Europese subsidies waren een extra incentive voor het GO! (Onderwijs van de Vlaamse Gemeenschap) om een grootschalig PV-panelenplan te ontvouwen. De grote hoeveelheid gebouwen (500+) en de verspreiding over Vlaanderen maakte de opdracht op het eerste gezicht niet makkelijk. Maar met een nieuwe methodiek die gegevens van het GO! zelf combineert met openbare data konden we toch op korte termijn een duidelijk keuzemenu en businessplan maken. Per scholengroep werd zelfs een top 10 van de meest interessante gebouwen opgemaakt.

‍

Met Repower EU wil Europa versneld gebouwverwarming op gas en stookolie vervangen door hernieuwbare energie. De subsidiepot is aanzienlijk. Organisaties met een heel groot patrimonium kunnen miljoenen euro subsidie krijgen. Het GO! – Onderwijs van de Vlaamse Gemeenschap – kon met de beschikbare middelen 100.000 m2 zonnepanelen leggen. De cruciale vraag was: welke gebouwen zijn het meest geschikt om zonnepanelen op te leggen?

Met en zonder plaatsbezoek

Op basis van de eigen database had het GO! al onderzocht welke gebouwen voldoende stabiliteit hadden om PV-panelen op het dak te leggen. Het zou natuurlijk onbegonnen werk geweest zijn om al die gebouwen ter plaatse te gaan bezoeken en opmeten. De adreslijsten van het GO! koppelden we aan openbare data van de Vlaamse overheid. Zo konden we van elke locatie een automatisch gegenereerd 3D-model maken op basis van de publiek beschikbare data over de hoogte van het dak en het soort dak (plat / hellend). Aan een tiental sites brachten we een plaatsbezoek om zeker te zijn dat de openbare data matchten met de realiteit.

Op basis van simulaties konden we ook de hoeveelheid zoninval van elk dak in kaart brengen. We maakten per gebouw een 3D-model met daarin heel veel informatie, zoals hoeveel PV-panelen we op het dak kunnen plaatsen, hoeveel opbrengst, de bijhorende kostprijs, en ook het verbruik van die school. Met eventuele bijkomende plaatsbezoeken kan die info nog worden aangevuld.

Top 10 per scholengroep

De ruim 500 gebouwsites zijn verdeeld over 28 scholengroepen. Om de subsidies zo gelijkmatig mogelijk te verspreiden, maakten we een top 10 van de meest geschikte gebouwen per scholengroep. De belangrijkste parameters daarbij waren hoe groot de PV-installatie op het gebouw kan zijn, en hoe snel die kan terugverdiend worden. Op basis van die ranglijsten weet het GO! welke sites hun interne gebouwexperten verder in detail moeten bekijken en waar raamcontracten met PV-paneleninstallateurs kunnen worden afgesloten.

Ook voor ander patrimonium

Bij een heel uitgebreid patrimonium lijkt het wellicht onoverkomelijk om snel en efficiënt alomvattende analyses te maken. Voor wie beschikt over vele tientallen of zelfs honderden gebouwen is het nochtans cruciaal om voor de vaak enorme investeringen gericht én efficiënt te kunnen kiezen en beslissen. Onze methodiek – die onze jarenlang opgebouwde eigen data combineert met openbare data en zelfs ‘deep learning’ op basis van AI – maakt dit mogelijk.

‍