Energibesparing med automatiserad inneklimat- och ventilationsstyrning – drivkrafter och barriärer
2022 (Swedish)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE credits
Student thesis
Sustainable development
The essay/thesis is mainly on sustainable development according to the University's criteria
Abstract [sv]
Energiförbrukningen i Sveriges fastigheter uppgår till närmare 40% av totalprimärenergin för Sverige. Denna siffra förväntas öka ytterligare under den kommande 20-årsperioden. Av denna energimängd motsvarar 67% byggnadens operativa fas. I denna studie undersöks hur energiförbrukning kan minskas genom att införa mera byggnadsautomation och högre automationsgrad. Detta för att få fastigheter i ökad grad att anpassa sina energibehov efter faktiska rådande behov i stället för mer statiska driftfall.
En litteraturgranskning inom forskningsfältet utfördes mot forskningsfråga 1, Finns det en korrelation mellan energibesparing och automationsgrad i inneklimat och ventilationsstyrning? Här har tekniker som building management system (BMS) och building energy management system (BEMS) påvisat besparingar runt 30% vid införande. Vidare har tekniker som digitala tvillingar påvisat besparingar mellan 6,2%- 21,5% samt lägre påverkan på fastighetens brukare. Detta genom ett mer prediktivt underhåll och bättre förhandsanalyser av energieffektiva utfall innan implementering. Även artificiell intelligens (AI) påvisade goda energibesparingar vid införande med energibesparingar mellan 14% - 44%. Här indikerar studien att det finns problem med implementeringen. Detta har sin härkomst i, dels felaktigt konstruerat metadata och för få sensorer som ger AI för litet beslutsfattande underlag att arbete mot. Här har studier funnit att AI införd på en för dålig dataplattform kan bli direkt kontraproduktivt och öka energiförbrukningen i stället för att sänka denna. Dock framkommer det att det finns en positiv koppling mellan energibesparing och automationsgrad. Detta då besparingen ligger i fastighetens förmåga att adaptera sig till rådande omständigheter.
Forskningsfråga 2 avser: Vad föreligger det för hinder och drivkrafter för ökad implementering av automationsgrad i inneklimat och ventilationsstyrning? Gällande barriärer och hinder påvisar svaren från enkätundersökningen utförd i denna studie att det förkommer främst kunskapshinder och ekonomiska hinder för vidare implementering av automation inom fastigheterna. Vidare kan det utrönas att förvaltare och drifttekniker arbetar mer aktivt med energiledningsfrågor än de övriga skråna som undersöks i denna undersökning. Här visar svaren på att framför allt styrentreprenörerna och konsulterna behöver informera i högre grad om den nytta deras lösningar kan erbjuda för energikonservering. Detta på ett sätt som mottagaren förstår och kan relatera till för att motivera prisskillnader initialt i byggprocessen och med detta försöka överbrygga energiparadoxen, där kostnadseffektiva och energieffektiva lösningar uteblir som en konsekvens.
Abstract [en]
Energy consumption in Sweden, which originates from buildings and facilities, amounts to almost 40% of the total primary energy in Sweden. This figure is expected to increase further over the next 20 years. From this, 67% corresponds to the operational phase of the building. This study examines how this energy consumption can be reduced by increasingly adding a higher degree of building automation into the buildings, to get properties to increasingly adapt their energy needs to the actual prevailing needs instead of a more static operation.
A literature review in the research field was performed against research question 1, Is there a correlation between energy saving and degree of automation in indoor climate and ventilation control? Here, technologies such as building management systems (BMS) and building energy management systems (BEMS) had demonstrated savings around 30% upon introduction. By adding technologies such as digital twins have demonstrated savings between 6.2%-21.5% and lower the effect on the occupants’ residences comfort through better predictive maintenance and preliminary analysis of energy and comfort outcomes before real life implementation. AI also showed good energy saving potential with energy reduction between 14.4%-44.36%. However, there are problems that could occur with the implementation, as this study stats. This has its origin in partly incorrectly constructed metadata and a lack of sensors and actuators. This in turn gives the AI insufficient data for training basis and incorrect bases to build their forecasts on. This study also found that AI, or other analysis tools, on an insufficient databased platform can be directly counterproductive and increase energy consumption instead. However, it appears that there is a positive connection between energy saving and degree of automation. This is because the savings lie in the property's ability to adapt to prevailing circumstances.
Research question 2 refers to what are the obstacles and driving forces for increased implementation of the degree of automation in indoor climate and ventilation control? The answers from the questionnaire show that there are mainly knowledge barriers and financial obstacles for further implementation of automation within the properties. Furthermore, it can be ascertained that facility managers and technicians are more actively engaged with energy management issues than the other guilds in this survey. Here, the answers show that, above all, the automation-contractors and consultants need to provide better information about the benefits if their automation solutions and how it could reduce energy waste and thereby try to bridge the energy paradox, where cost-effective and energy-efficient solutions are overlooked due to hinders and barriers.
Place, publisher, year, edition, pages
2022. , p. 68
Keywords [en]
Energy management, drivers and barriers, BMS, FDD, AI, energy saving, build-ings, SCADA, metadata, sensors, dynamic buildings, automation
Keywords [sv]
Energiledning, Hinder och drivkrafter, BMS, FDD, AI, energibesparing, byggna-der, SCADA, metadata, sensorer, dynamiska byggnader, automation
National Category
Energy Systems
Identifiers
URN: urn:nbn:se:hig:diva-38799OAI: oai:DiVA.org:hig-38799DiVA, id: diva2:1666265
Subject / course
Energy systems
Educational program
Energy systems – master’s programme (two years)
Supervisors
Examiners
2022-06-272022-06-082022-06-27Bibliographically approved