Ezt a kockázatot többféleképpen lehet kezelni:

• energiabeszerzési források diverzifikálása,
• költségesebb energiahordozókról történő leválás,
• önellátás előtérbe helyezése, fokozatos átállás,
• energiafelhasználás transzparens kimutatása a termék önköltségében, áremelés érvényesítése,
• energiafelhasználás csökkentése.

A cikk terjedelmi kereteiben az utóbbiakra helyezzük a hangsúlyt, azaz az energiafogyasztás megértésére és az optimalizáció feltételeinek megteremtésére.

A IFUA Horváth implementációs tapasztalata szerint az alábbi kérdésekre szükséges megfelelő határozottságú igen választ adni egy jól működő energiamenedzsment-rendszert üzemeltető vállalatnak:

• Ismerjük-e az energiafogyasztóink (berendezések) struktúráját, a hálózati hierarchiát?
• Ismerjük-e az egyes fogyasztók fogyasztási „természetét” (pl. üzemállapotok szerint)?
• Tudjuk-e ellenőrizni a megfelelő üzemeltetést, tudjuk-e visszamérni a (berendezés) gyártói ígéreteket vagy az üzemeltetési gyakorlatok helyességét?
• Tudjuk-e ki/mi felel a pazarlásért, egyáltalán tudjuk-e számszerűsíteni, hol vannak a veszteségek a rendszerben?
• Ismerjük-e azt, hogy az egyes fogyasztók fogyasztását milyen driverek befolyásolják? Ezeket tudjuk-e azonosítani, mérni?
• Tudjuk-e azonosítani a megfelelő energiafogyasztási fajlagos mutatókat? Ezeket tudjuk-e folyamatosan (automatizáltan) kalkulálni – összekötni (mapping!) – térben és időben a fogyasztási adatainkkal? Van-e erre alkalmas informatikai támogatás?
• Képesek vagyunk-e változó (gyártási) környezetben (változó lay-out) esetén naprakészen adminisztrálni a változásokat a mérési rendszereinkben?
• Dedikálunk-e olyan kollégát, akinek napi feladata ezzel a kérdéskörrel foglalkozni?

S. Thiede alábbi, termelőüzemi energiaáramlási ábrája szemlélteti egy átlagos vállalat esetén is az energiamenedzsment-rendszerek komplexitását.

Input oldalról még jellemzően rendelkezésre is állnak a megfelelő adatok elsősorban szolgáltatói elszámolások miatt. Az ábrán kerettel jelzett lépések már a „gyárkapun” belül történnek, amelyről jellemzően egyre kevesebbet tudunk: pl. visszanyert hőmennyiség számszerűsítése, egyes berendezések fogyasztásának egyedi mérése, energiafelhasználás hatékonysága, output oldali energiafogyasztási fajlagos mutatók vizsgálata, vagy a veszteségek azonosítása már jellemzően nem kimutatható a „gyári” alaprendszerek által.

Mindebből az következik, hogy elsőként definiálni kell a vállalat energiafelhasználási keretrendszerét, amelyet a 2. ábra foglal össze.

Ennek első lépése, hogy meghatározzunk, milyen rendszerkomponensekben képezzük le az energiafolyamot (1), hiszen ez adja meg az összefüggéseket és a struktúrát a részletes elemzéshez.

Ahhoz, hogy hatékony rendszert építsünk fel, ismernünk kell az energiafogyasztás költségszerkezetét (2) valamint a releváns fogyasztókat (3), hiszen ez alapján jelölhetőek ki a „forró pontok” és kerülhető el a túl részletes, áttekinthetetlen rendszer kiépítése.

Ahhoz, hogy mindez adatalapon történhessen meg, a kijelölt pontok mérése (4) elengedhetetlen.  Ez alatt folyamatos, az elemzési szempontoknak megfelelő gyakoriságú, a megfelelő változókat tartalmazó automatizált mérést értünk, szükség szerint ütköztetve például a fogyasztást okozó naturáliákkal (pl. gyártási mennyiség, üzemóra stb.).

Már akár ezekből a nyers adatokból is levonhatóak berendezésszintű optimalizációs következtetések, ugyanakkor a teljes rendszer vizsgálatához modellezni kell (5, 6) az energetikai rendszeren belüli összefüggéseket.

Ez alapján állíthatóak fel már olyan akciók, szcenáriók, amelyeket a rendszerben modellezhetővé teszünk, ezzel szimulálva az akciók hatását (7,8,9).

