesloten op stadsverwarming, maar dat maakt niet zoveel uit voor de implementatie van AI: de meeste warmtetechnologieën kunnen worden gecombineerd met AI.

"Het is een feit dat de binnentemperatuur nu constanter is en het comfort hoger dankzij de ventilatie en de verwarming die worden geregeld via AI-technologie", zegt Michael Skogqvist, vastgoedmanager bij Polstjärnan, dat eigenaar is van de gebouwen.

"Door rekening te houden met verschillende factoren zoals zonnestraling en weersverwachtingen, kan het systeem altijd één stap vooruit blijven en voorspellen hoeveel warmte de verschillende delen van het gebouw nodig hebben om de juiste temperatuur te behouden met zo min mogelijk warmtetoevoer", legt Michael Skogqvist uit.

Energieverbruik daalt met 30 procent

Het warmtesysteem van de gebouwen is continu verbonden met de AI-software en door de combinatie van sensoren en besturing leert het systeem steeds meer over hoe de gebouwen met zo min mogelijk energietoevoer kunnen worden verwarmd. De introductie van de technologie heeft het energieverbruik in de gebouwen in Gustavsberg tot nu toe met zo’n 20 procent verminderd. In combinatie met andere maatregelen is een totale energiebesparing bereikt van circa 30 procent.

Het potentieel om AI te gebruiken voor energieoptimalisatie beslaat vele gebieden binnen de energiesector. Een ander voorbeeld zijn complexe elektriciteitsnetten die steeds flexibeler moeten worden. De verschuiving naar fossielvrije energieproductie brengt meer weersafhankelijke bronnen met zich mee, zoals wind- en zonne-energie, en grote batterijen kunnen worden gebruikt om de frequentie in de netwerken op peil te houden. AI is cruciaal voor de zogenoemde smart grids die kunnen voorspellen welke energiebronnen wanneer nodig zijn, en vervolgens de energievoorziening kunnen sturen op basis van de behoefte.

Een ander voorbeeld zijn de energie-intensieve mobiele netwerken die heel verschillend worden gebruikt, afhankelijk van waar mensen zich bevinden en hoeveel ze bellen en hoeveel ze internet gebruiken. Het eerste AI-gestuurde mobiele netwerk in Japan verminderde het energieverbruik tot maximaal de helft in gebieden met relatief weinig verkeer en tot 20 procent per transmissie-eenheid, volgens telecombedrijf Nokia en de Japanse mobiele operator KDDI, met meer dan 60 miljoen gebruikers.

Kwestie van tijd

Kan AI-technologie ook helpen om het energieverbruik in je huis te verminderen? Volgens Michael Skogqvist is dat waarschijnlijk. "Ik denk dat eigenlijk alle gebouwen kunnen profiteren van deze technologie voor energieoptimalisatie. Het oudste gebouw waar we AI-optimalisatie willen installeren stamt uit 1905 en ik denk dat het slechts een kwestie van tijd is voordat we het in al onze gebouwen hebben geïnstalleerd."

Foto: Vattenfall