Vi optimerar fastigheters prestanda och hållbarhet. Genom att minska energiförbrukning och reducera koldioxidavtryck hjälper vi fastighetsägare, förvaltare och serviceföretag att skapa mer lönsamma och miljövänliga byggnader. EcoNode™, vår molnbaserade tjänst som via Sensor-Online™ IOT-portal, revolutionerar byggnaders värmesystem. Den kopplas till existerande infrastruktur och använder avancerad analys för att optimera uppvärmningen efter faktiska behov.
Traditionellt har värmesystem ofta varit ineffektiva, med svag koppling mellan verkligt värmebehov och systemets funktion. Detta leder till bristfälligt inomhusklimat, onödiga kostnader och underutnyttjade investeringar. EcoNode™ löser dessa problem genom att proaktivt anpassa energianvändningen baserat på realtidsdata om inomhusklimatet. Resultatet blir bättre komfort, förbättrad energiekonomi och enklare systemhantering.
Grunden för att spara energi i byggnader handlar om att ha rätt temperatur inomhus i hela byggnaden och att inte elda för kråkorna. Vår lösning använder sensorer för inomhusklimat (temperatur och luftfuktighet), väderprognoser samt analysmodeller av uppvärmningssystemet för att hela tiden hålla koll på det verkliga värmebehovet i byggnaden och för att styra uppvärmningen mot en önskad temperatur inomhus. På så sätt arbetar EcoNode™ och Sensor-Online™ IOT portal proaktivt tillsammans med värmesystemet för att uppnå önskad inomhuskomfort utan att elda för kråkorna.
Tariffkontroll – Styr mot energipriser
Det är inte bara mängden energi som används som spelar roll för en byggnads värmekostnad, det är också viktigt när och hur energin används. Inom fjärrvärme blir det allt vanligare att använda pristariffer med aktiva komponenter såsom flöde, effekt och returtemperaturer. Motsvarande trender kan ses inom elnäten, särskilt vad gäller kommersiella kunder. Syftet med en sådana aktiv prismodell är att kostnaden för att använda energi skall spegla kostnaden för att generera energin. Vid perioder då många kunder samtidigt efterfrågar mycket fjärrvärme (stort effektbehov), ökar produktionskostnaden för fjärrvärme eftersom fler och dyrare anläggningar behöver köras igång (det fungerar principiellt på samma sätt för elektricitet).
Om en fjärrvärmeanläggning fungerar dåligt behöver den använda ett högre flöde för att föra över värmen till byggnaden, vilket skapar utmaningar i nätet som helhet. Därför vill energileverantörer premiera låga flöden och bra avkylning (låga returtemperaturer) i fjärrvärmecentraler, vilket ofta återspeglas i prismodellen. EcoNode är utformad för att automatiskt anpassa byggnadens energianvändning i förhållande till prissättningen i varje fjärrvärmenät eller elnät. Ju aktivare pristaxan är, desto större nytta av att använda vår lösning, oavsett om du använder värmepump, fjärrvärme, gas eller andra typer av värmekällor.
AI-Driven Dataanalys av Sensordata som Förändrar Din Insikt
Du kanske har data, men har du insikter som det går att agera på? Med hjälp av AI-analys skapar vi information och kunskap av din fastighetsdata. Information och insikter kan användas på många sätt av system och människor för att skapa värde i hela din fastighetsportfölj. Vi använder avancerad modellering för att kartlägga beteendet hos varje enskild byggnad till faktiska användarbehov. Automatiserad AI analys spårar energimätningar från operativa, finansiella och miljömässiga aspekter för ett brett utbud av beslutsstödsverktyg som täcker allt från enstaka byggnader till stora fastighetsportföljer. Systemet skapar floder med data från energimätare, väderdata, inomhus sensorer, med rätt analys och visualisering blir det enklare att tolka och förstå sammanhanget
Korrelation mellan sensorvärden, förbrukningsvärden och väderdata via SMHI
