Ponieważ jest „małą” firmą z branży mieszkalnictwa publicznego, mającą w swoich zasobach około 4700 mieszkań, decyzja o zainwestowaniu w rozwiązania cyfrowe i oparte na sztucznej inteligencji może być trudna. Andreas Skälegård jest w Uddevallahem specjalistą ds. strategii energetycznej i odegrał kluczową rolę w podjęciu przez tę firmę z branży nieruchomości decyzji, aby mimo to zainwestować w efektywność energetyczną dzięki nowoczesnej technologii.
„W tym kontekście Uddevallahem jest niewielkim właścicielem nieruchomości, który ma mało pracowników i nie ma środków finansowych na rozwój. Musimy opierać się na usługach opracowanych już przez graczy komercyjnych. Możemy na przykład wykorzystać fakt, że firma Kiona rozwija technologie już od prawie 20 lat i przekazuje je wszystkim swoim klientom, nie tylko nam” – mówi.
W ostatnich latach wiele się wydarzyło, jeśli chodzi o większe znormalizowanie i lepszą dostępność produktów, dzięki czemu obecnie firma Uddevallahem odważyła się zbudować własny ekosystem otwartych platform do automatyzacji budynków i zarządzania energią.
Elementy systemu
Wcześniej firma Uddevallahem wykorzystywała Edge do sterowania ogrzewaniem w swoich budynkach za pomocą sztucznej inteligencji, dlatego byliśmy przyzwyczajeni do współpracy. Zbudowany przez nich teraz ekosystem składa się, upraszczając, z wielu elementów układanki. Kluczowymi elementami są platforma SCADA EcoStruxure firmy Schneider, która jest połączona z nowoczesnymi sterownikami/PLC i czujnikami temperatury w mieszkaniach. Temperaturę mierzy się za pomocą przewodowego M-Bus lub bezprzewodowej i nielicencjonowanej standardowej technologii LoRaWan.
LoRaWan ma tę zaletę, że jest standardem radiowym o bardzo dobrym zasięgu. Jak mówi Andreas Skälegård, Uddevalla posiada cztery anteny obejmujące obszar miejski i odbiera dane pomiarowe, nawet z „piwnic bez okien”.
Architektura systemu Uddevallahem obejmuje EcoStruxure firmy Schneider, platformę SCADA, z którą Edge, w tym przypadku, integruje się za pośrednictwem brokera MQTT. EcoStruxure subskrybuje wszystkie aktualizacje dokonane w Kiona MQTT i stale wprowadza zmiany w DUC/PLC każdego budynku.
Na przykład sztuczna inteligencja Kiona dokonała nowego obliczenia krzywej ciepła, które jest publikowane w brokerze MQTT. EcoStruxure subskrybuje stamtąd aktualizacje, wykrywa nowe dane dla określonego obiektu i umożliwia aktualizacje podłączonego DUC budynku.
Podsumowując, połączenie pomiędzy różnymi elementami układanki było płynne i bezproblemowe.
Broker MQTT pełni funkcję huba
Broker MQTT Kiona – ta funkcja działa jak OneDrive dla danych: różni interesariusze, użytkownicy i dostawcy posiadający upoważnienie mogą pracować jednocześnie na tym samym „dokumencie”.
Struktura oparta jest na oprogramowaniu Node-RED , niskokodowym narzędziu programistycznym typu flow-based do programowania wizualnego w celu łączenia urządzeń sprzętowych, interfejsów API i usług online. Poprzez stworzenie funkcji JavaScript w interfejsie opartym na przeglądarce skonfigurowano edytor przepływu, który można powiązać z arkuszem programu Excel z kartami dla różnych typów danych. Na przykład jest zakładka dla klimatu wewnątrz pomieszczeń i inna dla sterowania.
Broker MQTT steruje tym, co EcoStruxure (SCADA) powinna zrobić w każdym budynku.
Jak wykorzystywana jest inteligencja
Z każdego mieszkania stale napływają odczyty temperatury, a model danych automatycznie uczy się, za pomocą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, jak „czuje się” i zachowuje dom oraz jakie ma „spowolnienie” termiczne. Przyjmuje również parametry takie jak data i godzina oraz lokalna pogoda. Edge przesyła dane za pośrednictwem DUC na stacjach grzewczych i łączy je ze zmierzonymi temperaturami w mieszkaniach. Dane są przekazywane w obu kierunkach i uczą system, jaką temperaturę należy wysłać.
Edge może przyjmować wiele różnych pomiarów i wypracować nastawę, która może zostać przesłana do każdego budynku. Kiona pracuje nad technologią od tylu lat, że tradycyjne wyliczenia nastaw nie mają szans z tą technologią, jeśli chodzi o efektywność energetyczną.
Andreas uważa również, że trzymanie obliczeń lub algorytmów do obliczeń nastawy w chmurze zewnętrznej, jak robi to Kiona, ma kilka zalet. Jak twierdzi, dostawcy, którzy w ten sposób budują swoją technologię, mogą być bardzo elastyczni w opracowywaniu algorytmów i dodawać więcej danych wejściowych z innych źródeł danych. Mogą również modyfikować algorytmy tak, aby różne parametry wejściowe miały większy lub mniejszy wpływ na nastawy.
„Kiona opracowuje algorytmy we własnym środowisku IT. Nie ma potrzeby przekazywania klientom programów ani aktualizacji, co zawsze wymaga czasu przed wdrożeniem, a czas to pieniądz. Wszystko to sprawia, że rozwój systemu jest opłacalny i, co najważniejsze, szybszy do wdrożenia w większej liczbie budynków”.
Oprócz obliczeń „w chmurze”, usługa obejmuje wizualny, blokowy model różnych budynków firmy Uddevallahem, sterowanych przez system. Modele 3D wyraźnie pokazują wszystkie informacje, a każdy czujnik temperatury w mieszkaniu jest pokazany jako mała kropka w różnych kolorach: niebieskim, zielony lub czerwonym, w zależności od zmierzonej wartości.
Model można odwrócić i z czasem badać klimat w pomieszczeniach. Zapewnia to silną wizualną informację zwrotną, dzięki której teoria może się przełożyć na praktykę.
Rezultaty
Projekt zostanie ukończony na początku jesieni 2024 r. poprzez podłączenie do ekosystemu około połowy budynków Uddevallahem, przy czym proces ten nastąpi za naciśnięciem jednego przycisku.
„Będzie to miało duży wpływ na to, jak firma Uddevallahem pracuje z automatyzacją i wydajnością swoich budynków” — mówi Andreas Skälegård.
Takie podejście opiera się na kodzie i nie wymaga instalacji sprzętu, co wcześniej było konieczne. Kod można o wiele szybciej wdrożyć w centrum grzewczym, a następnie łatwo go powtórzyć w odniesieniu do dziesięciu kolejnych budynków, zamiast zlecać elektrykom montaż urządzeń o niskim współczynniku powtarzalności. Oferuje również szereg korzyści, takich jak bezpośrednie i automatyczne wdrażanie aktualizacji, w tym wprowadzanie algorytmów AI do optymalizacji energetycznej. Dodatkowo stworzono ekosystem, który jest dynamiczny, elastyczny i skalowalny.