DETRANS - Digital EnergyTRANSformation of the of the Scandinavian building stock

De fleste energitiltak i bygg er økonomisk lønnsomme, men erfaringer viser at de likevel ikke utføres i den skala som forventes. Mangel på forretningsmodeller, dårlig beslutningsgrunnlag og usikkerhet rundt målinger er mulige årsaker til dette. Det eksisterer et stort ytelsesgap mellom beregnet og virkelig energi- og effektbehov i bygg, og forholdet mellom risiko og økonomisk gevinst for gjennomføring av tiltak blir ugunstig grunnet mangel på troverdige data og analyser. Bygge- og driftsbransjen er lite digitalisert og datakvaliteten fra målere i norske bygg er ekstremt lav, med feil på opptil 60% av alle målere. Det gjøres ikke grundige analyser av hva som er tilstrekkelig datakvalitet, betalingsviljen for god nok datakvalitet, og hvilke datapunkter som bør prioriteres. De overnevnte problemene er godt kjent og mye diskutert blant utøvende i bransjen, men det finnes svært lite forskning på feltet. Hovedmålet for dette prosjektet er å utvikle digitale verktøy og forretningsmodeller for å energitransformere bygningsmassen i henhold til EUs og nasjonale målsetninger om energieffektivisering. Oppnåelse av hovedmålet er organisert rundt følgende delmål: Delmål 1: Utvikle nye forretningsmodeller for energieffektivisering av bygg. Delmål 2: Utvikle kostnadseffektive metoder og løsninger for tilstrekkelig datakvalitet Delmål 3: Utvikle semantiske modeller for strukturerte data fra målere- og sensorer Delmål 4: Videreutvikle avanserte sanntidssimuleringsmodeller og maskinlæring for autotuning, predikitv styring og avanserte alarmer Delmål 5: Ta i bruk store språkmodeller (LLM) for sømløs analyse og visualisering

EU har satt som mål at energibruken skal reduseres med 16 % innen 2030. Norge går mot et kraftunderskudd i 2026- 2027, og samtidig kreves det store mengder med ny eller frigjort grønn energi for å klare politisk fastsatte klimagassreduksjoner. Det er mulig å spare 13 TWh innen 2030 i Norske bygg. Studier viser imidlertid at energitiltak ikke utføres i den skala som forventes, og mangel på gode forretningsmodeller, dårlig beslutningsgrunnlag og usikkerhet rundt målinger av virkelig energiforbruk er mulige årsaker til at antatt lønnsomme tiltak ikke gjennomføres. Det eksisterer et stort ytelsesgap mellom beregnet og virkelig energi- og effektbehov i bygg, noe som fører til usikkerhet m.h.t. hvilke energiforbedringer som vil gi reell gevinst. Det brukes store beløp på byggautomasjon og måleinfrastruktur i bygg, men likevel er bygningsdrift lite digitalisert og datakvaliteten fra målere i norske bygg er ekstremt lav med feil på opptil 60% av alle målere. Skanska, Piscada og Simenergi har siden 2018 utviklet verdens første og eneste prosessorienterte digitale tvilling for energibruk og inneklima i bygninger, SmartTune. Bruk av verktøyet har bekreftet at det er svært effektivt for å få kontroll på energidata, men samtidig erfares det at tidsbruk til feilretting og systematisering av måledata er tidkrevende og hindrer mer avanserte analyser og stor-skala bruk av verktøyet. Hovedmålet for prosjektet er å utvikle digitale verktøy og forretningsmodeller for å energitransformere bygningsmassen i henhold til EUs og nasjonale målsetninger om energieffektivisering. Arbeidet vil bidra til å utvikle og løse strukturelle digitale utfordringer som er generelle for bransjen. Eksempler på teknologier og metoder som vil bli tatt i bruk er KI, digitale tvillinger og sanntids-prediksjon, semantiske datamodeller, avansert lastgjenkjenning og sensorikk. Kunnskap fra andre fagfelt, som data governance og data quality management vil benyttes for utvikling av forretningsmodeller og prosesser.