En dynamisk agenda for ICE-sesjoner

An increasing number of companies in the construction industry are adopting the VDC fram- ework. VDC is a framework of existing methods, theories, and practices that support the use of multi-disciplinary, virtual models of product, and process to achieve the project’s business objectives. Effective collaboration among project stakeholders is a fundamental part of the VDC framework. The framework utilizes the ICE methodology to enhance collaboration. The ICE methodology is a systematic approach to collaboratively identify, and solve project challenges. The starting point for achieving a successful ICE session is establishing an agen- da. Therefore, qualitative research through interviews, observations, and literature search has been conducted, in order to establish how the project team can create a dynamic agenda for ICE sessions. To achieve this, the master thesis will examine how companies can derive inspiration from various Agile methodologies in order to create a dynamic agenda. Like the VDC framework, Agile methods share the principle of involving multiple stakeholders in the development process, but Agile methods differentiate themselves from VDC through a greater focus on flexibility and adaptation. This thesis follows a construction project in Oslo that has recently initiated its first VDC pilot project. The research question was developed through initial observations of the project. Upon initial observations, it became apparent that the project management team exclusively determined the agenda for the ICE sessions, and the agenda itself was planned well in advance of the actual session. The study’s main findings suggest that the project management team should facilitate increased collaboration when defining the agenda of the session. It is also important to ensure good communication, in order to improve the group’s preparatory work and ensure that the group has a sufficient understanding of the VDC framework. The use of a Hybrid method between Kanban and Scrum has been suggested as a possible solution to handling the challenges discovered in this thesis. The Scrumban board visualizes project tasks and enables the team members to categorize, prioritize, and distribute the assignments. The-ICE agenda becomes its own section on the Scrumban board by creating a sprint backlog that is reset after each ICE session, drawing elements from the Scrum methodology

Bæredygtig udvikling i det byggede miljø:Tværgående analyse af afledte effekter og dilemmaer ved bæredygtigt byggeri

Med denne rapport samles der op på både forskningsmæssige og kommercielle perspektiver på den bæredygtige forandringsproces i bygge- og ejendomsbranchen. Den igangværende transition, der kommer til at præge branchens praksisser, forretningsmodeller og output, giver lejlighed til at rejse spørgsmålet om hvilke effekter og tendenser, der allerede har og potentielt vil komme til at påvirke aktørernes ageren og spillerum

Prediksjon av elektrisitetsbruk i næringsbygg: Casestudie av Oslo Lufthavn Gardermoen

