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 til å kunne fatte effektive tiltak.
Vi ser likevel ofte at dette datagrunnlaget forringes av flere årsaker:
1. Sensorer og målerne er ikke installert riktig
Den aller største feilkilden er feil som oppstår i installasjonsøyeblikket. Det er mange sensorer som er plassert feil, og som derfor ikke måler som de skal.
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.
Med grundige verifiseringsprosesser, kan du avdekke og unngå denne type feil.
Les også: 60 % av dataene er feil
2. Målerne er feildimensjonert
Én ting er å måle det som betyr noe og som gir relevant innsikt. Like viktig er det å bruke verktøy som egner seg for jobben.
Vi ser ofte at målere har feil dimensjon. Se for deg at du må måle noe nøyaktig, for eksempel til baking. Da nytter det ikke å trekke frem baderomsvekta. Den vil rett og slett ikke fange opp de små nyansene i deci- eller milligram, som du kanskje har behov for.
Det samme gjelder energimålinger. Noen målere er dimensjonert for megawatt, der kilowatt 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.
3. Feil i hardware
Måleinfrastruktur må, som alt annet teknisk utstyr, vedlikeholdes. Ellers vil dataene de gir forringes over tid.
De færreste har gode rutiner for å restarte eller oppgradere målere. Vi stoler på at det som fungerte i går, også gjør det i dag. Dermed risikerer du at dataflyt falle ut eller gradvis forskyves, uten at du oppdager det.
Vi ser også stor variasjon i kvaliteten på undermålere, og de billigste skaper ofte mye mer vedlikeholdsarbeid og feilsøking enn de litt dyrere.
4. Dataene gir lite og misvisende innsikt
Veldig mange måler kun totalforbruket i bygget sitt, og gjerne med timesverdier på dataene. Det gir et veldig begrenset beslutningsgrunnlag, og kan gi direkte misvisende innsikt.
I grafen under ser du forskjell på timesoppløsning (rosa) og minuttsoppløsning (burgunder):
Timesverdiene gir et inntrykk av at du har et jevnt og fint forbruksmønster gjennom døgnet. Effekttoppen er på litt under 180 kW, ca kl 14.
Med høyere oppløsning ser du at det er noe som med jevne mellomrom skaper enorme hopp i forbruket (i dette tilfellet et varmeelement). Og effekttoppen er ikke klokken 14, men litt før kl 9 - og den er mye høyere enn først antatt, godt over 220 kW.
Hvordan kan du sikre bedre kvalitet på dataene dine?
Arbeid med energidata er tidkrevende og nitidig. Men det er et nødvendig onde for å få maksimalt ut av energieffektiviserende investeringer og for å sikre et korrekt grunnlag for rapportering og kostnadsfordeling.
Vi har spesialisert oss på alt fra valg av hardware og installasjon, til strukturering og kvalitetssikring av dataene.
Hvis du velger en løsning som benytter oss som dataleverandør, kan du være trygg på at energidataene dine er ivaretatt.
