Effecten van directe terugkoppeling op het warmwaterverbruik

Eindrapport van het Amphiro-PWN-onderzoek

Effecten van directe terugkoppeling op het warmwaterverbruik Datum:

31 maart 2016

Status:

definitief versie 1.0

Auteurs:

Thorsten Staake, Universiteit Bamberg en ETH Zürich Anna Kupfer, Universiteit Bamberg Samuel Schöb, Universiteit Bamberg Verena Tiefenbeck, ETH Zürich en Universiteit Bonn

Contactgegevens Vragen over het onderzoek: [email protected] PWN-gerelateerde vragen: [email protected]

Definitieve versie


31-3-2016

Inhoud Samenvatting......................................................................................................................................... 3 1.

Motivatie en onderzoeksdoelstellingen ........................................................................................ 4

2.

Beschrijving van de gebruikte meter............................................................................................. 7

3.

Opzet en uitvoering van het onderzoek ........................................................................................ 9

4.

Resultaten ................................................................................................................................... 11

5.

Gevolgen en conclusie................................................................................................................. 16

Bijlage .................................................................................................................................................. 18 6.

Veel mensen schatten hun verbruik verkeerd in ........................................................................ 18

7.

Regressieberekening van de besparingseffecten........................................................................ 19

8.

Tijdstabiliteit van de besparingseffecten .................................................................................... 19

9.

Verschillen in besparingen tussen specifieke doelgroepen ........................................................ 20

10.

Nadere informatie over het opschonen van de gegevens ...................................................... 23

11.

Robuustheid van de resultaten ............................................................................................... 26

12.

Redenen voor consumenten om een Amphiro-meter te kopen............................................. 27

Bits to Energy Lab, ETH Zürich en Universiteit Bamberg

pagina 2 van 28


31-3-2016

Samenvatting Warm tapwater is de op één na grootste energieverbruiker in huishoudens, alleen de ruimteverwarming vraagt meer energie. Een gemiddeld huishouden gebruikt meer energie om water te verwarmen dan voor de verlichting, de koelkast en alle consumentenelektronica samen. Consumenten zijn zich echter nauwelijks bewust van de energie die het verwarmen van water kost en daarom wordt warm tapwater vrijwel nooit gezien als potentiële bron van besparing, zelfs niet onder milieubewuste burgers. Aan de hand van een praktijkonderzoek onder 637 Nederlandse huishoudens, onderzochten we of directe terugkoppeling van het verbruik – door tijdens het douchen informatie te tonen over de verbruikte hoeveelheid water en energie – invloed heeft op het warmwatergebruik. Alle deelnemers ontvingen een slimme douchemeter die ze zelf tussen de doucheslang en de douchekop konden plaatsen. Vanaf eind augustus 2015 werden gedurende drie maanden de gegevens van 73.977 douchebeurten vastgelegd. Tijdens de referentieperiode (meters geïnstalleerd, verbruik nog niet zichtbaar) bedroeg het gemiddelde verbruik 3,2 kWh en 54 liter per douchebeurt. Mét terugkoppeling (water- en energieverbruik plus zuinigheidsaanduiding) bespaarden de deelnemers gemiddeld tussen 19% en 21% op hun energieverbruik tijdens het douchen. In absolute cijfers bedroeg de besparing per douchebeurt 0,6 kWh. Deze besparingseffecten zijn statistisch gezien zeer significant, en waren over de gehele terugkoppelingsfase stabiel. De resultaten van dit onderzoek komen exact overeen met de resultaten van drie eerdere praktijkonderzoeken die in Zwitserland en Singapore zijn gehouden. Over een jaar gerekend kunnen driepersoonshuishoudens in Nederland (met 0,85 douchebeurten per persoon per dag) op deze manier gemiddeld 561 kWh aan energie en 8,7 m3 liter water besparen. Deze huishoudens zijn daarmee zo'n 86 euro per jaar goedkoper uit, wat betekent dat de meter al binnen een jaar is terugverdiend. Vanuit investeringsperspectief gezien bedragen de investeringskosten minder dan 0,05 euro per bespaarde kWh voor een gemiddeld huishouden van 2,3 personen (in vergelijking: zonnecellen kosten 0,10 euro per bespaarde kWh). Over het algemeen bevestigt dit onderzoek dat een persoonlijke en directe terugkoppeling van het verbruiksgedrag waar de ontvanger van de terugkoppeling een grote invloed op heeft, een groot besparingseffect oplevert. Bovendien kent de praktische toepassing hiervan in de vorm van een douchemeter een uitstekende kosten-batenverhouding, en is hij toepasbaar voor het merendeel van de huishoudens (zowel koop- als huurwoningen).


