Energieffektivt med AI-teknik
HSB Södra Norrland har testat AI-tjänsten Edge för energioptimering i en av sina hyresfastigheter – med goda resultat. Nu rullas tekniken ut brett i beståndet. Energiexperten Simon Åhlander ser AI som ett praktiskt verktyg som kan arbeta dygnet runt, medan driftteknikern Savvas Savva samtidigt varnar för sårbarheten i att låta datorer ta över alltför mycket av styrningen.
Text: Klas Sörbo Foto: Jens Blixth
HSB Södra Norrland är en av 23 regionföreningar inom HSB och förvaltar ungefär 110 hyresfastigheter fördelat på 42 objekt. Vissa objekt är ett litet hus och andra hela bostadsområden med hundratals lägenheter.
– Hittills är det ingen annan regionförening som har testat den här tekniken i större skala. Vi ville därför köra ett pilotprojekt. En fördel för oss är att vi själva äger många hyresfastigheter där vi kan prova nya tekniker, säger Simon Åhlander, energiexpert på HSB Södra Norrland.
Edge valdes för att det var lätt att integrera med det överordnade Scadasystemet Webport, som HSB Södra Norrland använder i sina fastigheter sedan tidigare. Båda levereras av Kiona. Edge är en molnbaserad programvara där en AI-motor analyserar miljontals datapunkter från byggnaden dagligen. Värmefördelningen optimeras och energianvändningen effektiviseras kontinuerligt baserat på väderprognoser, inomhusklimat och byggnadens unika fysiska egenskaper.
Pilotprojektet med Edge pågick från april 2024 till mars 2025 i en fastighet byggd 1962 i Gävle. Intill den ligger en identisk byggnad som kunde fungera som referens. Byggnadernas boarea, Boa, är 1 205 kvadratmeter fördelat på 16 lägenheter i två våningar med loftgång. De innehåller källare med förråd samt allmänna och tekniska utrymmen. Husen har tryckstyrd frånluftsventilation, vattenburen uppvärmning med fjärrvärme och tvåglasfönster. De har energiklass D enligt de senaste energideklarationerna.
Förutsättningarna för testet var goda eftersom båda var ganska väl injusterade och driftade. Det var få klagomål från hyresgästerna.
Det fanns sedan tidigare temperaturgivare i alla lägenheter och värmen har styrts med hjälp av medelvärdet i varje byggnad.
– Förutsättningarna för testet var goda eftersom båda var ganska väl injusterade och driftade. Det var få klagomål från hyresgästerna och inga andra problem på just dessa två hus. Däremot hade en närliggande byggnad av samma typ stora problem med kalla rum på grund av köldbryggor från loftgångarna, berättar Simon Åhlander.
Den normalårskorrigerade årsanvändningen av fjärrvärme var före åtgärden 187 818 kWh i pilothuset och 183 553 kWh i referensbyggnaden. Efter att AI-lösningen aktiverades sjönk behovet i pilothuset till 164 336 kWh, en minskning med 23 452 kWh. Referenshuset minskade samtidigt med 8 051 kWh till 175 500 kWh.
– Om man räknar bort minskningen i referenshuset återstår 15 401 kWh, vilket jag bedömer är tack vare AI-tjänsten.
Det motsvarar en besparing på 8,2 procent av den totala fjärrvärmeanvändningen. Pilotbyggnaden låg bra till energimässigt redan innan, men det blev ändå en tydlig effekt och vår beräkning visade att åtgärden var lönsam, säger Simon Åhlander.
Medeleffekten över tolv månader i pilotbyggnaden minskade från 22 till 17,4 kW och toppeffekten från 99 till 85 kW.
– Men lägsta uppmätta utomhustemperatur under perioden var 23 minusgrader för mätperioden före AI och 15 minusgrader för mätperioden efter AI, så det går inte att dra några slutsatser av detta.
Det blev inga felanmälningar i pilotbyggnaden under testperioden, medan referenshuset endast fick en.
– Skillnaden är liten för att kunna avgöra om inomhusklimatet har förbättrats, men vi upplever att det har blivit bättre.
Simon Åhlander presenterade resultaten från pilotprojektet för styrgruppen och föreslog att tjänsten skulle införas i alla hyresfastigheter som är uppkopplade mot Webport.
– De gav tummen upp och nu håller vi på att integrera tjänsten i de flesta av våra egna hyresfastigheter. Vi hade hunnit med ungefär hälften vid årsskiftet.
Fastigheterna ligger i Östersund, Örnsköldsvik, Härnösand, Sundsvall, Söderhamn, Bollnäs och Gävle. De 31 objekten har totalt 131 000 kvadratmeter Boa och använder cirka 17 000 MWh per år för uppvärmning och tappvarmvattenberedning.
– Den potentiella besparingen är cirka 1 394 MWh baserat på pilotprojektet, men det återstår att se vad det faktiska utfallet blir. Vi beräknar också att detta kan minska våra utsläpp med 75 ton CO2-ekvivalenter per år, vilket också är mycket viktigt för vår verksamhet.