Amennyiben a szimuláció eredménye megbízható, akkor következik a fizikai végrehajtás (10) (pl. üzemállapotok közötti optimalizáció), amelynek tényszerű visszamérése szintén a rendszer feladata.

A fenti „state-of-the-art” folyamat a teljeskörűségre épít, ugyanakkor nem feltétlen szükséges minden lépésnek/funkciónak azonnal megfelelnie egy energia menedzsment rendszernek. Sőt, a vállalatok többségénél több funkció, ha szigetszerűen is, de már eleve működik, így az első feladat integrálni ezeket az információkat egy közös platformra.

Energiafogyasztást önmagában a mögöttes driverek nélkül korlátozott ideig izgalmas elemezni, hiszen nagyon hamar a gyökérokokra terelődik a hangsúly. Erre felkészülve már eleve érdemes becsatornázni a rendszerbe

• a legfontosabb, akár csak leíró adatokat (berendezés típusa, névleges teljesítménye, üzemeltető terület stb.),
• vagy konkrét drivereket (üzemóra, gyártott mennyiség, terméktípus),
• illetőleg az indirekt környezeti tényezőket (hőmérséklet, páratartalom),
• vagy akár az üzemeltetéshez kapcsolódó információkat (műszak, operátor, karbantartási információk, műszaki állapot paraméterek).

Erre szintén igaz, hogy csak azokat az információkat szükséges elemezni, amelyektől valódi hozzáadott értéket várunk, és ebben nagy szerep hárul a vállalat adott témáért felelős szakértőire.

Technológiailag ezen adatok forrása lehet a többi gyártástámogató rendszer (pl. SCADA, épületfelügyeleti, MES) rendszerek, ugyanakkor az energiamenedzsment funkcionalitást érdemes egy lehatárolt modulként definiálni.

Az eddig leírtakból egyértelmű, hogy az energiamenedzsment-rendszerek a megfelelő driverekkel együtt hatalmas adatkört is jelenthetnek, amelyben az összefüggések, nem szokványos jelenségek megértéséhez (pl. kiugró fogyasztás, feszültségingadozás) döntéstámogató algoritmusok kialakítása szükséges.

Ezek egyszerű statisztikai módszertanok is lehetnek – mint pl. átlagtól való meghatározott eltérés, szezonalitást figyelemebe vevő trendelemzés, de akár többváltozós regressziós módszertanra épített előrejelző funkció is.

Fontos, hogy bevethetőek a felügyelt tanulási módszertanok – ahol szakértők már eleve „tudják”, mire kell figyelni, milyen összefüggést kell keresni és ezt a figyelmet sokszorozza meg egy automatizmus. Mindazonáltal a nem felügyelt tanulási módszertanok is szóba jöhetnek (pl. neurális hálók), amikor valójában még nem ismerjük megfelelően az adatok közötti összefüggéseket. Utóbbi esetén új típusú, nem szokványos jelenségeket tárhatunk fel, vagy megérthetjük a fogyasztók különböző üzemállapotait fogyasztási információkra építve. Ez különösen akkor lehet fontos, ha a kiválasztott adatok korábban sosem „találkoztak”, így nincs mód meglévő tapasztalatokra építeni.

A nem szokványos jelenségek esetén a legfontosabb, hogy a döntéshozókhoz időben érkezzenek olyan jelzések (riportok vagy riasztások formájában), amelyek alapján beavatkozásokat tudnak indítani. Ebben kulcsszerep hárul a rendszer alkalmazásgazdájára, aki dedikáltan foglalkozik a megtakarítási lehetőségek feltárásával. Megfelelően kiforrott rendszer esetén pedig ezeket a beavatkozásokat idővel akár automatizálni is lehet (leszabályozás, rugalmasság).

Végezetül essen szó néhány jellemző műszaki, informatikai kérdésről, amelyeket az energiamenedzsment-rendszerek tervezésénél már figyelembe kell venni ahhoz, hogy hatékonyan működtethető rendszert alakítsunk ki:

• Vezetékes/vezeték nélküli szenzorika
  Új típusú mérések vagy technológiailag elavult mérések esetén gyakori kérdés, hogy vezetékes vagy vezeték nélküli technológia javasolt-e. Fontos, hogy nincs minden helyzetre alkalmazható válasz. Jellemzően a megmérendő adatok gyakorisága, számossága, valamint a kivitelezhetőség a döntő szempont.
  
