Studie av behovsanpassad värmereglering i bostäder
Nyttan av behovsanpassad värmereglering i flerbostadshus har nu studerats. Mätresultat och intervjuer visar att det oftast sparar energi, men det finns fler mervärden än så.
Sverige behöver spara energi och varje kilowattimme räknas. För att minska värmebehoven i våra flerbostadshus behövs ofta genomgripande byggnadstekniska åtgärder, såsom förbättrad isolering, bättre fönster, värmeåtervinning på ventilation med mera. Men eftersom sådana arrangemang är dyra och kräver omfattande arbete görs de i praktiken bara i samband med större renoveringar och med långa tidsintervall.
I en pågående kampanj från Energimyndigheten föreslås att även kompletterande och relativt billiga åtgärder genomförs, såsom tätare fönster- och dörrlister, snålspolande kranar och sänkt rumstemperatur. Det sistnämnda har bland annat stöd i tidigare nationella studier som visar att det svenska flerbostadshusbeståndet generellt är övertempererat vintertid [1, 2, 3, 4].
Att sänka temperaturer inomhus är dock inte fullt så okomplicerat som det kanske låter och även om vi denna vinter gått med på att frysa lite för den goda sakens skull, är det inte säkert att den beredvilligheten håller i sig på sikt. Injustering och bättre central värmereglering är två sätt att hantera problematiken.
I dag används huvudsakligen tre olika reglerstrategier som på olika vis påverkar värmesystemens framledningstemperaturer:
- Framkoppling: Traditionell lösning som reglerar på enbart utomhustemperatur
- Återkoppling: Reglerar mot en önskad rumstemperatur genom att också ta hänsyn till lägenhetstemperaturer
- Modellbaserad: Delvis samma som återkoppling, men kan genom beräkningsmodeller även beakta och processa en mängd andra mätdata och förutsättningar. I vissa utföranden kan denna strategi fås självlärande. Den lär sig då succesivt vilket uppvärmningsbehov som krävs vid olika situationer.
De två sistnämnda strategierna kan sägas vara behovsanpassade. Notera att bägge får kontinuerlig information om vilken medeltemperatur det är inomhus. Det är brukligt att ett antal av de svalaste respektive varmaste lägenheterna kontinuerligt sorteras bort vid medelvärdesbildning.
Behovsanpassad värmereglering har länge funnits på marknaden och använts av många, men trots detta saknas publicerade och oberoende utredningar i ämnet. En nyligen avslutad Beboförstudie [5] syftar därför till att ge fastighetsägare större medvetenhet och beslutsunderlag i saken.
Verktyg för analys av mätdata
Förstudien genomfördes i samverkan med främst bostadsbolaget Poseidon, men även Familjebostäder i Göteborg. Dessa har gedigen erfarenhet i ämnet och har sedan en tid tillbaka återkopplad värmereglering med rumsgivare i alla sina hus och nästan varje lägenhet. Poseidons återkoppling är renodlad så till vida att den beaktar lägenhets- och utomhustemperaturer. Familjebostäders värmereglering är något mer komplex i det att utomhustemperaturen växelvis ersätts med väderprognos, växelvis med dämpad utomhustemperatur (”släpande medelvärde”).
Som underlag till förstudien tillförde de bägge bostadsbolagen omfattande mätdata för analys av representativa hus i syfte att kvantifiera värmeregleringens inverkan på:
- Energianvändning
- Inomhustemperatur (nivå och pendling)
- Effektbehov
- Returtemperatur
Sammanlagt tillhandahölls 71 fjärrvärmeundercentraler med 197 hus och totalt cirka 7 500 lägenheter. Efter viss granskning reducerades dock underlaget till 40 undercentraler och 106 hus. Strykningarna berodde på att olika händelser inträffat under utvärderingsperioden, såsom ombyggnation, åtgärder på klimatskal, byte av tappvattenblandare, tilläggsisolering av vind, tekniska problem med mera. Se tabell 1.
Utöver mätdata delade de bägge bostadsbolagen även med sig av olika grunduppgifter för de aktuella husen såsom byggnadsår, storlek, antal lägenheter, termisk tyngd och typ av ventilationssystem. Även adressuppgifter och vilka hus som försörjs av vilka undercentraler. Önskemålet var att husen skulle vara ”rena” från andra värmepåverkande åtgärder en period innan och efter det att värmeregleringen aktiverats. Helst minst två år innan och två år efter.