Byggnaderna har varierande utformning och teknik; de flesta använder fjärrvärme, medan några har bergvärme. Ventilationen är främst frånluft, men även självdrag och FTX förekommer i beståndet. Samtliga byggnader har tidigare styrts utifrån medeltemperaturen i lägenheterna.
Vid integreringen programmeras vilka givare som finns i fastigheten, därefter aktiveras Edge.
– Processen är ganska enkel och tar ungefär en kvart per fastighet. Jag kan själv göra programmeringen efter att ha gått en kurs. Det enda som krävs är att fastigheterna är uppkopplade och har ett antal temperaturgivare i lägenheterna – ju fler, desto bättre, säger Simon Åhlander.
Förutsättningarna är goda eftersom många lägenheter redan har inomhusgivare. Dessa bidrar dessutom till ett bättre inomhusklimat och färre klagomål från hyresgästerna om att det är för kallt eller varmt.
Den är kanske inte hypersmart, men den arbetar dygnet runt, året om – även under julledigheten – något jag varken kan eller vill göra.
Förutom inomhustemperaturen mäts även systemtemperaturerna i radiatorkretsen – framledning och retur – trycket i värmesystemet och utetemperaturen. Edge lär sig hur varje byggnad reagerar på både solinstrålning och vindriktning och kan med hjälp av väderprognoser styra inomhusklimatet därefter.
Lösningen ger även en överblick över byggnadens medeltemperatur och hur den förändrats över tid, exempelvis under det senaste dygnet eller veckan. Det går dessutom att ta fram en lista över alla fastigheter med aktuella temperaturer för att snabbt upptäcka avvikelser.
Hittills har AI-tjänsten fungerat problemfritt, men Simon Åhlander ser en felkälla som eventuellt skulle kunna påverka funktionen. Nyligen upptäcktes att vissa lägenhetsgivare plötsligt visade orimliga värden, upp till 4 000 grader under några timmar. Det resulterade i ett medelvärde på 230 grader för byggnaden under ett dygn.
– Det har inte varit ett problem tidigare när vi bara har styrt efter medeltemperaturen, eftersom systemen reagerar långsamt. Men kanske kan det ställa till det för AI-motorn? Det har vi inte fått klarlagt ännu.
Effekterna av lösningen kommer att följas upp kontinuerligt och en första utvärdering görs efter ett år. HSB Södra Norrland har ett ettårsavtal för tjänsten.
– Vi gör årliga uppföljningar för att se om det är lönsamt totalt sett och kan avbryta om det inte är det. Det går även att plocka bort enskilda byggnader där vi inte ser någon effekt eller där energianvändningen ökar, vilket exempelvis kan bero på bristande injustering, säger Simon Åhlander.
– Jag tror att det blir lönsamt i de flesta fastigheterna, särskilt i större system som är svårare att justera in. Samtidigt förändras fjärrvärmepriserna, så vi måste väga kostnaden för AI-tjänsten mot energipriserna varje år för att avgöra om det ger en ekonomisk besparing.
Simon Åhlander bedömer att den största energibesparingen kommer från prognosstyrningen, medan maskininlärningsmodellerna bidrar med en mindre del.
Hittills är det ingen annan regionförening som har testat den här tekniken i större skala. En fördel för oss är att vi själva äger många hyresfastigheter där vi kan prova nya tekniker,
– Det hade varit intressant att genomföra ytterligare en pilot och jämföra AI-lösningen med enbart prognosstyrning för att se skillnaden, säger han.
Lösningen kommer även att erbjudas till bostadsrättsföreningarna som är medlemmar i HSB Södra Norrland. Den totala ytan för dessa är ungefär två miljoner kvadratmeter.
Simon Åhlander tycker att AI används på rätt sätt med tjänsten.
– Den är kanske inte hypersmart, men den arbetar dygnet runt, året om – även under julledigheten – något jag varken kan eller vill göra. Det krävs ingen avancerad intelligens för att flytta en värmekurva upp eller ner. Det räcker att veta om det blir soligt och plusgrader till helgen och då sänka värmen, eller höja om det ser ut att bli kallare.
HSB Södra Norrland
- HSB Södra Norrland erbjuder fastighetsförvaltning och tjänster till bostadsrättsföreningar och medlemmar i Gävleborgs, Jämtlands, Härjedalens och Västernorrlands län.
- Kontor finns bland annat i Sundsvall, Gävle, Östersund och Härnösand.
Savvas Savva, drifttekniker och projektledare på HSB i Östersund, konstaterar att utvecklingen går mot att fastigheter i stor utsträckning styrs av datorer och AI. Han ser en risk med att enbart förlita sig på sådan styrning eftersom systemen blir sårbara.
– Det finns både för- och nackdelar. Om datorerna slutar att fungera av någon anledning kan hela styrningen haverera, säger han och tillägger att det exempelvis har utvecklats elektromagnetiska vapen som med en elektrisk puls kan slå ut elektronik.
