Fremtidens samfund: Forsyningsselskabet, som skruer op for varmen med AI

Lasse Svane Ryby
Læsetid, 3 min.  

Et svensk forsyningsselskab er nu på rejse i energi-innovation – understøttet af dynamisk samarbejde og AI-teknologi.

I de vinterkolde byer i Norden kan forfrosne pendlere glæde sig ved, at der er varmt og lunt, når de kommer hjem. Ikke bare af økonomiske grunde eller for varmens skyld, men også for miljøets skyld er det afgørende at holde energiforbruget stabilt i byerne, også selv om de vokser på verdensplan.

Forsyningsselskabet Mälarenergi tager en innovativ tilgang til at sørge for opvarmede hjem i et samfund i hastig forvandling. Mens Mälarenergi leverer vital infrastruktur og energimæssige kerneydelser til Västerås, Sveriges femtestørste by, sigter de også på at levere en mere intelligent service til forbrugerne. Ved hjælp af den AI-aktiverede Azure-platform digitaliserer og automatiserer Mälarenergi områdets varmeproduktion for at kunne styre lokalområdets stigende krav og optimere sin energiproduktion.

“Jeg plejer at sige, det eneste, som ikke ændrer sig her i verden, er forandringer”, fortæller Henrik Wickström, it-projektleder på Mälarenergi.

“Vi er nødt til at genoverveje vores industri og vores formål i samfundet. Vi skal håndtere denne ændring.”

Mälarenergi ligger forrest i omdannelsen af energimarkedet i Norden. Ved hjælp af Microsoft Azure som platform har Smart Flow-projektet en holistisk tilgang til digitaliseringen af deres tjenester. Ved at indsamle tre års energioplysninger fra hele deres netværk udførte de brugerundersøgelser og inddrog mange andre datakilder – som f.eks. vejrmønstre, distributionstider og social adfærd.

“For at optimere vores produktion og distribution og bedre kunne forstå vores kunders behov, skal vi have kraftfulde, digitale løsninger,” fortæller Henrik i bloggen hos selskabet Mälarenergi. “Microsoft Azure har de løsninger, vi har brug for, så vi kan samle alting på ét sted.”

Digitalisering og samarbejde – nøglen til forandring

Henrik Wickström lægger stor vægt på samarbejdsprocessen, der har været central for deres digitale transformation. Udnyttelse af intelligent cloud-teknologi gør det muligt at samarbejde eksternt ved at forene, indsamle og forvalte denne enorme mængde data fra mange tjenesteudbydere, uanset hvilken tredjepartsteknologi tjenesterne bruger. Evnen til at samarbejde med statistik- og systemeksperter, RICE SICS, har drevet projektets analytiske dybde frem til næste niveau.

Med over en milliard datapunkter i form af forskelligartede og omfattende statistikker har Mälarenergi opbygget prognosealgoritmer med AI inden for Azures pakke. Det overordnede mål: At optimere lokalområdets varmeforsyning på intelligent vis og undgå overproduktion – og samtidig være parat til spidsbelastninger.

“AI-teknologi er en nyskabelse, når det kommer til at lave prognoser.”

Henrik Wickström, IT-projektleder, Mälarenergi

Dette arbejde er ekstremt komplekst, og det kan kun udføres med et miljø, som kan håndtere disse enorme mængder data. Algoritmerne kan opstille prognoser, som direkte informerer kraftværkerne, hvilket markant nedbringer risikoen for overforsyning eller underforsyning.

“Målet er for kunden at være i stand til at købe en tjeneste i form af komfortabel indendørs opvarmning, der kan tilpasses individuelt,” siger Henrik.

Den statistiske indsigt genereret fra Smart Flow-projektet bruges til at træffe bedre beslutninger, herunder industrielle kunder, som bruger disse tjenester. Med nye måder at lære, justere, forbedre og løbende arbejde med planlægningen på, er teknologi nu en vigtig katalysator for Mälarenergi for at indføre forbedringer bredt.

“Enten sætter vi os ned og læner os tilbage og lader branchen køre forandringerne for os – eller vi sørger for at være dem, der forandrer branchen.”

Gratis AI-rapport: Kunstig Intelligens i Danmark. Hvilke fordele 277 store europæiske virksomheder får ud af AI

Opdag, hvordan dine europæiske og danske kolleger bruger kunstig intelligens til at transformere deres organisation digitalt

Artikler, du kan have interesse i: