Så beräknas din
besparing
Besparingsberäkningen bygger på hushållets uppmätta data och är utformad för att ge en så rättvis och individanpassad uppskattning som möjligt.
Rådata från ett hushåll: effekt (kW) mot temperatur (°C). Det oregelbundna mönstret visar varför filtrering är nödvändig.
Steg 1
Datainsamling och filtrering
Beräkningen utgår från energidata som samlas in från ditt hushåll. För att säkerställa kvaliteten filtreras datan i ett första steg. Det innebär att avvikande mätvärden rensas bort och att analysen fokuserar på den del av energianvändningen som faktiskt avser uppvärmning.
Detta är en viktig grundförutsättning för att modellen ska kunna arbeta med relevanta och jämförbara data, utan att påverkas av tillfälliga variationer eller brus.
Rådata innehåller tusentals mätpunkter. Filtreringen destillerar dessa till ett rent, representativt dataset — grunden för allt som följer.
Filtreringspipeline i fyra steg: från rådata (grå) via omsampling (rosa) och bandfiltrering (grön) till slutlig z-score-filtrering (orange). Varje steg rensar bort brus och avvikande värden.
Steg 2
En individuell modell för ditt hem
När datan har förberetts skapas en beräkningsmodell som är anpassad för just ditt hushåll. Modellen bygger på en trädbaserad metod inom maskininlärning (XGBoost), som är särskilt lämpad för att identifiera komplexa samband i data.
Metoden använder så kallad boosting — många mindre beslutsträd byggs upp stegvis, där varje nytt steg fokuserar på att förbättra de fel som tidigare steg gjort.
Genom detta arbetssätt kan modellen fånga upp hur olika faktorer samverkar, även när sambanden inte är linjära eller uppenbara.
Modellverifiering för två exempelveckor. Blå kurva = faktisk förbrukning. Orange = modellens prediktion. Grön = prediktion utan Tunes styrning (CV=0). Den täta matchningen bekräftar modellens precision.
Steg 3
Sambandet mellan värme och omgivning
Modellen tränas för att förstå hur hushållets värmeförbrukning påverkas av yttre faktorer. Det handlar framför allt om utomhustemperatur, men också om hur uppvärmningen styrs över tid genom Tune-systemet. Resultatet blir en beskrivning av hur just ditt hem reagerar på förändringar – till exempel hur mycket energi som krävs vid olika temperaturer och hur styrningen påverkar detta.
Steg 4
Jämförelse mellan två scenarier
För att uppskatta besparingen används modellen för att jämföra två scenarier för en vald tidsperiod — med identiska utomhustemperaturer som gemensam grund.
Med Ngenic Tune
Faktisk styrning från Ngenic Tune — optimerad uppvärmning under den valda perioden.
Utan optimering
Referensscenario — hur energianvändningen hade sett ut utan Tunes påverkan (CV = 0).
Båda scenarierna baseras på samma uppmätta utomhustemperaturer. Skillnaden kan därmed kopplas direkt till optimeringen — inte till väder eller andra yttre faktorer.
Steg 5
Från energi till kostnad
Den beräknade energibesparingen omvandlas till en kostnadsbesparing med hjälp av aktuella el- eller fjärrvärmepriser och nätavgifter — så att resultatet speglar verkliga förutsättningar för just ditt hushåll.
Datakälla
Två sätt att ta fram modellen
Modellen kan skapas på två sätt beroende på om hushållet har Ngenic Track installerat eller inte.
Med Track
I dagsläget baseras besparingsberäkningen på detaljerad mätdata från Ngenic Track — en realtidsmätare som kopplas till elmätarens HAN-port eller via optisk avläsning av el- eller fjärrvärmemätare.
Ju mer data som samlats in, desto bättre kan modellen anpassas efter hushållets faktiska beteende.
Utan Track
För hushåll utan egen mätdata kommer en modell istället att baseras på liknande bostäder. Information som energiförbrukning, byggår, yta och Tunes styrning används för att matcha mot jämförbara hus.
En representativ modell ger en uppskattning av besparingen, även utan direkt mätning.
Börja spara energi på riktigt
Anslut dig till tusentals smarta hemägare som redan optimerat sin värme. Enkel installation, omedelbar kontroll.
Installerat på under 15 minuter