För analys av mätdata togs ett antal Excelbaserade verktyg fram. I avsikt att särstudera uppvärmningen rensades all energistatistik från varmvatten och vvc. Detta gjordes genom månatliga avdrag motsvarande genomsnittliga sommarmånader, samt justering för inkommande kallvattentemperatur och säsongsvariationer i användandet. För normalårskorrigering användes dels e-signatur, dels energiindex från Göteborg energi. Detta för att samtidigt undersöka skillnaden mellan de bägge korrigeringsmetoderna.
E-signatur [6] används nog oftast som ett övervakningsverktyg, men kan med fördel också användas för normalårskorrigering. Principen är enkel. Okorrigerad energianvändning för lämplig tidsperiod (här månatlig) räknas om till medeleffektbehov genom division med antal timmar för den aktuella tidsperioden.
Det hela ritas in i ett diagram med utomhustemperatur, varpå Excel automatiskt erhåller en rak så kallad regressionslinje för mätserien. Programmet tar själv fram en ekvation för regressionslinjen med utomhustemperatur som variabel. Skulle mätdatan innehålla varmvatten och vvc fås dels vågräta linjer (konstant värmebehov) vid sommartemperaturer utomhus, dels diagonalt nedåtlutande linjer (avtagande värmebehov) vid temperaturer för eldningssäsong. Se figur 2.
Ortens normalårstemperaturer appliceras i ekvationerna varpå normalårskorrigerade medeleffekter erhålls. För att få det till energi igen multipliceras slutligen medeleffekt med antal timmar för aktuell tidsperiod.
För analys av effektbehov vid dimensionerande vintertemperatur användes samma verktyg och underlag. Och vid analys av returtemperatur användes en näst intill identisk princip, inklusive regressionslinjer och normalår. En skillnad är dock att jämförelsen görs gentemot hela nätets returmedeltemperatur på månadsbasis.
Någon generell besparingspotential för flerbostadshus går inte att kvantifiera
Inverkan på inomhustemperatur studerades avseende nivå och jämnhet (pendling) genom analys av lägenheternas medeltemperaturer. För att göra detta skapades ett Excelverktyg för timvärden från molntjänsten Curves. Temperaturpendlingen kvantifierades som medeltemperaturens standardavvikelse på dygnsnivå och veckonivå. En grafisk redovisning användes som komplement för att till exempel se om olika händelser kunde identifieras, såsom aktivering av rumsstyrningen. Se figur 3.
Resultat för analys av mätdata
Analysen av Poseidons och Familjebostäders hus visade på en genomsnittlig värmeenergibesparing motsvarande 6 kWh/m2
respektive 10 kWh/m2. De individuella skillnaderna var dock stora och det fanns även flera fall där värmeanvändningen ökade. Orsaken till det senare visade sig allt som oftast bero på att svala hus fått det lite varmare, men där fanns också fall där orsakerna inte kunde fastställas.
Ett grundläggande påpekande i sammanhanget är att medelrumstemperaturerna i de bägge bostadsbolagens hus redan från början var generellt låga och bara strax över börvärdet. Om analysen istället genomförts på mer övertempererade bestånd hade besparingarna blivit större. I vissa flera fall förmodligen betydligt större.
Öppna gränssnitt och API:er (sammanknytning av mjukvarufunktioner) tycks bli en allt viktigare faktor vid val av värmeregleringsteknik framöver
Någon generell besparingspotential för flerbostadshus går inte att kvantifiera, men för ett bestånd med liknande driftskick som Poseidons och Familjebostäders hus kan det angivna spannet vara en god fingervisning som medeltal. Eventuellt kan dock mer avancerad värmereglering ge ytterligare besparingar.
Parallellt med energianalysen konstateras att effektbehovet vid dimensionerande vintertemperatur i genomsnitt bedöms minska med 5–10 procent. Sambandet för detta var dock ganska svagt, för det fanns också enskilda undercentraler där effektbehovet bedömdes öka trots minskat årligt energibehov.
