Ingen bygg er helt like. Det gjelder spesielt næringsbygg som omfatter alt fra verneverdige museumsbygg, til moderne kontorbygg og gigantiske varehus.
Selv om utfordringene er forskjellige fra bygg til bygg, har alle én ting til felles: Korrekt innsikt i eget energiforbruk er nøkkelen for å kunne fatte effektive tiltak.
Vi ser ofte at dette datagrunnlaget forringes av tre vanlige feil:
1. Målerne er ikke koblet riktig
I en kompleks hovedtavle med mange komponenter kan det oppstå manuelle feilkoblinger, som for eksempel at klypen blir koblet på fasene i feil rekkefølge. Konsekvensen er at kurvene i grafen ser riktig ut, men likevel måler feil. Dette er vanskelig å unngå, og enda vanskeligere å oppdage.
Når du har faseforskyvninger kreves det mye manuell feilsøking for å avdekke årsaken. Dette kan være et nitidig og tidkrevende arbeid som fører til mye frustrasjon og uforutsette kostnader.
Her kan du lese mer om energidata
2. Målerne er feildimensjonerte
Én ting er å måle det som betyr noe og som gir relevant innsikt. Det er like viktig å bruke målere som er dimensjonert for jobben.
En feil vi ofte ser er at det brukes målere som måler megawatt fremfor kilowatt, der sistnevnte hadde vært hensiktsmessig.
Konsekvensen er at du ikke får sett forbruket før måleren har registrert forbruket på megawatt, og du vil få store hopp i grafene. Da blir det vanskelig å avdekke energityvene som kan utgjøre en betydelig kostnadsdriver.
3. Dataene har for lav oppløsning
For en stund siden fikk vi et datasett fra et næringsbygg. Hver dag, klokken 08.05 gjorde grafen et hopp, før den noen minutter senere gikk ned på en mer normal verdi. Ingen visste hva det var eller hvorfor det skjedde.
Årsaken til at ingen hadde oppdaget dette tidligere var fordi de før hadde hatt energidata med timesverdier. Fordelt utover en time så forbruket helt normalt ut.
Dette er et typisk eksempel på hvordan energidata med lav oppløsning hindrer deg i å avdekke alle muligheter og nå det fulle potensialet med energieffektiviserende tiltak.
Dette er spesielt vanlig i eldre anlegg hvor verken teknologien eller behovet for høyoppløselige data var tilstede da måleutstyret ble installert – og slike bygg er det mange av.
Les mer om verdien av energidata med høy oppløsning
Hva kan du gjøre med det?
Beslutningene du tar vil aldri være bedre enn grunnlaget de er fattet på. Det betyr at du ikke vil hente ut hele potensialet i energieffektiviseringen om du ikke har energidata som er gode nok. Dette er en av de største barrierene som hindrer at flere tar i bruk smarte løsninger, og en av de viktigste årsakene til at de fleste ikke får mest mulig ut av investeringene sine.
Vi har spesialisert oss på alt fra valg av hardware og installasjon, til strukturering og kvalitetssikring av dataene. Hvis du velger en leverandør som er integrert til vårt API, kan du være trygg på at energidataene dine er ivaretatt.
