IT Systems 0/2021 Energetika a utility EAM/CMMS - Správa majetku a údržby Trendy ICT 22. 9. 2021 1:00

Měřím, tedy šetřím

Technologie internetu věcí pomáhají šetřit energie

Jakékoliv rozhodování je lepší provádět na základě faktů. Ve chvíli, kdy se zajímám o úspory v oblasti energií, je důležitou informací spotřeba. Ve chvíli, kdy ji začneme měřit častěji než měsíčně či ročně, dostaneme zajímavé informace o tom, kdy a jakou spotřebu máme (v různých dnech či hodinách), případně i v různých částech objektů či u technologií. Už jen analýza těchto dat může hodně pomoci šetřit – například vypnutí či omezení zbytečně běžících technologií mimo pracovní dobu. Každopádně už jen to, že se této oblasti začneme věnovat, přinese první drobné úspory – začneme o spotřebě přemýšlet a tím jí více řídit. V tu chvíli již šetříme.

Měříme elektřinu, vodu, plyn i teplo

Jaké energie je možné měřit? V podstatě všechny podstatné. Standardně se měří spotřeba elektřiny, vody, tepla a plynu. Při ručních odečtech je spotřeba většinou kontrolována měsíčně nebo ročně. Mezitím však nemáme přehled o stavu čerpání (tedy zda například spotřebováváme méně, nebo více než v minulém období). V případě osazení měřidel externím dálkovým odečtem je tato frekvence snížena na denní, hodinovou či například 15minutovou spotřebu. Frekvence záleží na jedné straně na potřebě a využití dat, na druhé na typu senzoru a přenosové IoT síti. Vzhledem k tomu, že se často jedná o bateriové senzory, je vhodné správně nastavit poměr mezi četností zasílání dat a výdrží baterie. Nejčastěji se tak kombinují frekvence odečtů dle typu měřeného média, odběrného místa a potřeby na zpracování dat.

Sběr, přenos a zpracování

Měření spotřeby není žádná komplikovaná věda. V podstatě se na stávající či nový měřič energie připojí externí senzor, počítající spotřebu buď přímým přenosem stavu, nebo pomocí měření pulzů. Tato data jsou následně v nastavených intervalech pomocí bezdrátové IoT sítě (například Sigfox, LoRaWAN či NB-IoT) přenášena do centrální aplikace (opět buď lokální, ale mnohem častěji v cloudu). Tam jsou následně data o spotřebě zpracována a dále využita pro vizualizaci, analýzu, reporty, rozúčtování či reakci na nestandardní situace. Příkladem takové aplikace může být například integrační IoT platforma SARA.hub.

 

Řadu stávajících elektroměrů nemusíme měnit

Důležitým prvkem celého řešení je hned na začátku výběr způsobu, jak spotřebu měřit. Pochopitelně je zapotřebí nějaký standardní měřič – tedy elektroměr, vodoměr, kalorimetr či plynoměr. Na tom, jaký měřič je na místě osazen, pak záleží způsob odečtu a zvolený IoT senzor. Obecně je možné říct, že většina elektroměrů je schopna data o spotřebě nějak poskytovat. Buď pomocí sofistikovanějších forem, jako je optický výstup, ModBus či M-Bus rozhraní, nebo (což je případ většiny elektroměrů) alespoň pomocí S0, tedy pulzního rozhraní. U vodoměrů je třeba volit modernější typy, pro které existuje externí nasazovací odečtová hlava. Plynoměry opět buď umožňují využití násuvného modulu, případně přímo či pomocí převodníku dodávat pulzní výstup. U kalorimetrů je situace o něco složitější, není takový výběr, ale i zde je to řešitelné. Jak je vidno, možností je celá řada, a proto je dobré konzultovat výběr vhodných měřidel a především senzorů s někým, kdo dokáže vybrat správný typ dle požadovaného způsobu použití, umístění či přenosu dat. A platí to i pro výběr vhodné přenosové IoT sítě.

