Idé till användarfall: Energieffektivisering av flerbostadshus

Idé till användarfall: Energieffektivisering av flerbostadshus

Denna idé till användarfall togs fram i projektet Digital Vision Kista under en serie med intervjuer och workshops med företrädare från 20 olika verksamheter inom Stockholms stad. Idéen ska ses som en utgångspunkt för vidare arbete.

Aktörernas mål

Ansvarig för inre underhåll hos en bostadsrättsförening har som målsättning att få en så låg energikostnad som möjligt med en så liten investering som möjligt. 

Klimatrådgivare på miljöförvaltningen har som mål att minska energianvändning och klimatavtrycket i staden. 

Aktörernas behov 

I rollen som klimatrådgivare på kommunens miljöförvaltningen finns ett behov av att i den digitala tvillingen kunna se energiförbrukning och tariffdata för att kunna ge råd om energieffektiviseringsåtgärder och optimera energianvändning.

Steg för steg - energieffektivisering av flerbostadshus

  1. En klimatrådgivare på kommunens miljöförvaltning använder den digitala tvillingen för att analysera energiförbrukning i flerbostadshus i en stadsdel
  2. Hen har tillgång till energiförbrukningsdata från energibolag och bostadsrättsföreningar. 
  3. Hen slå på en dashboard över energiförbrukningsdata per byggnad som är normaliserad utifrån antal boende i fastigheten, antal kvadratmeter boyta, byggnadsår med mera och kan se att det finns ett bostadshus på en specifik gata vars förbrukning ligger mycket högre än jämförbara hus.  
  4. Hen klickar på “Visa på karta” och växlar nu över till en karta som innehåller samma normaliserade energiförbrukningsdata och som zoomar in på huset på gatan. 
  5. Hen noterar att det verkar finnas flera flerbostadshus med hög energiförbrukning och slår på informationen över ägarförhållanden. Hen noterar att nästan alla hus ägs av samma bostadsrättsförening. 
  6. Utifrån årets flygfoton kan hen se att det inte verkar finnas några solceller på byggnadernas tak. Genom att tända lagret med över solcellspotentialen kan hen se att det finns potential för sammanlagd upp till 900 kvm solceller på bostadsrättsföreningens tak. Utifrån det värdet kan hen i en simulerings dashboard för energiåtgärder se hur mycket el den skulle kunna producera i förhållande till den nuvarande årsförbrukningen. 
  7. Hen tänder lagret med information om var det finns värmepumpsborrhål i staden och ser det finns borrhål på samma fastigheter och slutar sig till att byggnader värms upp via bergvärme
  8. Hen tänder lagret med infraröd-kartläggningen av gaturummet som visar värmeläckage på byggnaderna och kan se att en av förklaringarna till den höga energiförbrukningen är dålig isolering på flera av byggnaderna. Hen lägger till detta i simuleringsdashboarden för energiåtgärder och kan nu få en uppskattning av kostnaden för att åtgärda isoleringen utifrån byggnadernas storlek och erfarenhetsvärden och kan även se hur lång tid det skulle ta att tjäna in investeringen. 
  9. Hen klickar på en av byggnaderna och får upp kontaktuppgifterna till styrelsen och kontaktar ansvarig för inre underhåll för att uppmärksamma hen på sambandet mellan isoleringen och energiförbrukningen. Hen diskuterar även möjliga vägval och vägleder underhållsansvariga i vilka bidrag man kan söka. Hen tar även upp möjligheterna med solceller på byggnadernas tak. 
  10. Ansvarig för inre underhåll får med sig en export av uppskattning av både kostnaderna och besparingspotentialen som den kan förfina vidare med egna data inför ett möte med föreningens styrelse.              

Vilka data användes i användarresan?

  • Energidata från fastighetsbolag och bostadsrättsföreningar 
  • Data om antal boende per byggnad
  • Data om antal boyta per byggnad
  • Data om antal våningar per byggnad
  • Data om byggnadsår 
  • 3D-byggnadsdata för visualisering 
  • Aktuell flygfoto/ortofoto
  • Borrhålskarta (från värmepumpstillståndsprocessen)
  • Infraröd-kartläggning av gaturummet (360 grader IR bilder som visar värmeläckage)
  • Typvärden för kostnader för att åtgärda dålig isolering