  Vezetéknélküli esetén a lefedettség, vezetékes esetén a vezetékek költséghatékony elhelyezése a döntő szempont.
  
  Összességében a vezeték nélküli technológiák ott tudnak megfelelően teljesíteni, ahol
  • nincs jelentős leárnyékolás – pl. egy öntödei környezetben vélhetően van;
  • nincs szükség nagyon gyakori – pl. másodperc mélységű – adatokra,
  • viszonylag kis adatcsomagok küldése elegendő
  • nincs megfelelő vezetékes áramforrás, így akkumulátoros működés a célravezető (pl. vízfogyasztás, környezeti paraméterek mérése esetén).
    
    Előnye a rugalmasság (layout változásokhoz könnyen adaptálható), a költséghatékony kiépítés. Hátránya, hogy fennáll valamilyen szinten az adatvesztés veszélye (egyik rádiós technológia sem jelent 100%-os biztonságot minden adatcsomag megérkezésére) és limitált az az adatmennyiség, ami forgalmazható (energiafogyasztás-mérés esetén jellemzően kis adatcsomagok elegendőek).

• Adatforrások meghatározása, heterogenitás
  
  Az energiamérési adatok tekintetében sok esetben létező, meglévő mérési adatok kiegészítése, bővítése szükséges. Itt mérlegelni kell, hogy alternatív mérési technológia bevonása, vagy a meglévő bővítése a költséghatékonyabb megoldás. Ez esetben a döntő szempont, hogy egységes formára hozhatóak-e a különböző forrásból származó adatok és felépíthető-e a mérési struktúra úgy, hogy a felhasználó ebből ne érzékeljen semmit.
  
  A további forrásrendszerek tekintetében – amelyek a magyarázó drivereket (pl. gyártási adatokat) tartalmazzák – az adatkinyerésen túl szintén a megfeleltetés, azaz az energiafogyasztási adatokkal történő, térben és időben zajló összevezetés jelenti a kihívást. Az adatforrásokhoz illeszthető ETL és adatbázis-technológiát szükséges meghatározni mindehhez.

• Célalkalmazások vagy egyedi fejlesztések
  
  Az eddig leírt funkcionalitásoknak sok esetben a kész dobozos energiamenedzsment-rendszerek nem, vagy csak részben felelnek meg. Minden vállalat esetében vannak olyan mértékű testreszabási igények – akár az operációból, akár a mögöttes driverekből, egyedi adatforrásokból fakadóan –, amelyek már feszegetik a dobozos termék határait. Általánosságban elmondható, hogy sztenderd adatgyűjtési, mérési feladatokra alkalmas kész megoldásokat sokkal könnyebb találni, mint szimulációs, mély elemzéseket és összefüggéseket feltáró funkciókra. Így ezeket a rétegeket érdemes lehet szétválasztani és utóbbi esetén a vállalati igényekre testreszabott megoldást kialakítani.

A nem múló hektikus energiaellátási helyzetben és a fenntarthatósági célok megvalósítására irányuló valódi törekvések esetén az energiamenedzsment-rendszerek újragondolására, korszerűsítésére a legtöbb vállalat esetében szükség van. A bevezetőben említett, CFO-Study által feltárt kockázat kezelésének egyik kiemelt eszköze a megfelelő energiamenedzsment-rendszer kialakítása.  

A vállalatok egy része ezt már szabályozói szándék (pl. EKR (Energiahatékonysági Kötelezettségi Rendszer), dekarbonizációs célok, 1/2020 MEKH rendelet) nélkül is felismerte, más vállalatok ennek hatására indultak csak el az energiamérés és optimalizálás útján. Ugyanakkor a konkrét megvalósítás, célzott energiapazarlás feltárása és optimalizációs akciók indítása sok helyen még csak a tervek között szerepel.

Ahhoz, hogy adaptív, a változásokat és a belső működést jól feltáró rendszerek jöhessenek létre, elkötelezett és dedikált idővel rendelkező belső és külső szakértőkre van szükség a vállalatoknál.  Olyanokra, akik szinte küldetésüknek tekintik azt, hogy fenntartható pályára állítsák a vállalat energiafelhasználását. Ebben szerencsére ma már technológiai lehetőségek önmagukban nem szabnak határt, sőt, maguk a beruházások is gyors (néhány éves) megtérülést ígérnek az ismert energiapiaci környezetben.

Szerzőink:

Solti Gábor, IoT Business Unit vezető, Üzleti Intelligencia Kompetencia Központ

Sorossy Sándor, Partner