Varmtvannssystemer er en integrert komponent i bygninger og en betydelig forbruker av energi. På grunn av strengere byggtekniske krav som medfører bedre isolerte konstruksjoner, øker andelen varmtvannsbruk i det totale energiforbruket til bygninger kontinuerlig. I moderne passivhus overstiger bruk av varmtvann allerede energibehovet for romoppvarming. Til tross for dette er anvendelsen av bærekraftige og energieffektive løsninger i varmtvannssystemer ikke utbredt i Norge. De betydelige mulighetene for energibesparelser har ennå ikke blitt realisert. Forbedring av energieffektivitet i varmtvannssystemer gir derfor et betydelig potensiale for ytterligere energibesparelser i bygninger i Norge.
Mål: Forbedre metoder, og oppnå bedre forståelse for varmtvannsbruken
Utnyttelse av ulike teknologier som såkalt behov-utnyttelse (demand response) i bygninger, bedre design og dimensjonering, progressive tariffer, lavtemperatursystemer, spillvarme, kombinerte varmtvannssystemer basert på tradisjonelle og fornybare energikilder, og andre bærekraftige teknologier samt med styringsløsninger i varmtvannssystemer er avgjørende for å oppnå energieffektivitet i bygninger. Riktig implementering av disse løsningene krever bruk av avansert dataanalyse, representative profiler og nøyaktige prediktive modeller for varmtvannsbruk. Likevel er det fortsatt nødvendig å forbedre regelverket som benyttes som underlag for analyser og modellering av varmtvannsbruk, samt kunnskap om faktisk varmtvannsbruk i bygninger i Norge. Dette doktorgradsarbeidet hadde som mål å forbedre metodene for varmtvannsanalyse og oppnå en bedre forståelse av varmtvannsbruken i bygninger i Norge.
Avhandlingen i korte trekk
Doktorgradsavhandlingen min starter med å vurdere problemene knyttet til innsamling og forbehandling av varmtvannsforbruksdataene. Den første delen av arbeidet tok for seg problemene med total oppvarming og planlegging av varmtvannsbruk, og profilanalyser for bygninger i Norge under vanlige forhold og under COVID-nedstengning. Deretter ble spesiell oppmerksomhet gitt til spørsmålet om å hente igjen informasjon om varmtvannsbruk under forhold der kun det totale varmeforbruket i bygninger måles. Videre ble det valgt ut påvirkningsvariabler og prediksjonsmodellering for varmtvannsbruk ble undersøkt. Til slutt ble metodene for utvikling og analyse av representative varmtvannsforbruksprofiler for bolig og andre bygningstyper presentert.
Hotell, sykehjem, skoler og boligblokker
I denne avhandlingen ble studien av varmtvannsforbruk basert på måledata fra hotell, sykehjem, skoler og boligblokker. Perioden for datainnsamling varierte for de forskjellige bygningene. I de fleste tilfellene ble data over 1-3 år mottatt. For de utvalgte bygningene ble det imidlertid bare samlet inn månedlige varmtvannsforbruk og 2-sekunders målinger for flere måneder. Avhengig av datatilgjengelighet, ble de forskjellige databehandlingsteknikkene brukt til å analysere varmtvannsforbruk. Datahåndteringen og modelleringen i det presenterte arbeidet ble utført med Python sine programvareverktøy.
Før og under COVID-nedstengning
Data fra utdanningsinstitusjoner i Norge ble brukt til analysen av den totale varmebruken under normale forhold og under COVID-nedstengning.
Undersøkelsen fant at formen på varmebrukprofilene på ukedager før og etter COVID-nedstengning forble nesten uforandret, til tross for at belegget ble svært redusert. I tillegg var det slik at måneden etter gjenåpning av bygningene var karakterisert av en formidabel økning av varmebruk, uavhengig av værforholdene.
Dmytro Ivankos avhandling, forsvares ved NTNU 19.3.2021
Et eksempel på varmeprofilene for en bygning på Gløshaugen er vist i figuren under. For planlegging av varmebruk i utdanningsinstitusjonene, ble følgende scenario utviklet: Scenario 1: styring i tråd med et normalt år, scenario 2: redusere varmen til nivå for nattbruk, scenario 3: bruk av innstillingene som ble brukt under nedstengningen.
Studien viste at anvendelse av rett innstilling på varmesystemet under en pandemi kan hjelpe oss å redusere energibruk i bygninger.
Slik ser en varmeprofil ut for en bygning for Gløshaugen. Figuren til venstre viser profiler under arbeidsdager (WD – weekdays), mens figuren til høyre viser profiler under helger (WE – weekends):
De innhentede dataene avslørte at ufullkommenhet i målesystemer i bygningene var en alvorlig hindring for varmtvannsanalyse. Dessverre er det slik at i mange bygninger i Norge måler varmemålere bare det totale varmeforbruket, og det er vanligvis ikke delt inn på romoppvarming og varmtvann. Derfor ble det foreslått en metode for oppdeling av det totale timebruken av varme på romoppvarming og varmtvannsforbruk. Metoden var basert på energisignaturkurven og singular spektrumanalyse. Resultatene viste at anvendelsen av denne metoden gjør det mulig å hente ut nyttig informasjon om bruk av varmtvann hver time.
To forskjellige modeller: Wrapper og Profet
Videre adresserte avhandlingen modellering av forutsigelse av varmtvannsforbruk i to utbredte typer situasjoner. Den første situasjonen er prediksjonen kun basert på historiske data om varmtvannsbruk. I den andre situasjonen ble flere variabler som påvirker varmtvannsbruk brukt og valgt for modelleringen. Disse variablene ble identifisert ved hjelp av Wrapper-tilnærmingen. Den mest nøyaktige modellen for varmtvannsbruk ble valgt fra forskjellige tidsserier og maskinlæringsmetoder. For en hotellbygning fungerte Profetmodellen best i begge situasjoner.
Anbefaler bedre standarder slik at man ikke overvurderer varmebruk
Sammenligningen av faktisk varmeforbruk for varmtvann i bygging med eksisterende nasjonale og internasjonale standarder viste at standardene som ofte brukes i Norge ikke er nøyaktige nok og ikke kan uttrykke den daglige variasjonen av varmtvannsbruk. Anvendelse av disse profilene i bygningssimuleringsverktøyet kan føre til betydelig overvurdering av varmebruk til varmtvannssystemer.
For å forbedre eksisterende metoder for profilutvikling, ble det anbefalt å bruke metodene som tillot oss å utvikle lignende profiler for månedene og ukedagene med lignende egenskaper ved varmtvannsforbruk. Profilene basert på målinger for forskjellige kategorier av bygningen ble foreslått. Deretter ble metoden for statistisk gruppering av varmtvannsforbruk for hver time brukt for å gjenkjenne tidspunktet for topp-, gjennomsnitts- og lavvarebruk i de aktuelle bygningene.
I avhandlingen min har jeg foreslått metoder for analyse av varmtvannsforbruk, utvikling av prediktive modeller samt med profileringsprognoser for å gi grunnlag for videre implementering av energisparetiltak og forbedring av energieffektiviteten til varmtvannsanlegg i Norge.