pagina 3 van 28


31-3-2016

1. Motivatie en onderzoeksdoelstellingen Het verband tussen water en energie In Nederland gebruiken huishoudens 2460 kWh per jaar om water te verwarmen (zie figuur 1), en dat is meer dan koken, verlichting en ICTapparatuur samen verbruikt. Er is al veel aandacht geweest voor de besparingsmogelijkheden op het gebied van ruimteverwarming, verlichting en elektrische apparaten (bijv. in de vorm van subsidies voor dakisolatie, het verbod op gloeilampen, energielabels, enz.), maar warm water krijgt pas sinds kort de aandacht van beleidsmakers en bedrijven als een belangrijk verbeterpunt. Warm tapwater verdient meer aandacht in milieucampagnes omdat Centraal-Europese huishoudens water voornamelijk verwarmen met behulp van olie, gas en elektriciteit. (Warm) water veroorzaakt daardoor een hoge CO2-uitstoot, en dat maakt maatregelen die het verbruik terugdringen zeer de moeite waard.

Wat energie betreft is warm tapwater de op één na grootste kostenpost van huishoudens.

Water verwarmen produceert veel CO2.

In de cijfers voor het verwarmen van water zijn het verbruik van vaatwassers, wasmachines en water dat tijdens het koken wordt verwarmd niet meegenomen. Figuur 1: Verbruik per huishouden en doel1

Ondanks zijn hoge energieverbruik is het verband tussen warm tapwater en energie nauwelijks bekend bij consumenten. Consumenten krijgen steeds meer informatie over hun verbruik - verwarmingskosten worden apart in rekening gebracht, er zijn slimme elektriciteitsmeters met displays voor in huis en elektriciteitsrekeningen worden steeds gedetailleerder. Dat geeft meer inzicht in de kosten, maar het energieverbruik van warm tapwater wordt vrijwel nooit apart gecommuniceerd met de eindverbruiker. Daarom wordt warm tapwater niet gezien als potentieel

1

Men weet nauwelijks hoeveel energie het kost om water te verwarmen.

Bron: Europees Milieuagentschap (2012) / verdeling tussen ICT & verlichting berekend volgens bdew (2010).


pagina 4 van 28


31-3-2016

besparingsdoel, zelfs niet onder milieubewuste burgers, en wordt een grote besparingsmogelijkheid over het hoofd gezien. Bovendien bestaat het idee dat drinkwater vrijwel niets kost, en dat helpt niet om warm water te besparen. Desalniettemin verwachten we dat warm water de komende jaren steeds meer aandacht zal krijgen: Het aandeel ervan in het huishoudelijk verbruik zal stijgen omdat isolatie- en besparingsmaatregelen het energieverbruik van andere verbruiksposten zal terugdringen. In nieuwe, energiezuinige woningen kost het maken van warm tapwater soms zelfs meer energie dan de ruimteverwarming. Een lager douchewaterverbruik als besparingsdoelstelling Douchen beslaat het overgrote deel (circa 70%) van het warmwaterverbruik. De gemiddelde douchebeurt verbruikt 3,2 kWh (inclusief verliezen) in slechts 8 minuten. Geen enkele andere activiteit in het huishouden vraagt zo veel vermogen (in energie per tijdseenheid). Dat maakt het echter tegelijk een uitstekende kandidaat om energie te besparen: Ten eerste maakt het hoge energieverbruik grote besparingen in absolute zin mogelijk, en door de korte duur van een douchebeurt hoeft een consument zich ook slechts kort bezig te houden met de energiebesparing. Ten tweede doucht nagenoeg iedereen zich dagelijks zodat campagnes relevant zijn voor alle huishoudens. Ten derde weten slechts weinig mensen hoeveel energie een dagelijkse douchebeurt kost. Informatiecampagnes kunnen hier echt iets in betekenen. Ten vierde hebben de consumenten zelf een enorme invloed op hun douchegedrag. Een minuut korter douchen leidt al tot een besparing van zo'n 13%. Ten vijfde is het doucheverbruik makkelijk te koppelen aan individuele personen (anders dan bij gezamenlijk en gedeeld elektriciteitsverbruik) en dat maakt individuele en zeer gerichte gedragsveranderingen met grote besparingen mogelijk.

