Hva kan vi hjelpe deg med?

Hvorfor er det så mye feil i energidata?

Det skal ikke mange feil til før alt du ser er tull. Uten å ane hva du skal stole på, eller hvor du skal begynne å nøste det opp. Hvorfor er det slik?

Å få korrekte energidata er for mange et mareritt. Det skal ofte ikke store feilen til før alt du får ut er meningsløst. Typiske utfordringer er faseforskyvninger, feil konfigurering av målere, bytte av måler-id, tidsforskyvning, ren og skjær feilmontering, løse kabler med mer.

Årsakene er gjerne mange, men vår erfaring er at de fleste av dem kommer fra den enorme kompleksiteten. Uten anledning til å kontrollsjekke data i etterkant, hvordan skal du da vite om tallene du får gir mening eller ei?

Hierarki er i denne sammenhengen avgjørende. Vet du hva som hører sammen vil du ha større mulighet til å se om målingene har rot i virkeligheten. Å gruppere ting, gjennom for eksempel tagging, er viktig for å kunne gjøre store aggregeringer og «sanitysjekke» data i etterkant.

Når det kommer til feil i energidata liker vi å sortere dem i tre ulike grupper: 

  • Strukturelle feil
  • Eletrisitetsspesifikke feil
  • Termiskspesifikke feil

 

1. De strukturelle feilene

Disse handler om hvordan energimåling fungerer i praksis. Typiske feil her er at det er mismatch i tid mellom målere – såkalt tidsforskyvning, eller at måler-id på et helt sett med målere har endret seg.

Feil med time stamp

Her vil du kunne se en mismatch i tid. Alle involverte kan ha gjort alt riktig, og likevel ser vi komplikasjoner som kan resultere i at ulike målere har ulike tidssoner. Dette er en av risikoene ved å gå inn i eksisterende anlegg.

Måler-id endrer seg

Se for deg at du har et sett med målere, men to sett med id-nummer til disse. Hvis id-nummeret på én eller flere målere endrer seg, vet du ikke lenger hva den måler. Resultatet blir kaos og du får litt av et puslespill som du må forsøke å finne ut av for at du igjen kan måle korrekt.

I et slikt scenario vil de se ut som du har fått et sett med nye målere, som måler noe du ikke har oversikt over. Det kan føles slik ut: «Før så hadde jeg ett sett med tidsserier som jeg visste hva hørte til. Plutselig så byttet alle navn, uten å si fra hva de byttet til, så nå vet jeg ikke hvilken måling tidsseriene representerer.»

Hvordan løse problemet: Vi sjekker at målerne og det de måler gir mening når vi starter opp. Her er det viktig å gjøre en grundig sjekk. Tanken er at hvis vi har kontinuerlig data så kan vi gå ut fra et grovbasert estimat, der vi kan matche det som sist var gyldig før eventuell endring skjedde. Vi kan også analysere mønstre før og etter endring, og se om noe har endret seg. Vi jobber kontinuerlig med å automatisere denne jobben og finne en enklere løsning som løser utfordringen ved endring av måler-id.


2. Elektrisitetsspesifikke feil

Noen feil er spesifikke for elektrisk energi. Et eksempel er fasefeil fra installasjon, såkalte faseforskyvninger. Fasefeil er en fysisk feil som oppstår når klypen strammer seg rundt fasene (typisk nummerert 1,2,3) i feil rekkefølge. Du vil da få en kurve som ser riktig ut, men som blir minst 30 prosent feil. 

Eksempel på fasefeil

En strømkabel ut har tre faser, 1-2-3. En typisk feil som oppstår ved installasjon er at fasene blir 2-3-1 i stedet. Da måler som regel måleren helt feil og dataen du får ut gir lite mening.

Vår algoritme oppdager og korrigerer denne type feil slik at du får korrekt data ut. Vi kan for eksempel detektere at det har blitt koblet feil, gitt visse betingelser. Hvis vi detekterer at det er koblet feil, kan vi også finne det mest sannsynlige koblingsbildet og rekonfigurere koblingsbildet slik at dataene ut blir korrekte.

