211service.com
En lille smule data, en masse bygningsenergi sparet
Mange teknologivirksomheder designer big data-analysesoftware for at forbedre bygningseffektiviteten. Og intet under: at analysere energiforbrug og sensordata kan reducere spildt energi og forhindre vedligeholdelseshovedpine, såsom defekt udstyr.
WegoWises webapplikation er designet til at give bygningsforvaltere en nem måde at identificere energi- og vandspildende bygninger. Kredit: WegoWise.
En Boston-baseret startup WegoWise viser, at du ikke nødvendigvis behøver petabytes af data for at få indsigt i, hvordan du sparer energi. Virksomhedens software er bygget op omkring bygning af energidata, men den er lige så afhængig af godt webdesign og en smart forretningsmodel som sofistikerede algoritmer.
Jeg mødtes med Barun Singh, en grundlægger og teknologichef hos WegoWise tidligere på efteråret ved en forretningskonference om ren energi i Boston, hvor mange iværksættere pitchede, hvad der kunne kaldes energi-it- eller cleantech-it-virksomheder. WegoWise, som har rejst $1,9 millioner indtil videre, planlægger at rejse yderligere $3 millioner i de kommende måneder for at udvide, siger Singh.
Da kommercielle bygninger bruger meget energi, er de gode kandidater til at bruge analyser og automatisering til at reducere spild. Nogle virksomheders software analyserer brugstendenser og sensorer for at optimere HVAC-indstilling og belysning til effektivitet. Andre tapper måler- og bygningsprofiloplysninger for at udføre virtuelle energisyn.
For ejendomsejere kan denne information give en vis indsigt i, hvor meget de bruger på energi, og hvordan de kan være mere effektive. Dette felt er også attraktivt for ventureinvestorer, da nye virksomheder kan finansieres som traditionelle it-virksomheder frem for de mere kapitaltunge områder inden for energi, såsom sol- eller energilagring.
I stedet for at hente data fra målere eller bygningskontrolsystemer, kører WegoWises applikation på en let tilgængelig kilde: månedlige forsyningsregninger.
Bygningsejere eller ledere udfylder et spørgeskema for at give grundlæggende oplysninger, såsom kvadratmeter, HVAC-system og bygningens alder. Derefter giver de WegoWise adgang til deres månedlige vand-, el- og gasregninger (deraf WEG i WegoWise) ved at give brugernavn og adgangskode til deres forsyningsselskabers websteder.
WegoWise kan sammenligne, hvordan individuelle bygninger sammenlignes med benchmarks, de har oprettet med data fra over 10.000 bygninger. Derefter præsenterer deres webbaserede applikation rene visualiseringer af de data, der kan hjælpe en bygningsleder med at se, at én bygning bruger mere energi eller vand, end den burde. Det vil ikke diagnosticere problemet, men det hjælper med at identificere de store energispildere.
Udfordringen er, hvordan man tager grovkornede data, tilføjer lidt værdi og producerer værdifuld information fra disse data, siger Singh. Med målerdata kan det give mere detaljerede oplysninger og lave bedre sammenligninger, men det er ikke nødvendigt, siger han. Markedet for energieffektivitet i bygninger går meget langsommere, end det burde, og det fungerer ikke godt på grund af et informationsproblem, siger han.
Singh siger, at besparelserne afhænger af bygningen, men at finde de energi- og vandspildende outliers kan have en betydelig indvirkning. MassSave, et forsyningssponsoreret energieffektivitetsprogram, brugte webapplikationen til at prioritere energirenovering til lavindkomstboliger i Massachusetts. Tjenesten hjalp med at identificere $137 millioner i energibesparelser, ifølge WegoWise. Det vil hjælpe programlederen til at være mere strategisk omkring deres energirenoveringer og sænke deres omkostninger, siger John Wells, medformand for Low-Income Energy Affordability Network. Da systemet vil fortsætte med at indsamle data over tid, kan virksomheder, der betaler for energieffektiviseringer, bekræfte, at arbejdet udføres, som det skal.
WegoWises service starter ved $5 om måneden, en pris designet til at tiltrække et stort publikum lige fra ejere af kommercielle bygninger til privatkunder. Det betyder, at dens service, som måske ikke er så kompleks som andre analyseapplikationer, har potentialet til at skalere.