portfolio-optimiser/shared/examples/tunnel-hauglia/verdict-trinnstyring-fro.md

8.5 KiB
Raw Blame History

type title description resource measure_id decision realization_rate modelled_saving_nok expected_actual_saving_nok gap_source context_key provenance tags timestamp
verdict Ekspert-dom (frø): 13-trinns dimming av dagsonen — godkjent med realiseringskorreksjon Frøsatt ekspert-dom for styringsoppgraderingen. Den modellerte besparelsen er korrekt fra trinnrekkene, men den forutsetter at reguleringen faktisk følger CIE-kurven i drift. Tre navngitte mekanismer i Håndbok V124 selv trekker den andre veien. Forventet faktisk besparelse settes til 72 % av modellert, lånt fra dagslysstyrings-metalitteratur og merket som lån. TUNNEL-HAUGLIA TUNNEL-LYS-01 approved_with_adjustment 0.72 33525 24138 control-tracking-overestimation tunnelbelysning; styring=3-trinn->13-trinn; L20-maaling=kontinuerlig-paakrevd; energimaaling=fravaerende-i-baseline frø — AI-forfattet. Realiseringsgraden er LÅNT fra LBNL-5095E (2011): dagslysstyring faller fra 39 % til 28 % gjennomsnittlig besparelse når anslagene filtreres til faktiske installasjoner (n 73 -> 32), forhold 0,718. Det er IKKE en prosjekt-realiseringsgrad, men forholdet mellom to filtrerte populasjonsgjennomsnitt, fra amerikanske naeringsbygg. Det finnes INGEN norsk ex-post-evaluering for tunnelbelysningsstyring. Erstattes av ekte HITL i produksjon.
verdict
realization-rate
ExpeL-seed
HITL
tunnelbelysning
lysstyring
laant-rate
2026-08-09

Ekspert-dom (frø): 13-trinns dimming av dagsonen

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-tunnelbelysning-realisering.md), ikke oppdiktet — men raten er lånt, ikke norsk, og det står i provenance.

Dommen

Beslutning: godkjent — med realiseringskorreksjon.

Den modellerte besparelsen (33 525 NOK/år) er korrekt regnet fra de to trinnrekkene, og validatoren bekrefter at den ligger innenfor feasibelt område. Men modellen regner på hvordan en trinnrekke kan legge seg mot CIE-kurven, og et anlegg i drift legger seg systematisk høyere. Forventet faktisk besparelse settes til ≈ 24 138 NOK/år (72 % av modellert).

Begrunnelse (det validatoren ikke kan regne)

Hovedmekanismen: modellen regner på trinn, driften leverer et forløp

Kvantiseringsmodellen i tiltak-trinnstyring-innkjoringssone.md antar at regulatoren til enhver tid står på det laveste trinnet som er ≥ kravet. Det er sant for en regulator uten treghet. Håndbok V124 forutsetter tre former for treghet — og alle tre er normens egne krav eller forbehold, ikke svakheter ved et bestemt anlegg:

1. Hysteresen er påkrevd, og den koster. V124 § 9.6.1: «Det bør som minimum legges til en hysteresetid på 60 sekunder for endringer i nivåene.» Hysterese er asymmetrisk i energi: den holder anlegget på det høyere trinnet gjennom svingninger i L20 som ellers ville utløst nedtrinn. På en dag med vekslende skydekke er det ikke en marginal effekt. Kravet er et sikkerhetskrav og kan ikke regnes bort.

2. Den variable sonelengden implementeres ofte ikke. V124 § 9.6.1, siste setning: «Ved varierende trinn vil også lengden av innkjøringssonen variere, og dette er viktig å få implementert for å utnytte energisparepotensialet mest mulig.» At normen finner det nødvendig å be om dette, forteller at det er den delen som faller ut. Halvparten av gevinsten ved fin trinning ligger i at sonen også blir kortere når kravet faller — implementeres bare nivåtrinningen, leveres bare den ene halvparten.

3. Kalibreringen er en driftsrutine, ikke en konstant. V124 § 9.6: «Innjustering av anlegg ved igangkjøring med kalibrert måleinstrument for korrekte nivåer for adaptasjonsluminans er viktig for korrekt drift.» En luminansmåler som drifter, er skitten, eller er innjustert med sikkerhetsmargin, gir et for høyt L20 — og et for høyt L20 gir et for høyt trinn hver time resten av året. Feilen er systematisk og ensrettet: ingen driftsorganisasjon kalibrerer seg til for lite lys i en tunnelportal.