Douchen kost zeer veel energie: één tel onder de douche verbruikt evenveel energie als twee uur werken op een laptop.

Douchen is een uitstekend doel voor besparing door gedragsverandering.

Consumenten ondersteunen met terugkoppeling Terugkoppeling informeert gebruikers over hun gedrag en de effecten ervan. Het achterliggende idee is dat de ontvanger van de terugkoppeling op een makkelijk te onthouden manier (in de vorm van een getal of symbool) informatie krijgt over het effect van bepaald gedrag. Een goed voorbeeld hiervan is de stappenteller als indicatie van de mate van activiteit. Terugkoppeling helpt de ontvanger om zijn of haar mate van activiteit te meten en om deze te vergelijken met eerdere dagen of met de prestaties van anderen, om persoonlijke doelen te stellen, om de informatie te delen en nog veel meer. Begrijpelijke en motiverende terugkoppeling kan gedrag sterk beïnvloeden. Terugkoppeling kan,


Terugkoppeling informeert de consument over de effecten van gedrag.

pagina 5 van 28


31-3-2016

afhankelijk van de vorm, stimulerend werken bij lichamelijke activiteiten, het volhouden van diëten, stoppen met roken, huiswerk maken, tanden poetsen – én energiebesparing. Op energiegebied is gebleken dat terugkoppeling evenveel effect kan hebben als een grote prijsverhoging.2 Terugkoppeling wordt vaak gebruikt om het elektriciteitsverbruik te verlagen (bijv. met gedetailleerde verbruiksrapportages via internet, of via een display in huis die gegevens van de slimme meter weergeeft), of om in de auto het brandstofverbruik te verlagen (via verbruiksmeters op het dashboard). Terugkoppeling is in te delen op snelheid (bijv. maandelijks, dagelijks, direct na afloop of tijdens het gedrag). Terugkoppeling is ook in te delen op mate van onderscheid die het maakt (bijv. per gedraging of per groep van gedragingen cq. per individu of per huishouden). In het algemeen geldt dat snelle (bij voorkeur tijdens de gedraging) en individueel gespecificeerde terugkoppeling de grootste gedragsveranderingen opleveren. De grote invloed die mensen hebben op hun doucheverbruik, het gebrek aan kennis onder consumenten (hier valt veel te winnen) en de mogelijkheid van individuele terugkoppeling tijdens de gedraging, maakt douchen tot een uitstekende kandidaat voor besparing door terugkoppeling.

Directe en individueel gespecificeerde terugkoppeling levert de beste resultaten.

Douchen is een ideale activiteit voor terugkoppeling

Onderzoeksdoelstellingen Het doel van dit onderzoek was om de effecten van directe terugkoppeling op het douchegedrag te kwantificeren en beter te begrijpen. We wilden weten (1) hoe terugkoppeling het verbruik van warm water en energie beïnvloedt, (2) of de effecten stabiel zijn in de tijd en (3) of bepaalde groepen deelnemers aan het onderzoek meer besparen dan anderen. Aanvullende doelstellingen van PWN waren (4) inzicht krijgen in het functioneren van de meters in de praktijk, (5) het in kaart brengen van de reacties van de deelnemende huishoudens op de meter en (6) bepalen of de kosten van de meter opwegen tegen de besparingsmogelijkheden.

De belangrijkste onderzoeksdoelstelli ng was het meten van de effecten van directe terugkoppeling op het warmwaterverbruik en onderzoek naar de bruikbaarheid van de meter.

Deze doelstellingen zijn uitgewerkt tot een grootschalige praktijkstudie onder 637 Nederlandse huishoudens in 2015. Het onderzoek werd verricht door een onderzoeksteam van de Universiteit Bamberg, de ETH

2

Bron: Allcott, Hunt (2011). Sociale normen en energiebesparing. Journal of Public Economics 95(9), 10821095. Bits to Energy Lab, ETH Zürich en Universiteit Bamberg

pagina 6 van 28


31-3-2016

Zürich en de Universiteit Bonn. PWN uit Velserbroek financierde het onderzoek en verleende ondersteuning bij de uitvoering ervan.