 

Bildene over er et før/etter eksempel, hvor «før» er slik det er satt opp, og «etter» er slik det ser ut til at det må være. Vi sammenligner alle strømmene på hver av 2 faser (kun 2 fordi det er 3-fase IT nett), og ser på hvordan summen av barna er sammenlignet med forelderen (i hierarkiet av målepunkter). Summen av barna er ikke eksakt lik forelder, dette er fordi ikke alle barna er målt. I eksempler hvor absolutt alt er målt så skal summen av barna være helt lik forelder (med forbehold om avvik grunnet målestøy).

 

To ulike «nett» – og feilkobling på disse

I vårt arbeid møter vi som regel to ulike nett: Terra Neutral (kalt TN) og Isolée Terre (kalt IT). Vi synes TN er hyggeligst å jobbe med, TN har tre kurver for spenning og tre for strøm. På IT skal du bare ha to målere på en tre-fase, og det gir mange rom for feil når du har tre faser og to retninger. Kobler du tre på så får du en feil, da måler du noe annet enn det du tror du gjør. Det er ganske mange muligheter for feilkobling selv på TN (som er den lette).

Hvordan unngå denne type feil? Våre utviklere jobber kontinuerlig for å unngå dette, for du kan ende opp med store feil hvis det er forskyvelser. Målingene kan i disse tilfellene se riktige ut på dagen, men feilene viser seg ofte ikke før ting blir skrudd av eller ned. Om natten ser det åpenbart feil ut, for eksempel kan det se ut som vi produserer strøm på nattestid – noe som ikke er mulig når ting er skrudd av/ned. En slik feil skjer som regel fordi den som har installert har satt klypa på feil fase. Da blir all data korrupt. 

Vi lager systemer som gjør at installatøren kan feilsjekke on-site. Så langt det går må vi gjøre at installatøren får den innsikten hen trenger. Det er installatøren som har aller best grunnlag for å gjøre det riktig. Denne må kunne sjekke at fasene står der de skal. Å ha en installasjonsveileder til installatøren er en stor fordel, så installatøren kan kontrollsjekke eller endre underveis i installasjonen hvis feil detekteres.

 

3. Termisk energispesifikke feil

Noen feil er termisk energispesifikke. Dette kan for eksempel være at akkumulator stopper å inkrementere (altså øke). En verdi en slik måler bruker er kilowattimer. Noen ganger stopper den bare, uten forklaring og uten å øke, selv om energien øker som bare det. Da får du null i forbruk. Vi vet ikke hvorfor det skjer, og denne feilen skjer også fra tid til annen i elektriske anlegg. Fordelen er at i termiske anlegg kan vi regne oss frem til hvor mye energi som har gått likevel.

Hvordan løser vi det: For å måle termisk energi så må vi beregne mengden varme som er vekslet fra fjernvarmevannet til mottaker. Da trenger vi en temperaturmåling inn/ut og en måling av hvor mye vann som har passert i samme periode.

Det kan være mange ting som logges for å finne ut av hvor mye energi som har gått med. Kort sagt så rekonstruerer vi de manglende dataene ved å bruke andre tilgjengelige data som energi, effekt, temperaturer, volum, strømningshastighet osv. Så lenge vi har spesifikke kombinasjoner av disse, kan vi rekonstruere det som måleren egentlig skulle logget hvis den hadde fungert som den skulle.

 

New call-to-action

Layer

Ta kontakt med Glitre Energiløsninger for å høre mer om hvordan vi kan hjelpe deg.

Siste innlegg

Fordelene ved å bruke en eGauge

Fordelene ved å bruke en eGauge

Hvorfor måle kun én ting når du kan måle mer? La oss se på hva du rent faktisk kan få ut av ett ... Les mer »

Gjennomfør energikartlegging med Smart EO

Gjennomfør energikartlegging med Smart EO

Høykvalitets energidata gjør kartlegging av energiforbruket enkelt og effektivt. Spar miljøet, spar ... Les mer »

Hva kunne du gjort med sanntids energidata?

Hva kunne du gjort med sanntids energidata?

Sanntids energidata er ikke lenger nice to have. Det er et must-have. Les mer »


Abonner her!