Hvorfor raten er lånt fra dagslysstyring, og hva lånet er

LBNL-5095E (2011) sorterte 240 besparelsesanslag fra 88 studier og filtrerte dem suksessivt. For daylighting — dagslysstyrt regulering, samme strategi som vår — falt gjennomsnittet fra 39 % til 28 % når utvalget ble begrenset til faktiske installasjoner (n fra 73 til 32). Rapporten konkluderer at «simulations significantly overestimate (by at least 10%) the average savings obtainable from daylighting in actual buildings».

Forholdet 28/39 = 0,718 er lånet. 0,72 er dette lånet, ikke en norsk måling.

Og lånet er svakere enn veglys-bundelens på ett punkt og sterkere på et annet: svakere fordi det ikke er en prosjekt-realiseringsgrad (målt ÷ predikert for de samme prosjektene), men forholdet mellom to filtrerte populasjonsgjennomsnitt; sterkere fordi styringsstrategien er den samme — det er dagslys som styrer i begge tilfeller, og det er sensor, kalibrering og treghet som spiser gevinsten i begge tilfeller.

Motmekanismen — og hvorfor den IKKE er trukket fra

Én forhold peker motsatt vei, og det er modellens egen antakelse: kravnivået er antatt jevnt fordelt over trinnrekkens spenn. Utenfor en norsk portal er L20 skjevfordelt mot lave verdier store deler av året — lav sol, overskyet, mørketid — og i det området ligger de fine trinnene tettest (5-10-15-20-25-30 %). Der hjelper 13-trinnsrekka mer enn jevnfordelingen tilsier, ikke mindre. Med en realistisk L20-fordeling ville den modellerte besparelsen trolig vært høyere enn 33 525.

Den er likevel ikke netto-regnet inn, av én grunn: ingen kilde i materialet gir en norsk L20-fordeling over året. Å justere modellen opp på en fordeling vi ikke har, for så å justere den ned igjen med en lånt rate, ville vært to gjetninger som later som de opphever hverandre.

Derfor er 0,72 beheftet med usikkerhet i BEGGE retninger, og det skiller den fra veglys-frøets 0,81, som var en uttalt nedre grense. Her vet vi ikke hvilken vei feilen peker — bare at den er der.

Hvorfor dette ikke kan regnes fra parameterne

Du kan ikke regne deg til RR = 0,72 fra {60 kW, 4 500 t, 3 trinn, 13 trinn}. Alle fire er kjent, og modellen som forbinder dem er aritmetisk lukket. Skjevheten ligger i hvordan et anlegg faktisk driftes — hysterese, uimplementert sonelengde, kalibreringsmargin — og det er epistemikk parameterne ikke bærer. Det er nøyaktig lærings-overflaten bundelen er bygget for.

Lærings-signalet (ExpeL)

Korreksjonen er kontekstbetinget: context_key = "tunnelbelysning; styring=3-trinn->13-trinn; L20-maaling=kontinuerlig-paakrevd; energimaaling=fravaerende-i-baseline".

gap_source er satt til control-tracking-overestimation — og det er bevisst en annen nøkkel enn hours-of-use-overestimation, som både kontorbygg- og veglys-frøet bruker. Forskjellen er ikke kosmetisk:

  • hours-of-use-overestimation er en parameterfeil. Anlegget gjør det det skal; tallet vi matet inn var galt. Korreksjonen er å måle parameteren bedre.
  • control-tracking-overestimation er en driftsfeil. Parameterne er riktige; anlegget leverer ikke det utstyret er i stand til. Korreksjonen er å endre idriftsettelse, kalibreringsrutine og hva som faktisk implementeres.

En lærings-sløyfe som slår disse sammen, lærer feil tiltak. Å måle brenntimer bedre hjelper ikke et anlegg som står på for høyt trinn, og å kalibrere luminansmåleren hjelper ikke et anlegg med feil timeanslag. De to nøklene skal leve side om side.

Neste kjøring, gitt en lignende hypotese i samme kontekst, skal hente denne dommen og justere den modellerte ex-ante-besparelsen mot forventet ex-post (≈ 0,72×).

Om tiltak 2 (portalskjerming)

Denne dommen gjelder kun styringsoppgraderingen (TUNNEL-LYS-01). Portalskjermingen (tiltak-portalskjerming.md) er ikke dømt her, og skal ikke arve raten — den skal ikke engang arve gap_source.

Grunnen er strukturell: et overbygg som senker L20, har ingenting som kan overstyres. Det har ingen hysterese, ingen kalibrering og ingen driftsrutine. Alle tre mekanismene som begrunner 0,72 er fraværende. Et passivt tiltak med samme gap_source som et aktivt ville vært en kategorifeil i lærings-sløyfa — og risikoen der ligger et helt annet sted, i byggekostnad og gjennomførbarhet.