Gällande inverkan på inomhustemperatur framgick att nivåerna hamnade närmare sina börvärden och att svängningarna minskade. Slutligen konstateras att värmeregleringens inverkan på returtemperaturen inte kunde kvantifieras. Visserligen fanns hus där sambanden tycktes tydliga, men också hus där returtemperaturen var mer eller mindre konstant året om.
Intervjuer
Om en del av förstudien intervjuades fastighetsägare, energitjänsteleverantörer och mätföretag i syfte att ta vara på deras erfarenheter och tankar i ämnet. Eftersom förstudien genomfördes i samarbete med bostadsbolagen Poseidon och Familjebostäder i Göteborg involverades dessa i mer långtgående dialoger och frågeställningar än övriga.
Intervjuerna visade på positiva erfarenheter av behovsanpassad värmereglering. Dels avseende värmebesparing, dels också avseende andra mervärden främst kopplade till temperaturmappning. Energitjänsteföretagen angav att energibesparingen är 10–20 kWh/m2 och år, det vill säga ungefär dubbelt så mycket som uppmättes för Poseidon och Familjebostäder. Skillnaden kan bero på reglerteknikernas kapacitet, men det kan också bero på fastighetsunderlag och deras övertemperaturer. Kanske en kombination.
Referenser
[1] Boverket (2010). Teknisk status i den svenska bebyggelsen – resultat från projektet Betsi.
[2] Lågan (2012). Brukarrelaterad energianvändning. Resultat från mätningar i 1 300 lägenheter.
[3] Statens Institut för Byggnadsforskning (1992). Elib-rapport nr 4, Forskningsrapport TN: 39, Gävle.
[4] Desponia et al (2021). Drivers of winter indoor temperatures in Swedish dwellings: Investigating the tails of the distribution, Chalmers och IVL.
[5] Schulz L (2003). Normalårskorrigering av energianvändningen i byggnader – en jämförelse av två metoder. Effektiv.
[6] Olsson (2023). Behovsanpassad värmereglering. 2022:052 Bebo.
I Bebos rapportering [5] redogörs för de olika energitjänsternas funktion. Dessa hade varierande komplexitet och möjligheter, vilket gör dem lite svåra att jämföra. En sak som dock förenar dem är rumsgivarnas centrala roll. Temperaturmappning underlättar identifiering av lokala värmeproblem, behov av injustering av radiatorsystem samt utgör underlag vid diskussion med boende.
En sak som ständigt återkom i kontakten med bostadsbolagen var önskan om att inte bli inlåsta i någon särskild teknik. Man vill kunna utvidga och på andra sätt hantera hela förloppet på egen hand. Öppna gränssnitt och API:er (sammanknytning av mjukvarufunktioner) tycks bli en allt viktigare faktor vid val av värmeregleringsteknik framöver. Här kan dock noteras att endast stora fastighetsägare med driftorganisationer kontaktats. Kanske ser behovet av öppna tekniklösningar annorlunda ut i till exempel bostadsrättsföreningar och mindre bolag.
Kommentarer till mätresultaten
I beståndet från Familjebostäder fanns hus där energianvändningen ökade trots att inomhustemperaturen minskade. Förändrat antal boende, ökade ventilationsflöden och ökad vädring samt tekniska fel är exempel på orsaker som diskuterades. Inget har dock fastställts.
Att några av husen bedömdes få ökat effektbehov vid dimensionerande vintertemperatur trots minskat årligt energibehov är underligt. Otillräckligt antal kölddagar för en rättvis regressionslinje och för lång tidsbas (månad) är tänkbara orsaker som diskuterats.
För ett antal av undercentralerna var sambandet mellan returtemperatur och utomhustemperatur svagt. Detta gjorde att värmeregleringens inverkan på returtemperatur inte kunde utvärderas. Ökad varmvattenanvändning, motverkande termostater, ändrade vvc-flöden och temperaturer diskuterades som eventuellt tänkbara orsaker.
Slutligen: Initialt fanns önskemål om att särskilja termiskt lätta hus från tunga samt att eventuellt kunna identifiera skillnader mellan olika ventilationstyper. Underlaget var dock ganska homogent, med endast ett fåtal lätta hus, och ännu färre hus med annan ventilation än mekanisk frånluft. Dessa aspekter kunde därför tyvärr inte utvärderas.
Artikelförfattare: Daniel Olsson, teknisk licentiat, CIT Renergy