Kaukolämmön digitalisaatio vähentää häiriötilanteita ja vakauttaa hintoja
Varkaudessa kaukolämmön digitalisaatiolla mahdollistetaan ennen kaikkea sujuvampi arki kaukolämpöasiakkaille. Aluelämmöllä käyttöönotetut ratkaisut esimerkiksi vähentävät lämmönjakelun häiriötilanteita entisestään ja vakauttavat kaukolämmön hintoja.
Kaukolämmön digitalisaatio tarkoittaa teknologisten ratkaisujen, kuten automaation ja tiedonkeruun, liittämistä kaukolämpöjärjestelmiin. Tällöin edistyneitä teknologioita voidaan hyödyntää kaukolämpöverkon kehittämisessä ja tehostamisessa.
Varkauden Aluelämmön tavoitteena on kaukolämmön digitalisaation myötä toimittaa paikallista kaukolämpöä asiakkailleen entistäkin ympäristöystävällisemmin ja häiriövapaammin. Samalla digitalisoituva kaukolämpöverkko luo mahdollisuuksia kehittää asiakaspalvelua ja pienentää kaukolämmön tuotantokustannuksia.
Kaukolämmön digitalisaation hyödyt kaukolämpöasiakkaille
Digitalisoituvan kaukolämmön ensiaskeleet on Varkaudessa jo otettu, ja yhteistyöprojekti kaukolämpöverkon digitaalisesta mallintamisesta vastaavan Ensense Oy:n kanssa on loppusuoralla.
Voit tutustua Ensensen kanssa tehtyyn yhteistyöprojektiin tarkemmin artikkelistamme.
Seuraavaksi keskitytään tutun yhteistyökumppanin kanssa myös sähkön käytön optimointiin sekä jatketaan digitalisaatiota edesauttavia pienparannuksia esimerkiksi kaukolämpöverkon mittauspisteitä uusimalla.
Mitä digitaalinen kaukolämpöverkko tarkoittaa kaukolämpöasiakkaalle?
Kaukolämmön toimitusvarmuus on Varkaudessa jo pitkään ollut lähes sataprosenttinen. Ainoat häiriötilanteet ovat syntyneet ennakoitua suuremmasta lämmöntarpeesta kaukolämpöverkossa sekä mahdollisista yksittäisistä häiriöistä lämmönjakelussa.
Varkauden Aluelämmön ja Ensensen yhteistyön myötä kaukolämpöverkon lämmöntarvetta voidaan ennustaa entistä tarkemmin etukäteen ja häiriötilanteisisiin voidaan varautua paremmin.
“Digitalisaation myötä kaukolämmöntarpeen ennustettavuus lisääntyy ja tilanteita, joissa verkon lämpö ei olisi valmis vastaamaan kasvaneeseen kaukolämpötarpeeseen, ei pääse syntymään”, tiivistää Aluelämmön toimitusjohtaja Mikko Onkalo.
Hyvä esimerkki on kylmän yön jälkeinen syysaamu, jolloin aamun viileyden jälkeen lämpötila nousee vielä päivän ajaksi korkeammalle. Suuret päivän sisällä tapahtuvat lämpötilavaihtelut voivat aiheuttaa kokeneellekin kaukolämpöoperaattorille päänvaivaa, sillä lämmön tarvetta on tällöin haastavaa arvioida.
“Juuri tällaisissa tilanteissa kaukolämmön digitalisaatio helpottaa lämmöntarpeen arviointia. Tarkemman ennusteen avulla voimme olla varmoja, että lämpöä riittää kylminäkin syysaamuina kaikille”, kertoo Onkalo.
Kaukolämmön digitalisaatio vakauttaa kaukolämmön hintaa
Digitalisaatiota hyödyntämällä voidaan kaukolämpötoiminnassa priorisoida yhtä aikaa sekä lämmön toimitusvarmuus että lämmöntuotannon kustannustehokkuus.
Lämmöntarpeen ennustetarkkuuden lisääntyessä kaukolämpöä ei tarvitse syöttää verkkoon niin sanotusti varmuuden vuoksi. Sen sijaan tiedetään tarkasti, minkä verran lämpöä tarvitaan kattamaan esimerkiksi aamun kaukolämmön kulutuspiikki.
“Kun lämpöä ei pusketa verkkoon turhaan, kalliita varalämmönlähteitä ei tarvitse käynnistää”, Onkalo kertoo.
Kalliiden varalämmönlähteiden käytön vähentyessä kaukolämmön tuotantokustannukset laskevat. Tuotantokustannusten lasku vaikuttaa myös lopulliseen kaukolämmön hintaan vakauttavasti. Toisaalta myös kaukolämmön ympäristöystävällisyys kasvaa, kun Riikinvoimalta saatavan lämmön riittävyyttä voidaan paremmin arvioida.
“Meillä Varkaudessa on jo nyt hyvä tilanne sen kannalta, että kaukolämpö on hyvin ympäristöystävällistä ja Itä-Suomen halvinta. Haluamme parantaa tilannetta entisestään kehittämällä kaukolämpötoimintaamme aktiivisesti.”
Miten kaukolämmön digitalisaatio Varkaudessa käytännössä toimii?
- Varkauden kaukolämmön tuotannosta ja jakelusta on rakennettu digitaalinen malli yhdessä Ensense Oy:n kanssa
- Malli kerää dataa ja hyödyntää sitä kaukolämpöverkon optimoinnissa. Hyödynnettävä data koostuu taloyhtiöiden ja yrityksien Digilämpö-palvelun tapaan kaukolämpöverkon mittauspisteiden datasta sekä sääennusteista.
- Kerätty tieto yhdistetään koneoppimismallin avulla. Näin voidaan esimerkiksi arvioida tarkasti, onko kaukolämpöverkossa riittävästi lämpöpainetta kattamaan kylmän yön jälkeisen aamun kaukolämmön kulutuspiikin.
- Tulevaisuudessa mittauspisteitä lisätään sekä sähkön käyttöä optimoidaan. Näin edesautetaan kaukolämmön digitalisaatiosta saatavia hyötyjä.