---
type: verdict
title: "Ekspert-dom (frø): LED-utskifting veglys — godkjent med realiseringskorreksjon"
description: "Frøsatt ekspert-dom for LED-utskiftingen. Den modellerte besparelsen er teknisk korrekt fra parameterne, men brenntimene er et nasjonalt tabellanslag, ikke en målt kurve, og anlegget mangler måler — så avviket kan ikke oppdages i drift. Forventet faktisk besparelse settes til 81 % av modellert, lånt fra belysnings-programlitteratur og merket som lån. Raten er en NEDRE grense: en motvirkende mekanisme (målt effekt over merkeeffekt) er dokumentert, men ikke kvantifiserbar for LED-siden."
resource: VEGLYS-FV-SOER
measure_id: LED-VEGLYS-01
decision: approved_with_adjustment
realization_rate: 0.81
modelled_saving_nok: 445500
expected_actual_saving_nok: 360855
gap_source: hours-of-use-overestimation
context_key: "veglys; HOU-kilde=V124-tabellverdi; maaling=fravaerende"
provenance: "frø — AI-forfattet. Realiseringsgraden er LÅNT fra belysnings-programlitteratur (National Grid SBS 2010: 81,1 %; Efficiency Maine 2021: 3 053 metrede mot 3 772 antatte timer = 0,809). Det finnes INGEN norsk ex-post-måling for veglys. Erstattes av ekte HITL i produksjon."
tags: [verdict, realization-rate, ExpeL-seed, HITL, veglys, laant-rate]
timestamp: 2026-08-09
---

# Ekspert-dom (frø): LED-utskifting veglys

> **Dette er et frø**, ikke en ekte dom. I simulering gir en ekspert-persona slike dommer;
> i produksjon gir et menneske dem via samme mappe-grensesnitt. Frøet er forankret i
> verifisert litteratur ([kilder-veglys-realisering.md](kilder-veglys-realisering.md)), ikke
> oppdiktet — men **raten er lånt, ikke norsk**, og det står i `provenance`.

## Dommen

**Beslutning:** godkjent — med realiseringskorreksjon.

Den modellerte besparelsen (**445 500 NOK/år**) er teknisk korrekt fra parameterne, og
validatoren bekrefter at den ligger godt innenfor feasibelt område. Men parameteren
besparelsen henger på — brenntimer — er et **nasjonalt tabellanslag**, og anlegget har ingen
måler som kan avsløre at anslaget bommer. Forventet faktisk besparelse settes til
**≈ 360 855 NOK/år** (81 % av modellert).

## Begrunnelse (det validatoren ikke kan regne)

### Hovedmekanismen: brenntimene er stipulert, ikke målt

Håndbok V124s 4 000–4 100 t/år gjelder «eldre vegbelysning» som kategori. Det er ikke en
målt kurve for dette anlegget, og **ingen kilde gir en skumringsstyrt norsk
brenntimekurve**. Metoden ([metode-ipmvp-a.md](metode-ipmvp-a.md)) er Option A nettopp fordi
måling er stengt — og Option A er den opsjonen som *tillater* å estimere denne parameteren.

Erfaringen fra belysningsprogrammer med samme lysligning og samme stipulerte parameter er
entydig i retning: Efficiency Maine metret **3 053 t/år** der programmet antok **3 772**
(forholdet 0,809), og National Grid kom uavhengig til en operational adjustment på **81,1 %**
gjennom samme mekanisme. **0,81 er dette lånet, ikke en norsk måling.**

### Sekundære mekanismer, samme retning

- **In-service rate < 1.** Ikke alle 2 500 punktene er nødvendigvis montert og i drift ved
  evaluering. Et veglysanlegg spredt over vegnettet har lengre haler enn et bygg.
- **Persistens.** Armaturer som feiler, blir stående mørke til neste vedlikeholdsrunde. Et
  mørkt punkt sparer riktignok energi, men leverer ikke tiltaket — og telles typisk ikke som
  besparelse i en evaluering.

### Motmekanismen — og hvorfor den IKKE er trukket fra

Én dokumentert mekanisme peker **motsatt vei**: en armatur merket 100 W er målt til å trekke
**120 W** (MDPI). Er den faktiske baseline-effekten høyere enn merkeeffekten modellen regner
med, er den faktiske besparelsen **større** enn modellert — det ville løftet
realiseringsgraden.

Den er likevel ikke netto-regnet inn, av én grunn: **målingen finnes bare for den gamle
armaturen.** Om LED-siden har et tilsvarende påslag — og hvor stort — sier ingen kilde i
materialet. Å anta at LED treffer merkeeffekten eksakt, mens HPS bommer med 20 %, ville vært
en gratis oppjustering av besparelsen bygget på fravær av data.

**Derfor er 0,81 en NEDRE grense, og den er merket slik.** En ekte ekspert med målt
LED-effekt for dette anlegget ville sannsynligvis satt raten høyere.

### Hvorfor dette ikke kan regnes fra parameterne

Du kan **ikke** regne deg til RR = 0,81 fra `{2 500, 114 W, 70 W, 4 050 t, 1,00 NOK/kWh}`.
Skjevheten er epistemikk parameterne ikke bærer — den finnes bare i akkumulert
drifts-erfaring, og i dette domenet finnes den ikke engang i norske måledata. Det er
nøyaktig lærings-overflaten bundelen er bygget for.

## Lærings-signalet (ExpeL)

Korreksjonen er **kontekstbetinget**:
`context_key = "veglys; HOU-kilde=V124-tabellverdi; maaling=fravaerende"`.

Neste kjøring, gitt en lignende hypotese i samme kontekst, skal hente denne dommen og justere
den modellerte ex-ante-besparelsen mot forventet ex-post (≈ 0,81×) — uten å vente på 12
måneders måling som uansett ikke kommer, fordi måleren ikke finnes.

`gap_source` er bevisst satt til **`hours-of-use-overestimation`**, samme nøkkel som
kontorbygg-frøet bruker. Domenene er ulike, men mekanismen er den samme, og en lærings-sløyfa
som ikke ser den koblingen lærer to ganger det den kunne lært én gang.

## Om tiltak 2 (adaptiv styring)

Denne dommen gjelder **kun** LED-utskiftingen (`LED-VEGLYS-01`). Styringstiltaket
([tiltak-adaptiv-styring.md](tiltak-adaptiv-styring.md)) er ikke dømt her, og bør ikke arve
raten: dets modellerte besparelse er en regelverksmargin uten kostnadsside, og
risikoprofilen er en annen — en styring som overstyres av drift leverer null, ikke 81 %.