For å tilpasse kraftsystemet til fremtidens behov, med økt elektrisitetsbruk og endret energimiks, kan forbrukerne i nettet og effektivisering av el-bruk spille en viktig rolle. Tiltak som energieffektivisering i bygg og lastrespons, som kan gi økt fleksibilitet i kraftnettet, krever prognoser for energi- og elektrisitetsbruk. Oslo lufthavn Gardermoen (OSL) har høy elektrisitetsbruk og store bygningsmasser, sammensatte laster og mange parkerte elektriske kjøretøy hvor det kan være fleksibilitet å hente. Denne oppgaven kartlegger derfor hvordan maskinlæringsalgoritmer kan brukes til å lage prognoser for elektrisitetsbruken til Oslo lufthavn én og 24 timer frem i tid. For å predikere timeeffekt [kWh/h] for OSL i sommerhalvåret 2019 ble maskinlæringsalgoritmen Long Short-Term Memory (LSTM) brukt, en undertype av rekursive nevrale nettverk (RNN) som er godt egnet til prediksjon av tidsserier. Prediksjonene ble basert på meteorologiske parametere, kalenderinformasjon og passasjerantall. 38 modellkonfigurasjoner med ulike forklaringsvariabler og ulik nettverksarkitektur ble testet til prediksjon av el-bruk én time frem i tid. Modellene hadde ulike grader av treffsikkerhet, med Mean Absolute Percentage Error (MAPE) på 3,7-8,9 %. De fanget hovedmønstrene i el-bruken, men traff i mindre grad toppene. Med én time prediksjonshorisont fikk en enkel basismodell med ett LSTM-lag og kalenderinformasjon, meteorologiske parametere og passasjerantall som forklaringsvariabler MAPE på 6 %. Det ble vist at enkle nettverk med få forklaringsvariabler og mer komplekse nettverk med flere forklaringsvariabler ga best prediksjoner én time frem i tid. Den beste modellen hadde samme arkitektur som basismodellen, men kun time på døgnet og tidligere el-bruk som forklaringsvariabler. Modellen hadde MAPE på 3,7 %. Resultatene viser at tidligere elektrisitetsbruk var den viktigste forklaringsvariabelen. For å kartlegge modellenes treffsikkerhet ved lengre prediksjonshorisonter, ble fire modellkonfigurasjoner testet til prediksjon et døgn frem i tid. De hadde MAPE på 4,7-5,5 %. I likhet med prediksjonene én time frem i tid, predikerte modellene mønstre bedre enn topper, men de hadde mer tydelig forverring utover i testsettet. En mer kompleks modell med tre LSTM-lag gjorde det best 24 timer frem i tid, med MAPE på 4,7 %. Modellene predikerte med tilsvarende treffsikkerhet som ved kortere prediksjonshorisont, noe som viser potensiale for ytterligere utvidelser i tid. Undersøkelser av forklaringsvariabelenes innvirkning på prediksjonene viser at lufttemperatur bidrar til å bedre modellene, mens vindhastighet og nedbør er mindre viktige. Antallet terminalpassasjerer på OSL per uke bidro noe til prediksjonene, men det vil trolig være mer hensiktsmessig å bruke et aktivitetsmål med samme oppløsning som elektrisitetsmålingene. Riktig kombinasjon av variabelvalg og modelloppbygging ble vist å være viktig for prediksjonsresultatene. Oppgaven viser at modeller basert på LSTM-algoritmen kan gi lastprognoser for Oslo lufthavn. For å bekrefte resultatene bør modellene testes på andre tidsrom.In order to adapt the power systems to the needs of the future, with increased electricity usage and changes in the energy mix, consumers in the grid and more efficient energy use can play vital roles. Improving the energy efficiency of buildings and implementing demand response to increase flexibility in the power grid require detailed forecasts of energy and electricity usage. Oslo Airport (OSL) has many buildings and a high electricity usage, but also varied loads and many parked EV's that could offer flexibility to the grid. This thesis therefore explores how machine learning (ML) algorithms can be used to forecast the electricity usage at OSL with forecast horizons of one and 24 hours. To predict the target hourly electricity usage [kWh/h] for the airport in the summer half of 2019, the ML algorithm Recursive Neural Networks (RNN) of the subtype Long Short-Term Memory (LSTM), which is well suited for work on time series, was used. The features used in the predictions were measurements of meteorological variables, calendar variables and the number of passengers in the aiport terminals. 38 model configurations using different combinations of features and network architectures were tested on forecasting electricity usage one hour ahead. The models gave varying results, with MAPE ranging from 3,7 % to 8,9 %. Most models learned the main patterns in the electricity usage, but were less well-aimed at peak prediction. Simple networks with few features or more complex networks with more features were most precise. A baseline model with one LSTM layer using time variables, meteorological variables and number of passengers as features obtained a 6 % MAPE. The best performing model had the same architecture as the baseline model, but only hour of the day and previous electricity usage as features. This model obtained a 3,7 % MAPE. The results showed the importance of including previous electricity usage as a feature. To explore the models potential on longer prediction horizons, four model configurations were used to forecast 24 hours ahead. These models obtained MAPE scores of 4,7-5,5 %. Similarily to the predictions one hour ahead, the models were better at predicting general patterns than peaks, but the visual accuracy showed stronger deterioration over time. A more complex model with three layers and 64 units in each layer had the lowest MAPE of 4,7 %. The models were just marginally worse with a longer prediction horizon, which shows potential for forecasting further ahead. Assessments of the impact the features had on results show that measurements of air temperature helped improve the scores, while wind speed and precipitation had less of an impact. The number of teminal passengers at OSL per week did contribute, but it would probably be more suitable to have an indicator of activity level with the same resolution in time as the target. Finding the right combination between features and network architecture was shown to be important for the final results. This thesis shows that models based on the LSTM algorithm are suitable for forecasting electricity usage at Oslo airport. To confirm these results, the models should be tested on other time periods