AI ska underlätta underhållet

Genom att använda artificiell intelligens (AI) för att se avvikande mönster i fjärrvärmenätet kan energibolag få ett bättre beslutsstöd vad gäller förebyggande underhåll. Att ta fram ett sådant digitalt verktyg är målsättningen i ett nytt forskningsprojekt där FVB ingår.
AI illustration

En dator gör analyser och ser avvikande mönster mycket snabbare än människor. Det vill man dra nytta av i detta forskningsprojekt.

Många fjärrvärmenät är i behov av att restaureras och förnyas, framför allt på grund av ålder. Det är viktigt – både ekonomiskt och tekniskt – att dessa åtgärder görs vid rätt tidpunkt. För att veta när det är mest lämpligt att göra förebyggande underhåll använder energibolagen idag framför allt information som kommer fram vid den fortlöpande tillsynen av fjärrvärmenätet. De utgår bland annat från mätning av fuktlarm, vattenförekomst, luftfuktighet och rörens godstjocklek.  

– Det finns mycket data att tillgå om fjärrvärmesystemet och där kan en dator göra analyser och se avvikande mönster mycket snabbare än människor. Det är denna fördel vi hoppas kunna dra nytta av, berättar Kristin Åkerlund på FVB, som deltar i projektet. 

I projektet ingår även RISE, Energiforsk och sju energibolag. Det övergripande målet i projektet är att undersöka möjligheterna med att använda AI för förebyggande underhåll i fjärrvärmenätet och utveckla en digital plattform för detta. Den gemensamma plattformen möjliggör analys av bolagens samlade datamängder och returnerar resultat till bolagen. Dessa resultat kan sedan användas som beslutsunderlag i bolagens underhållsplanering. Plattformen, kommer att vara generisk så att den kan användas av olika energibolag. En viktig del i projektet är att etablera ett ”proof of concept” för plattformen. Det innebär att man ska visa att plattformen är tekniskt och funktionellt genomförbar. Den data som kommer att användas är statisk information från GIS/NIS, såsom information om fjärrvärmenäten och historiska data om fel och om möjligt mätvärden från olika sensorer i systemen. 

– För att träna plattformen kommer vi initialt att använda data från några av de energibolag som ingår i projektet. De deltagande energibolagen kommer också att bidra till validering av plattformen, berättar Kristin Åkerlund och fortsätter: 

– Får vi plattformen att fungera som tänkt, finns det stora vinster att göra för energibolagen – både tidsmässigt och sett till pengar.

Kristin Åkerlunds roll i projektet är bland annat att sammanställa de riskfaktorer som påverkar ledningarnas status och ta fram kravspecifikationen för plattformen tillsammans med de deltagande energibolagen.

Ytterligare information:
Kristin Åkerlund, 026-14 16 20


Liknande artiklar

FVB BCF 2022_sv
God Jul & Gott Nytt År!
Rätt temperatur för 300-årig kyrka
Vi söker fler medarbetare!
Vi söker fler medarbetare