Ja, AI kommer att förbättra energieffektiviteten – ”I princip alla byggnader kan gynnas av den här tekniken”

Hur värmer du ditt hem? Kanske är det lite varmare i köket på natten än vad det behöver vara, och kanske stiger värmen snabbt till olidliga nivåer en solig dag i rum med stora fönster? Detta är faktiskt fallet i många byggnader, och tillsammans går enorma mängder energi till spillo.

I EU står byggnader för cirka 40 procent av den totala energianvändningen och cirka 36 procent av koldioxidutsläppen. En minskning av energianvändningen i byggnader skulle därför kunna få betydande effekt på klimatet. Eftersom energipriserna har skjutit i höjden de senaste åren har viljan att minska klimatpåverkan fått en skjuts av möjligheten att snabbt sänka energikostnaderna för bostäder, arbetsplatser och andra byggnader. Vid sidan av kravet på en omställning till grönare energianvändning och viljan att spara pengar har en ny möjlighet att hushålla med energin uppstått: artificiell intelligens, AI, som tillämpas på värme- och ventilationsteknik.

Enorma mängder data

Kortfattat kan AI beskrivas som tillämpningen av datorkraft för att hitta, förstå och analysera data i syfte att föreslå hur man ska agera för att uppnå ett specifikt mål. Ett exempel kan vara hur man värmer upp en byggnad på ett optimerat sätt med bästa möjliga komfort för personerna i byggnaden. Det finns egentligen ingen gräns för hur stora datamängderna kan vara eller hur många parametrar de kan visa. Till skillnad från mänsklig intelligens kan AI utnyttja de stora datamängderna, inklusive mätdata som uppdateras kontinuerligt, och använda dem för att planera för en specifik temperatur inne i rummen, dygnet runt, året om.

Om vi som exempel tar oss tillbaka till ditt hem är det möjligt att installera sensorer som kontinuerligt mäter temperatur och luftfuktighet i olika rum. I kombination med data om utomhustemperaturen och hur mycket energi som tillförs i uppvärmningen och ventilationen framträder successivt ett mönster av hur väder och energianvändning påverkar inomhusförhållandena. AI-systemet kan även inkludera data om det prognostiserade vädret för att styra uppvärmning och ventilation.

Ett exempel från verkligheten: Gustavsberg, Sverige

AI-teknik har använts i två stora flerbostadshus i Gustavsberg sedan våren 2022. Två kvarter med 119 hyresrätter, byggda 2018, har fått uppvärmningen optimerad med AI-teknik. Ett primärt krav har varit att komforten för hyresgästerna ska vara minst lika hög som innan. Byggnaderna är anslutna till fjärrvärmenätet, men detta spelar egentligen ingen roll för implementeringen av AI – de flesta olika typerna av uppvärmningsteknik kan kombineras med AI.

”Faktum är att inomhustemperaturen nu blir jämnare och komforten blir högre när ventilation och värme styrs med AI-teknik”, berättar Michael Skogqvist som är fastighetschef på Polstjärnan som äger fastigheterna.

”Genom att ta hänsyn till olika faktorer som solstrålning och väderprognoser kan systemet ligga steget före och förutse hur mycket värme de olika delarna av byggnaden behöver för att hålla rätt temperatur med minsta möjliga värmetillförsel”, förklarar Michael Skogqvist.

Energianvändningen minskade med 30 procent

Fastigheternas värmesystem är ständigt uppkopplat till AI-programvaran och kombinationen av sensorer och styrning gör att systemet ständigt lär sig mer om hur man värmer upp byggnaderna med minsta möjliga energitillförsel. Implementeringen av tekniken har hittills minskat energianvändningen med cirka 20 procent i byggnaderna i Gustavsberg. I kombination med andra åtgärder uppgår energibesparingen till totalt cirka 30 procent.

Potentialen för AI inom energioptimering täcker många energirelaterade områden. Ett annat exempel är komplexa elnät som i allt högre grad måste bli flexibla. Övergången till fossilfri energiproduktion inbegriper mer väderberoende energikällor som vind- och solkraft, och stora batterier kan användas för att upprätthålla frekvensen i näten. AI är avgörande för dessa så kallade smarta elnät som kan förutsäga vilka energikällor som behövs när, och sedan styra energiförsörjningen utifrån behovet.

Ett annat exempel är de energikrävande mobilnäten som används i väldigt varierande utsträckning beroende på var människor befinner sig, hur många samtal de ringer och hur mycket de använder internet. Det första AI-kontrollerade mobilnätet i Japan sänkte energianvändningen med upp till hälften i områden med relativt låg trafik och med upp till 20 procent per överföringsenhet, enligt telekombolaget Nokia och den japanska mobiloperatören KDDI, med fler än 60 miljoner användare.

Snart i en byggnad nära dig

Men kan AI-teknik bidra till att minska energianvändningen i ditt hem? Enligt Michael Skogqvist är svaret förmodligen ja. ”Jag tror att i princip alla byggnader kan gynnas av den här energioptimeringstekniken. Den äldsta byggnaden vi planerar att AI-optimera är byggd 1905, och jag tror att det bara är en tidsfråga innan vi har installerat dessa lösningar i alla våra byggnader.”