haku: @keyword remote monitoring / yhteensä: 16
viite: 8 / 16
Tekijä:Pesola, Aki
Työn nimi:Energian- ja vedenkulutuksen etäluentajärjestelmät Hollolan ja Nastolan kunnissa - toteutusvaihtoehtojen arvionti
Energy and water remote monitoring systems within municipalities of Hollola and Nastola - evaluation of implementation possibilities
Julkaisutyyppi:Diplomityö
Julkaisuvuosi:2010
Sivut:117 s. + liitt. 4      Kieli:   fin
Koulu/Laitos/Osasto:Energiatekniikan laitos
Oppiaine:Energiatalous ja voimalaitostekniikka   (Ene-59)
Valvoja:Lahdelma, Risto
Ohjaaja:Serkkola, Ari
OEVS:
Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje

Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa

Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa.

Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/

Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.

Kirjautuminen asiakaskoneille

  • Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla.
  • Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla.

Opinnäytteen avaaminen

  • Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake:

    Aalto Thesis Database

  • Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä.

Opinnäytteen lukeminen

  • Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla.
  • Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi muokata.

Opinnäytteen tulostus

  • Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön.
  • Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle.
  • Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:P1 Ark Aalto  4872   | Arkisto
Avainsanat:AMR
SMAA
stochastic multicriteria acceptability analysis
energy and water consumption within municipal buildings
remote monitoring
stokastinen monikriteerianalyysi
kuntien rakennusten energian- ja vedenkulutus
etäluenta
Tiivistelmä (fin): Sähkönkulutusta mittaavista etäluentajärjestelmistä on tehty paljon tutkimusta.
Näissä tutkimuksissa tarkastellaan etäluentatekniikkaa kuitenkin pääasiassa energiayhtiöiden näkökulmista.
Tämän tutkimuksen tavoitteena on arvioida tuntimittaukseen perustuvan etäluentajärjestelmän (AMR, Automatic Meter Reading) toteuttamista keskisuuren kunnan mittakaavassa.
Työssä vertaillaan vaihtoehtoisia tapoja toteuttaa Hollolan ja Nastolan kiinteistöissä sähkö- ja lämpöenergian sekä veden kulutusseuranta.
Vertailun tuloksien perusteella annetaan suositukset järjestelmän toteuttamisesta.
Teoriaosassa yhdistetään etäluentajärjestelmiin liittyvä lainsäädäntö, kuntien ja jakeluverkkoyhtiöiden energian- ja vedenkulutuksen monitorointijärjestelmät sekä AMR-teknologiatarkastelu.

Tutkimuksen empiirisessä osassa vertaillaan keskenään neljää eri vaihtoehtoa toteuttaa kokonaisvaltainen AMR-järjestelmä.
Tarkasteltavat vaihtoehdot ovat ulkoistettu palveluntarjoajan järjestelmä, jakeluverkkoyhtiön tai -yhtiöiden järjestelmä, kunnan itse toteuttama järjestelmä ja 0-vaihtoehto, joka tarkoittaa AMR-järjestelmän toteuttamatta jättämistä.
Näitä vaihtoehtoja vertaillaan AMR-järjestelmän ominaisuuksilla, jotka painotetaan vastaamaan kuntien preferenssejä.
Tutkimuksen lähtöaineisto on koottu eri sidosryhmien haastatteluilla ja kyselyillä.
Toteutusvaihtoehtojen vertailu tehdään kuntien näkökulmasta, mutta myös muiden sidosryhmien, etenkin kuntien yhteisen energianjakelusta vastaavan verkkoyhtiön preferenssit huomioidaan.
Tutkimusmenetelmänä, jolla vaihtoehtojen vertailu toteutetaan, käytetään stokastista monikriteerianalyysiä (SMAA, Stochastic Multicriteria Acceptability Analysis).
SMAA on monikriteerisen päätöksenteon apuväline, jota voidaan käyttää, kun tutkimuksen lähtöaineisto on puutteellista tai sisältää epävarmuutta.
Tutkimuksessa SMAA-ohjelmistolla simuloidaan tilastolliset tunnusluvut, joilla vertailtavat vaihtoehdot asetetaan kuntien näkökulmasta paremmuusjärjestykseen.
Päätöksentekijöiden preferenssit AMR-järjestelmän ominaisuuksiin ja niiden tärkeyteen liittyen vaikuttavat tuloksiin ensisijaisesti.

Tulosten mukaan suurimman hyödyn kunnille tuottaa vaihtoehto, jossa AMR-järjestelmän toteuttaa ulkoistettu palveluntarjoaja.
Tutkimuksessa esitetään, että tätä ratkaisua ei voida kuitenkaan pitää yksiselitteisesti parhaana, sillä tarkastelu sisältää satunnaista epävarmuutta, mikä johtuu verrattain suppeasta lähtöaineistosta.
Kriteerit, joilla eri toteutusvaihtoehtoja vertaillaan, tarkentuvat, kun päätöksentekoprosessi etenee ja useammat päätöksentekijät pääsevät vaikuttamaan sen kulkuun.
Jatkotutkimuksessa tulisi tehdä yksityiskohtaisempia erotteluja eri järjestelmäominaisuuksien välillä.
Erottelu johtaa tarkempaan kriteeridataan, mikä helpottaa päätöksentekoa entisestään.
Tiivistelmä (eng): Remote electricity monitoring systems have been studied broadly.
Yet the research on this technology has been done mainly from the perspective of energy companies.
The objective of this study is to assess implementation possibilities of automatic meter reading (AMR) systems within medium-sized municipalities.
The study compares alternative means to carry out hourly-based electricity, heat and water monitoring within municipal buildings of Hollola and Nastola.
Implementation guidelines are given as a result of this research.
Theory part of the study combines relevant legislation, existing monitoring systems within municipalities and energy companies and AMR technology survey.

Empirical part of the study compares four alternative means to implement a comprehensive AMR system.
The alternatives being considered are outsourced system model, Energy Company's system model, self-build system model and so called 0-alternative, which indicates situation where AMR system is not implemented.
These four alternatives are compared with each other based on their characteristics that are weighted to correspond specified preferences of Hollola and Nastola.
The raw data is compiled using interviews and inquiries addressed to relevant stakeholders.
The comparison between different implementation models is done from the municipalities' perspective.
Yet other stakeholder preferences are taken into account when comparison is enforced.
Research method being used for comparison is stochastic multicriteria acceptability analysis (SMAA).
SMAA is a family of methods for aiding multicriteria group decision-making in problem settings with uncertain, imprecise or partially missing information.
In this study SMAA is used for simulating different value combinations and computing statistics that are interpreted in order to rank different AMR implementation models.
Ranking is based on predefined preferences that have a primary influence on the attained results.

The results show that the outsourced implementation model delivers the most substantial utility in both municipalities examined in this study.
The research also highlights that these results cannot be considered incontrovertible because raw data is relatively narrow and contains sporadic uncertainties.
The implementation model criteria used for comparing different alternatives are detailed when decision-making process goes ahead and more decision-makers commit to it.
Further studies within this particular case should be based on more accurate sorting between different AMR characteristics.
Successful sorting leads to more detailed criteria data, which makes decision-making easier.
ED:2010-05-17
INSSI tietueen numero: 39640
+ lisää koriin
INSSI