De toekomst van stadsverwarming ligt in intelligente, flexibele netwerken die zich in realtime aan veranderende omstandigheden kunnen aanpassen. De met AI ondersteunde aanpak Fourdeg transformeert traditionele stadsverwarming tot een slim, responsief systeem.
De uitdaging
Traditionele stadsverwarmingsnetwerken werken volgens een gecentraliseerd, unidirectioneel model: warmte wordt geproduceerd, gedistribueerd en verbruikt. Dit model heeft moeite om zich aan te passen aan schommelingen in de vraag, de integratie van hernieuwbare energie en de groeiende behoefte aan energie-efficiëntie.
Hoe AI stadsverwarming slimmer maakt
Het AI-systeem Fourdeg analyseert continu gegevens van aangesloten gebouwen, weersvoorspellingen en netwerkomstandigheden om:
- De verwarmingsbehoefte uren of dagen van tevoren voorspellen
- De timing en de omvang van de warmteproductie optimaliseren
- Verdeel de belasting dynamisch over het netwerk
- Verminder de piekvraag en de daarmee gepaard gaande kosten
- Gebouwen in staat stellen om als gedistribueerde warmteopslag te fungeren
Netwerkflexibiliteit
Door gebouwen een actieve rol te laten spelen in het energiesysteem, Fourdeg een nieuwe mate van netflexibiliteit. Gebouwen kunnen tijdens goedkope periodes voorverwarmen en hun verbruik tijdens piekuren verminderen — en dat alles met behoud van een aangename binnentemperatuur.
Deze flexibiliteit is vooral van groot belang nu stadsverwarmingsnetwerken steeds meer hernieuwbare energiebronnen integreren, die van nature een wisselende opbrengst hebben.
Voordelen voor energiebedrijven
- Lagere productiekosten dankzij een geoptimaliseerde planning
- Lagere piekbelastingseisen
- Een betere integratie van hernieuwbare energiebronnen
- Nieuwe dienstenaanbod en inkomstenbronnen
- Hogere klanttevredenheid dankzij stabiele binnentemperaturen
Waarom gegevens op gebouwniveau belangrijk zijn
Een stadsverwarmingsnetwerk wordt flexibeler wanneer exploitanten kunnen zien hoe aangesloten gebouwen daadwerkelijk reageren op weersomstandigheden, bezettingsgraad en wijzigingen in de verwarmingsregeling. Fourdeg gegevens op kamer- en radiatorniveau uit gebouwen en gebruikt die informatie vervolgens om de vraag te voorspellen nog voordat deze het onderstation of de productie-installatie bereikt.
Hierdoor is de optimalisatie nauwkeuriger dan bij een statische verwarmingscurve. In plaats van alle gebouwen als identieke verbruikers te behandelen, kan de AI rekening houden met gebouwen die verschillen in thermische massa, comfortgrenzen en reactietijden. Energiebedrijven krijgen zo een praktische manier om pieken te verminderen en tegelijkertijd het comfort van de klant binnen de afgesproken normen te houden.
"Bij AI-gestuurde stadsverwarming gaat het niet alleen om efficiëntie, maar ook om het omvormen van de relatie tussen energieproducenten en -verbruikers tot een op samenwerking en data gebaseerd partnerschap."