ENTO

ENTO

ENTO – AI-baseret energistyringsløsning (Green Insight)

En modulopbygget AI-baseret energistyringsløsning, der analyserer el-, vand- og varmeforbrug i kommunale bygninger og omsætter data til konkrete handlinger for energi- og ressourcebesparelser.

  • Ballerup Kommune
  • Høje Taastrup Kommune
  • Rødovre Kommune
  • Ballerup Kommune
  • Rudersdal Kommune
  • Sorø Kommune

Beskrivelse af systemet

I. Hvor bruges systemet og hvad bruges det til?

Systemet anvendes i kommunale bygninger i Høje-Taastrup, Rødovre, Ballerup, Rudersdal og Sorø Kommuner som led i Green Insight-projektet.

Formålet er at understøtte:

  • løbende overvågning af el-, vand- og varmeforbrug,
  • identifikation af energispild og ineffektiv drift,
  • prioritering og iværksættelse af konkrete energitiltag,
  • fælles, skalerbar energistyring på tværs af kommuner.

Systemet fungerer som et beslutningsstøttende værktøj for teknisk forvaltning, ejendomsdrift og energiansvarlige.

II. Hvornår blev det implementeret?

Green Insight-projektet er indmeldt 08.05.2025 på Kommunernes AI landkort. 
ENTO-platformen har været anvendt i kommunal kontekst tidligere (bl.a. Kolding Kommune) og idriftsættes i denne sammenhæng i en udvidet, tværkommunal opskalering.

III. Hvordan gør systemet brug af kunstig intelligens?

Systemet anvender AI-baseret analyse og maskinlæring til at sammenkoble tre centrale lag:

Dataforudsætninger
Indsamling og normalisering af energidata fra målere, bygninger og forsyninger.

AI-baseret analyse
Algoritmer identificerer mønstre, afvigelser, sæsonvariationer og potentialer for besparelse på tværs af bygninger og kommuner.

Handling
Systemet omsætter analyser til konkrete anbefalinger og beslutningsstøtte, som kan bruges direkte i drifts- og energiarbejdet.

Disse tre lag er gensidigt afhængige og nødvendige for at realisere faktiske energi- og ressourcebesparelser.

IV. Hvilke data er blevet brugt til at træne algoritmen?

Systemet anvender og analyserer primært:

  • el-, vand- og varmeforbrugsdata,
  • bygnings- og driftsdata,
  • tids- og kalenderdata,
  • eksterne datakilder som fx vejrdata.

Der behandles ikke persondata, og fokus er udelukkende på tekniske og driftsrelaterede data.

V. Hvilke sikkerhedsforanstaltninger findes der?

Løsningen håndterer tekniske forbrugsdata for bygninger og indebærer lav risiko for borgerrettigheder.
Adgang er rollebaseret, og data anvendes udelukkende til energi- og ressourceoptimering i kommunal drift.

VI. Har systemet været afprøvet gennem f.eks. pilotprojekter? Blev der identificeret konkrete (etiske, juridiske, tekniske) udfordringer? Blev disse udbedret? Hvordan?

Ja.
ENTO har tidligere været anvendt i kommunale pilotsammenhænge, og Green Insight-projektet bygger videre på disse erfaringer med fokus på opska­lering og idriftsættelse i fem kommuner via en fælles, modulopbygget løsning.

VII. Hvordan er begrundelsen for indføring af systemet?

Begrundelsen er at:

  • reducere energiforbrug og CO₂-udledning i kommunale bygninger,
  • styrke kommunernes datagrundlag for energistyring,
  • gøre AI-baseret energistyring operationel og handlingsorienteret,
  • understøtte grøn omstilling gennem fælles og skalerbare digitale løsninger.
VIII. Er lignende systemer blevet implementeret andres stede? Eventuelt, hvilke erfaringer er der derfra.

Ja.
Lignende AI-baserede energistyringsløsninger anvendes i andre kommuner og offentlige bygningsporteføljer, men Green Insight adskiller sig ved sit eksplicitte fokus på samtænkning af data, analyse og handling samt tværkommunal opskalering.

IX. Kilder
  • Gate 21: Fem kommuner driver på udviklingen om at kunne indkøbe opskalering af digitale løsninger
  • ENTO: ENTO’s AI helps Kolding Municipality with energy optimisations
  • Projektbeskrivelse fra Kommunernes AI landkort: Green Insight (indmeldt 08.05.2025): "Green Insight skal udbrede og idriftsætte en modulopbygget energistyringsløsning til kommunale bygninger i Høje-Taastrup, Rødovre, Ballerup, Rudersdal og Sorø med fokus på el, vand og varme. Et vigtigt fokus for Green Insight er at samtænke kommunens dataforudsætninger, AI-baseret analyse og handling i en og samme løsning. De tre lag er alle nødvendige for at opnå energi- og ressourcebesparelsen i bygningerne.Projektet er indmeldt 08.05.2025"