Vyhodnocení je jen začátek

Ve chvíli, kdy sbíráme z měřidel data o spotřebě a ta přenášíme do centrální aplikace, se můžeme pustit do zpracování. Tím může být pochopitelně nejprve zobrazení spotřeby, včetně historie pro analýzu a hledání úspor. Dalším možným využitím je automatické vyúčtování, a to jak nájemcům v budově či areálu, ale i v rámci jednoho podniku třeba na jednotlivá oddělení či výrobní linky.

Ochranné funkce ušetří při poruchách či zneužití

Vedle analýzy vedoucí k úsporám či rozúčtování energií se dají data o spotřebě, speciálně ve chvíli, kdy jsou relativně podrobná, použít i k ochraně nákladů a zamezení škodám. Pomocí těchto dat jsme totiž schopni detekovat nestandardnosti – tedy například nadměrnou či kontinuální spotřebu, spotřebu v době, kdy by být neměla, či odchylky od dlouhodobého normálu (zde i s uplatněním strojového učení jako disciplíny umělé inteligence – AI). Díky tomu je pak možnost odhalit havárie (prasklá trubka, netěsnící či nezavřený kohoutek, špatně fungující zařízení) a další nestandardní situace (neoprávněné čerpání – například těžbou kryptoměn) a včas na ně reagovat. Tím šetříme jak přímé náklady na energie, tak případné související škody (poškození technologií, uskladněného zboží, budov...).

Moderní zelená

Řada společností dbá poslední dobou na aktivity a prezentaci v oblasti udržitelnosti, snižování produkce či vlivu na produkci CO2. Spotřeba energií, především pak elektřiny a plynu, má přímý vliv na tuto oblast. A proto sledování spotřeby, její optimalizace, ale i „prezentace“ úspor a aktuální spotřeby (v porovnání například s minulým obdobím) na informačních tabulích či webech je dalším postupně se rozšiřujícím způsobem využití dálkového měření. 

Začít je jednoduché a rychlé

Měřit spotřebu energií je jednodušší, než se možná zdá. Chce se to jen držet pár základních kroků. Prvním je definovat si, k čemu budu informace o spotřebě využívat. To ovlivní typ senzorů, frekvenci odečtu i zasílání dat a pochopitelně i výběr příslušné aplikace pro zpracování. Dalším krokem je udělat si revizi stávajících měřidel (elektroměrů, vodoměrů, plynoměrů, kalorimetrů) a u existujících definovat, které tak jako tak bude třeba vyměnit (kalibrace, stáří, …). Pochopitelně se dá začít i třeba jen s jedním typem energie a pár měřidly. Ve třetím kroku je pak potřeba vybrat typ externích senzorů k vybraným měřidlům a současně definovat typ měřidel a příslušného senzoru (nebo rovnou měřidla s integrovaným senzorem – typicky u vodoměrů) pro místa, kde zatím žádné měřidlo není nebo je třeba ho nahradit. Při výběru vhodného senzoru je současně dobré vybrat vhodného výrobce a také přenosovou IoT síť.

Využijte zkušenosti

S výběrem vhodných stavebních prvků velmi dobře poradí zkušený partner, který má zkušenosti jak s měřidly, tak senzory, přenosovými sítěmi i aplikacemi. Umí dát využití IoT smysl prostřednictvím relevantních scénářů a vybrat a poskládat optimální stavební prvky celkového řešení (včetně případné integrace na vaše interní IT systémy a procesy). Protože u IoT platí, že je lepší si nechat od někoho, kdo již získal zkušenosti a přehled, nechat poradit. Protože šíře možností řešení i dodavatelů jednotlivých komponent je v IoT velmi široká. 

Dalibor Lukeš Autor článku řídí společnost iotor, a. s., která navrhuje a vyvíjí IoT řešení, a to primárně v oblastech facility managementu a průmyslu. Dříve působil ve společnostech Siemens, Microsoft či SoftwareONE, ve kterých se vždy zaměřoval na oblast digitální transformace včetně IoT řešení, a to jak z pohledu produktového, tak projektového.