Standardisering av normalårskorrigering

Graddagar, energiindex och baslast – det finns mycket att ta ställning till när det kommer till normalårskorrigering, men det är lika viktigt att bestämma sig för var själva korrigeringen ska göras.

Varför väljer man att normalårskorrigera?

Om du jobbar med energifrågor har du troligtvis redan stött på begreppet normalårskorrigering. …men om du mot förmodan är främmande för konceptet så kommer här en kort förklaring:

En ovanligt kall eller varm vinter ger ökad respektive minskad uppvärmningskostnad. Hur vädret skiljer sig från år till år ger avtryck i energistatistiken och försvårar uppföljningen av olika energiåtgärder. Därför väljer många energiansvariga att normalårskorrigera, eller vädernormalisera, när de analyserar förbrukningsmönstren för att bedöma sina byggnaders prestanda.

Syftet med normalårskorrigering är alltså att ta hänsyn till variationer i operativ effektivitet och energiförbrukning för att bättre förstå fluktuationerna, och filtrera vilka delar av energianvändningen som beror på vädret. På så sätt blir det enklare att avgöra om investeringar i energieffektivisering har gjort den skillnad man hoppats på.

Baslast, Graddagskorrigering och Energiindex

För att veta vad som ska normalårskorrigeras måste man först räkna bort baslasten, alltså vilken del av förbrukningen som är opåverkad av vädret – som till exempel tappvarmvatten. Efter detta normalårskorrigeras den väderberoende energianvändningen.

SMHI erbjuder två olika metoder för att normalårskorrigera:

Graddagskorrigering utgår från att en byggnads värmesystem ska värma upp byggnaden till +17°C. Resten av energibehovet antas sedan komma från solinstrålning eller personer och elektrisk utrustning som finns i byggnaden.

Energiindex beräknas utefter så kallade typhus som representerar byggnadens energitekniska egenskaper. Genom att ta hänsyn till faktorer som geografiskt läge, hur byggnaden används, solinstrålning och vind ger energiindex ett mer korrekt resultat – och det är denna metod som rekommenderas av SMHI själva. Energiindex fångar nämligen komplexiteten i vädret medan Graddagar bara ger ett mått på hur temperaturen för en dag, månad eller år skiljer sig från den normala temperaturen.

Därför ska du normalårskorrigera direkt i insamlingssystemet

Alla dessa variationer i korrigeringsmetoderna och baslastuträkningen gör att beslutet kring var korrigeringen ska göras blir mer och mer komplex i takt med att ert fastighetsbestånd och er tekniska infrastruktur växer.

Om du väljer att hämta färdigkorrigerade mätvärden direkt från din energileverantör så riskerar du att få olika beräkningsmetoder beroende på vilket nätbolag du hämtar din data från. Det samma gäller för korrigering direkt i energiuppföljningssystemet; om metodiken för normalårskorrigering varierar från system till system kommer du med största sannolikhet sitta med helt olika siffror beroende på vilket system du tittar i.

Ju fler användningsområden som dyker upp för energidata, desto fler system finns det att ta hänsyn till – och normalt sett har till exempel ett BI-system eller en IoT-plattform inte ens stöd för att räkna ut normalårskorrigerade värden.

Själva poängen med normalårskorrigering är att följa upp effektiviseringsåtgärder och att ha en konsekvent grund att jämföra med. Då är det viktigt att det finns en väldokumenterad metod, så att det blir transparent vilken effekt olika åtgärder har fått. Genom att göra uträkningen direkt i insamlingssystemet kan du se till att all data, för hela ditt bestånd, är konsekvent genom hela din Proptech-stack.

Normalårskorrigerade värden, i vilket system du vill

Om du inte redan har misstänkt det så erbjuder vi på Metry givetvis normalårskorrigering via vårt API. På så sätt kan du få med dig samma normalårskorrigerade värden oavsett varifrån du samlar in dem, och var du väljer att följa upp din data.

Genom att normalårskorrigera direkt i insamlingssystemet får du konsekvent data genom hela din tekniska infrastruktur.

Vi använder oss av de standarder som SMHI rekommenderar, både när det kommer till uträkning av baslast och vid valet av Energiindex (…men vi har såklart stöd även för graddagar om du föredrar det).

Med vårt öppna API är det enkelt att exportera färdigkorrigerade värden till ditt valda energiuppföljningssystem, hållbarhetsplattform eller BI-verktyg. Prata med någon av våra produktexperter om du vill veta mer!