Potentialet ved dynamisk datadrevet temperaturregulering i fjernvarmesektoren

Danmark er ca. 65 pct. af boligerne opvarmet med fjernvarme, og denne procentdel er steget de senere år. Fjernvarmesystemet er på vej mod en digitalisering, hvor flere og flere værker installerer intelligente målerværktøjer, både i nettet, på værkerne og hos slutbrugeren. Udbredelsen af intelligente datamålere er stigende, og i 2020 er det et EU-krav, at der skal være installeret fjernaflæste varmemålere i hele det europæiske net. Få intelligente datamålere i nettet er en forudsætning for at bruge datadrevet temperaturregulering i driften i fjernvarmesektoren.

Vi har været i kontakt med otte fjernvarmeværker for at afdække potentialet ved datadrevet temperaturregulering og sammenholde med de simulationsbaserede metoder (TERMIS TO, mv.). På to værker i Roskilde og Esbjerg har DTU tidligere lavet forskningsprojekter med datadrevet optimering, hvilket dannede businesscasene til grundlaget for potentialeberegningerne. De resterende seks værker deltog i interviews og delte deres erfaringer med forskellige typer temperaturregulering, f.eks. simulationsbaseret styring, manuel styring efter lokale vejrstationer eller sommer- og vintertemperaturer.

Vi finder, at der er væsentlige besparelser ved at implementere datadrevet temperaturregulering frem for f.eks. simulationsbaseret temperaturregulering eller regulering via faste regler. Sektoren kan i alt spare op til 790 mio. kroner om året alene ved de nuværende metoder for datadreven temperaturregulering. De seks interviewede fjernvarmeværker var alle interesserede i datadrevet temperaturregulering, men mange manglede viden om systemet.

Hvis datadrevet temperaturregulering bliver implementeret, har det både fordele på selskabsniveau i form af simpel styring, varme- og dermed pengebesparelser, samt fordele på samfundsniveau i form af særligt miljøeffekter og effektivisering af hele fjernvarmesystemet.