En ny rapport från Schneider Electric pekar på betydande effektiviseringspotential i byggnader när AI kopplas till befintliga system för fastighetsautomation. Enligt bolagets modellering kan energianvändningen minska med upp till 22 procent jämfört med traditionell styrning.
AI-baserad styrning av värme, ventilation och luftkonditionering kan ge byggnadsägare lägre energianvändning, minskade driftkostnader och lägre utsläpp. Det är slutsatsen i Schneider Electrics nya rapport AI for Climate: Quantifying the Energy and Carbon Impact of Building Optimization.
Rapporten bygger på energimodellering av olika byggnadsscenarier i Australien, Indien och USA. Resultaten har enligt Schneider Electric validerats mot verkliga pilotinstallationer. Studien visar att AI-optimering kan ge ytterligare besparingar på 7,2–12,7 procent när tekniken integreras med ett smart system för fastighetsautomation. Tillsammans med smart byggnadsstyrning kan den totala energianvändningen minska med upp till 22 procent jämfört med traditionell styrning.
Analyserar data i realtid
Det AI-lager som beskrivs i rapporten är tänkt att arbeta ovanpå befintliga digitala automationssystem. Genom att samla in och analysera data från flera delar av fastigheten kan systemet löpande justera driften.
Underlaget omfattar bland annat information om närvaro och användningsmönster, väderprognoser och teknisk prestanda. På så sätt kan värme, ventilation och luftkonditionering anpassas efter de faktiska förhållandena i byggnaden, snarare än efter fasta eller manuellt justerade inställningar.
För energimarknaden innebär detta enligt rapportens resultat en möjlighet att minska elanvändningen utan att enbart förlita sig på ny produktion. AI-styrning kan också bidra till att jämna ut belastningen på byggnadens tekniska system och, i vissa fall, minska belastningen på elnätet. Det är en potential som dock beror på hur systemen installeras, vilka byggnader som omfattas och hur väl datakvaliteten fungerar.
Även mindre byggnader pekas ut
Schneider Electric lyfter särskilt fram byggnader under cirka 9 300 kvadratmeter. Den typen av fastigheter har historiskt haft svårare att bära kostnaden och komplexiteten i avancerade automationslösningar, samtidigt som den interna specialistkompetensen ofta är mer begränsad.
Enligt rapporten kan AI-baserad optimering göra tekniken mer tillgänglig för mindre och medelstora fastighetsägare. Förutsättningen är att det redan finns, eller kan etableras, tillräckliga system för mätning, styrning och datahantering. AI ersätter därmed inte behovet av fungerande teknisk infrastruktur, men kan användas för att knyta samman information som tidigare varit separerad.
Besparingar på upp till 200 MWh
I vissa av de analyserade byggnadsscenarierna överstiger den årliga energibesparingen 200 MWh. Rapporten anger också att upp till 60 ton koldioxidekvivalenter kan undvikas per byggnad och år. Schneider Electric bedömer att utsläppsminskningen från optimeringen är mer än 100 gånger större än AI-systemets eget klimatavtryck.
Resultaten gäller både molnbaserade och lokalt installerade lösningar. Det ger fastighetsägare flera möjliga vägar beroende på krav på databehandling, driftmiljö och befintliga system. Samtidigt är rapportens siffror kopplade till modellerade scenarier och pilotinstallationer, vilket innebär att utfallet i en svensk byggnad kan variera.
För svenska aktörer blir nästa steg därför att bedöma den faktiska potentialen i det egna fastighetsbeståndet. Energiprestanda, teknisk utrustning, tillgång till mätdata och organisationens förmåga att följa upp förändringar kommer att påverka om den teoretiska besparingen kan realiseras i praktiken.
