Dataintegration kan fyre op under fjernvarme samt lede mod en effektiv og bæredygtig fremtid

Forsyningsselskaberne har øget investeringer i moderne metoder til levering af serviceydelser og været hurtige til at digitalisere deres drift, så der er fokus på brugen af data. Fjernvarmenetværk er tydelige eksempler på områder, hvor dataintegration og analyser kan skabe værdi. Sammenlignet med elsektoren har digitalisering inden for varme- og kølenetværk dog ikke rykket sig i helt samme omfang endnu.

Det globale fjernvarmemarked er vokset markant inden for de seneste år, og denne vækst forventes at fortsætte og nå en markedsværdi på over 180 mia. USD i 2026.

Sådan kan data hjælpe fjernvarmenetværk med at udfylde eksisterende informationshuller og optimere driften 

Som med alle forsyningstjenester spiller data en afgørende rolle i den daglige drift af fjernvarmenetværk. Fjernvarmenet er afhængige af at kunne forudsige efterspørgslen og producere den passende mængde varme, der skal distribueres inden for et fast forsyningsområde. Dette bliver markant lettere ved at kombinere datakilder som f.eks. varmemåleres forbrugsdata for kunder, BBR-data fra det centrale ejendomsregister, GIS-data fra varmeforsyningsnettene og vejrdata, der kan hjælpe fjernvarmevirksomheder med at identificere de mest værdifulde energibesparende investeringer og foretage bedre faktabaserede beslutninger. 

Data indsamlet fra et netværk af intelligente målere og intelligent udstyr i bygninger kan gøre det muligt for forsyningsselskaber at forudsige spidsbelastninger eller pauser i forbrug, så de kan optimere produktion og forsyning. Vejr- og kundedata danner f.eks. grundlag for prædiktive analyser, der kan bidrage til at skabe effektive varmeproduktionssystemer, som normalt kræver timer for at kunne levere varme til kunder.

Derfor kæmper virksomhedsledere for at realisere de fulde fordele ved dataintegration og -analyser 

Kunder forventer komfort i deres hjem og servicekvalitet fra deres varmeudbyder, og forsyningsselskaber skal altid være forberedte på at imødekomme disse voksende krav fra deres kunder. Til dette formål ser forsyningsselskaber på data for tidligere forbrug for at kunne forudse og producere nok varme til distribution i overensstemmelse med kundernes behov. De kundedata, der bruges til at forude denne efterspørgsel, er dog ikke altid nøjagtige, hvilket potentielt fører til energimangel, overkapacitet, utilfredse kunder, skade på omdømme og i nogle tilfælde endda bøder. Det er helt afgørende for forsyningsselskaber at kunne udnytte dataene i tidligere systemsiloer og integrere, harmonisere og klargøre data på tværs af virksomheden og med andre markedsdeltagere hurtigt og præcist. 

På trods af dette anslås det, at en femtedel af forsyningsdata er unøjagtige. Denne dårlige kvalitet kan skyldes en aldrende systemarkitektur, manuelle arbejdsprocesser, informationssiloer, tidsforsinkelse fra forældede dataforsyningssystemer og dårlige datastyringsprocesser. Forsyningsselskaber skal være opmærksomme på disse processer for at sikre, at de kan stole på deres automatiserede og datadrevne processer, der kan bidrage til at forbedre effektivitet af drift. 

Sådan hjælper Utilihive leverandører af fjernvarme med at klargøre data, så de kan nå deres mål med hensyn til drift og bæredygtighed 

Driftsdata af høj kvalitet muliggør prædiktive analyser til fjernvarmenetværk

Indgående kendskab til kunderne og en bedre forståelse af deres varmeforbrug er vigtig for effektiv drift og styring af fjernvarme. Korrekt segmentering af kundegrupper og afdækning af deres typiske og atypiske forbrugsmønstre er dog en kompleks opgave, især for fjernvarmesystemer, der omfatter mange kunder med forskellige karakteristika. Datadrevne metoder, hvor der anvendes forskellige machine learning teknikker til automatisk at gruppere forskellige kunder og deres forbrugsadfærd, er typiske use cases for fjernvarmeselskaber. 

Konsoliderede oplysninger giver virksomheder mulighed for at træffe bedre datadrevne investeringsbeslutninger i fjernvarmenetværk

På trods af de store mængder data, der genereres af tilsluttede enheder i et forsyningsselskabs teknologilandskab, bruges de fleste af disse oplysninger til at analysere individuelle enheder eller til at facilitere kundeafregning. Data kan dog være en ret så effektiv whistle blower i vores kamp for en fremtid uden fossile brændstoffer. For eksempel indeholder bygningers varmemålere en masse oplysninger, der kan sammenlignes for at se hvilke bygninger/ejendomme, der ikke udnytter energien effektivt. Kombination af data kan også give bedre indsigt med henblik på at identificere præcist hvilken temperatur, der er påkrævet for at servicere specifikke kundegrupper og etablere netværkszoner med lav temperatur, hvor kilder til distribueret vedvarende energi kan tilbyde overskudsvarme. Endelig kan forsyningsselskaber ved at kombinere GIS-systemdata effektivt og præcist identificere områder med varmetab og lækager, forudse vedligeholdelseskrav, der kan forlænge levetiden for aktiver, og reducere omkostninger til vedligeholdelse. 

Driftsdata giver kunder mulighed for at blive bevidste om et unødvendig stort energiforbrug

Bæredygtighed er et fælles ansvar. Data kan øge forsyningsselskabernes mulighed for effektiv drift og reduktion af spild. Kundens rolle bliver dog ofte overset. En meningsmåling fra Gallup har vist, at bekymringen for global opvarmning og klimaændringer stiger støt, og flere amerikanere mener, at den globale opvarmning vil udgøre en alvorlig trussel i den nærmeste fremtid. Driftsdata kan vise slutbrugere den mængde energi, de bruger, når de opvarmer deres hjem, og det kan opmuntre dem til at bruge energi mere ansvarligt.