Ejner Hessel indfører selvlærende varmestyring
En selvlærende varmestyring skal hjælpe CTS-styringen til at bidrage til at nedbringe energiforbruget hos Ejner Hessel med op til 30 procent om året. Et pilotprojekt i Århus ser lovende ud, og det er planen at rulle det ud i alle afdelinger i landet.
”Nu behøver den varmeansvarlige i vores Århus-afdeling ikke længere indstille systemet. Softwareløsningen gør arbejdet og sørger for det bedst mulige indeklima samtidig med, at energiforbruget nedsættes”, fortæller Morten Christensen. Foto: Ejner Hessel..
’Selvlærende varmestyring’ – aehhh hvad er nu det for noget? Jo, det er i al enkelhed et intelligent lag baseret på kunstig intelligens eller AI (artificial intelligence, red.), der lægges ovenpå det eksisterende CTS-anlæg. Den intelligente software optimerer automatisk indeklima og energiforbrug i bygninger - baseret på en kombination af historiske data og realtidsdata.
”Vi har et ønske om løbende at indføre løsninger, der bidrager til den grønne omstilling. Løsningerne skal både være driftssikre og skabe økonomiske besparelser. Som en del af vores nybyggeri i Århus har vi fået installeret en selvlærende varmestyring oven på vores eksisterende CTS-anlæg. Det skal være med til at optimere energiforbruget, forbedre indeklimaet for kunder og medarbejdere samt give besparelser for op mod 30 procent om året”, fortæller kvalitetschef Morten Christensen.
Softwareløsningen indstiller selv
”Nu behøver den varmeansvarlige i vores Århus-afdeling ikke længere indstille systemet. Softwareløsningen gør arbejdet og sørger for det bedst mulige indeklima samtidig med, at energiforbruget nedsættes”, fortæller han.
Morten Christensen fortæller, at idéen med selvlærende varmestyring blev præsenteret for Ejner Hessel af Vitani Building Control. Vitani lancerede samtidig muligheden for, at Ejner Hessel kunne indgå i ELFORSK-forskningsprojektet PEKIVE. Ejner Hessel besluttede at afprøve løsningen på virksomhedens lokation i Tilst ved Århus.
Udfordringen ved denne ejendom er, at den består af både salgslokaler med store vinduespartier samt kontorer og værkstedsfaciliteter, hvor nogle er med gulvvarme. Dette skaber ofte udfordringer for den traditionelle CTS-styring, som ikke medtager vejrudsigten og bygningens påvirkning af vind og vejr, da gulvvarmen er meget langsom til at regulere varmen i lokalerne. Den selvlærende varmestyring sørger dynamisk for at regulere set-punkterne ud fra vejrudsigten, hvor der tages hensyn til blandt andet solindfald, vindretning, vindhastighed og udetemperatur. Der er også installeret følere i hvert rum. Følerne registrerer temperatur, bevægelse med mere.
”Vitani Building Control, som har leveret CTS-styring til mange af vores afdelinger, indgik som projektansvarlig i samarbejde med Priva i dette ELFORSK-projekt”, fortæller Morten Christensen og tilføjer:
”EL:CON, som er vores CTS-partner, har lavet den fysiske installation og ligeledes lavet tilretninger af CTS i samarbejde med Vitani Building Control”.
Bedre komfort og mindre CO2
Han oplyser, at den selvlærende varmestyringsløsning giver følgende fordele for Ejner Hessels afdeling i Århus:
• Et optimeret indeklima – til glæde for medarbejderne og kunderne.
• En reduktion af varmeforbruget, hvilket leder til en grønnere profil.
• Den selvlærende varmestyring har indtil nu medført en højere komfort, da temperaturen i rummet kan holdes mere jævnt. Der forventes en CO2-besparelse på cirka 15 procent om året.
Han oplyser også, at det ikke har været en installation helt bump på vejen: ”Vi skal vænne os til, at der styres efter andre parametre end traditionel CTS, idet zonestyringen bliver grupperet på en anden måde, fordi reguleringen foregår per varmekreds/ventilationsanlæg. Vitani Building Control har dog været gode til at hjælpe os og har været nemme at komme i kontakt med ved problemer”.
Lad AI lære din bygning at kende
Han vil anbefale andre virksomheder at undersøge om ikke selvlærende varmestyring kan være en fordel for dem og fremhæver følgende læring af pilotprojektet:
”Vi har lært at give slip og lade AI lære bygningen at kende. VI har fundet ud af, at det godt kan lade sig gøre at få gulvvarme i store arealer til at fungere langt bedre end ved traditionel styring”, fortæller han og supplerer:
”Vi har implementeret den selvlærende varmestyring på to lokationer i Aarhus og overvejer nu hvilke øvrige afdelinger, vi skal implementere den selvlærende varmestyring på. Vi ser den selvlærende varmestyring som flagskibet i vores samlede indsats, der inkluderer en stribe andre grønne tiltag, for at reducere energiforbrug og miljøaftryk med op til 30 procent om året. Vi har for eksempel også udskiftet traditionelle lyskilder til LED-belysning i alle afdelinger og installeret bevægelsessensorer for løbende at mindske strømforbruget”.
