Hoppa till huvudinnehåll
RISE logo
Svitzer Gaia
Foto: Johannes Hüffmeier

Datadriven energieffektivisering av fartyg

Målet med studien är att samla in och analyserar driftsdata från mindre fartyg som rör sig längs svenska kusten och identifiera energibesparingspotential av minst 10-35%. Resultatet skall ligga som grund för att i ett senare skede utveckla generiska beslutsstödjande verktyg. Machine Learning, Maritime Gamification, Energy Efficiency, Shipping, MRV.

Sverige har målet att bli fossilfri år 2045 och IMO vill minska utsläppen med 50% till 2050. Även om det pågår utveckling när det gäller vägtransport, går det långsammare i andra delar av transportsektorn. En stor förbättringspotential finns inom energieffektivitet där sjöfartsindustrin ligger efter många andra industrier. 90% av all data i värden har skapats de senaste två åren, dvs mycket ny kunskap har samlats in, men har sällan analyserats för att initiera förbättringsåtgärder.

Projektets syfte är att ta fram verktyg och tjänster som leder till högre energieffektivitet inom sjöfartsområdet. Målet är att minska energiförbrukning i drift av fartygen med 10%-35% genom att samla in och analysera data från fartyg där maskininlärning är en viktig del i innovationsutvecklingen. Mindre fartyg har valts i studien pga. att deras begränsade antal system och komplexitet möjliggör att identifiera vad som driver hög energiförbrukning. Spridning till likartade fartyg i rederierna förutses.

Dataanalysen av energiförbrukningen är ofta komplex och det finns olika drivkrafter för beslut. Dock kan ökad datainsamling vara olönsamt om man inte har metoder att analysera de komplexa systemen. Utvecklingen inom maskininlärning ger nya möjligheter att utveckla såväl tekniskt som ekonomiskt kraftfulla verktyg för energieffektivisering. Redan idag tillämpas i viss utsträckning ekonomisk körning, t. ex. eco-driving, Effekten är dock i många fall begränsad då beslutsfattandet är mer komplext än vad operatör/navigatör kan överblicka. Dessutom finns inte alltid incitament och motivation hos enskilda personer att minska energianvändningen. Datainsamling ökar men såväl kvalitetsgranskning som analys utförs inte i samma utsträckning. Med hjälp av resultatet från projektets datainsamling och analys kan rekommendationer ges om vilka verktyg som i ett nästa steg kan utvecklas, t.ex.

  • Nudging, beslutsstödsystem eller autopilot för ECO driving
  • Ruttoptimering baserat på fartygets accelerationer och rörelser
  • Beslutsstöd baserat på statistiskt eller. realtids analys av data för att identifiera optimal drift (parametrar såsom sea state, ström, fart, lastkondition, etc.)

Sammanfattning

Projektnamn

DDEEF

Status

Pågående

Region

Region Norrbotten, Region Skåne, Region Stockholm, Västra Götalandsregionen

RISE roll i projektet

Forskningsledare, deltagare

Projektstart

Varaktighet

2 år

Total budget

6 MSEK

Partner

Blueflow, Sjöfartsverket/ SMA, SSPA Sweden AB, Svitzer Sverige

Finansiärer

Energimyndigheten

Projektets webbplats

Koordinator

Projektmedlemmar

Bidrar till FN:s hållbarhetsmål

7.Hållbar energi för alla
11.Hållbara städer och samhällen
13.Bekämpa klimatförändringarna
Johannes Hüffmeier

Kontaktperson

Johannes Hüffmeier

Senior projektledare

+46 10 516 62 44
johannes.huffmeier@ri.se

Läs mer om Johannes