2. Beschrijving van de gebruikte meter De centrale rol in dit onderzoek werd gespeeld door een compacte meter met display (de “Amphiro b1”) die tijdens het douchen direct terugkoppeling geeft over het water- en energieverbruik (figuur 2). Ten behoeve van het onderzoek installeerden de 637 deelnemende huishoudens onderzoeksmodellen van dit apparaat tussen hun douchekop en doucheslang. De meters schakelen automatisch in zodra er water gaat stromen en tonen tijdens het douchen continu informatie over het water- en energieverbruik (resp. in liters en [k]Wh) in combinatie met een energielabel tussen A en G (waarbij A een zeer zuinige douchebeurt aangeeft). De informatie is per douchebeurt verzameld waarbij de teller telkens bij nul begint en tijdens korte onderbrekingen gewoon doorloopt (zodat bijv. inzepen of het aanbrengen van shampoo of conditioner bij één en dezelfde douchebeurt wordt geteld).

De smart shower meter “Amphiro b1” geeft direct tijdens het douchen terugkoppeling over het verbruik van water en energie.

Figuur 2: Schematische weergave van de Amphiro b1-meter

Displaygebied 1 toont afwisselend de watertemperatuur en het energielabel. Als er geen water meer stroomt, wacht de meter eerst of de douchebeurt nog wordt voorgezet en blijft het display nog circa twee minuten lang aan zodat de gebruiker de gemeten douchewaarden kan aflezen. Tijdens het douchen toont displaygebied 2 het actuele waterverbruik, en toont afwisselend het energie- en waterverbruik als er geen water meer door de meter stroomt. Displaygebied 3 toont een Bits to Energy Lab, ETH Zürich en Universiteit Bamberg

pagina 7 van 28


31-3-2016

emotionele interpretatie van het energielabel (een ijsbeer op een smeltende schots; de grootte van de ijsschots is gekoppeld aan het energielabel). Gebied 3 geeft geen extra informatie maar levert een emotionele bijdrage en lijkt gebruikers aan te zetten om vaker over de meter te praten. De meter start vanzelf als er water doorheen stroomt, de gebruiker hoeft zelf niets te doen om de meting te starten. Batterijen zijn evenmin nodig omdat de benodigde elektriciteit wordt opgewekt door het stromende water; dat maakt de meter milieuvriendelijker en ook batterijen vervangen is niet langer nodig. Het drukverlies dat hierbij ontstaat is minimaal – de meter vermindert de doorstroming niet merkbaar. Anders dan bij mechanische doorstromingsbeperkers die vaak als betuttelend worden ervaren omdat de consument zelf geen invloed meer heeft op het douchecomfort, staat het de gebruikers van de meter volledig vrij om zelf de intensiteit en de duur van hun douchebeurten te kiezen.

Geen batterijen! De meter genereert zijn eigen energie uit de waterstroom.

Naast het tonen van de hierboven genoemde informatie, slaat de Amphiro b1 de duur, het volume, het aantal onderbrekingen en de gemiddelde temperatuur van elke douchebeurt op. In totaal passen er 249 van deze datasets in het geheugen. De uitgangstemperatuur (voor de energieberekening) is ingesteld op 12 °C. Het nauwkeurigheidsverschil bedraagt +/-6% tussen de meters onderling bij een stroomsnelheid van 12 l/min, terwijl herhaalde metingen met één en dezelfde meter veel kleinere afwijkingen geven. De stroomsnelheid mag tussen 2 l/min en 22 l/min bedragen. De meters zijn in Oostenrijk geproduceerd volgens algemeen geldende milieunormen en de onderdelen die in contact komen met water bestaan uitsluitend uit drinkwaterveilige materialen. Het monteren vereist geen gereedschappen (zie figuur 3). De Amphiro b1 past op alle gangbare handdouchesystemen met 1/2"-aansluitingen.

Figuur 3: De Amphiro b1 monteren


pagina 8 van 28


31-3-2016

3. Opzet en uitvoering van het onderzoek Onderzoeksopzet Het onderzoek is opgezet als een praktijkstudie om de effecten van terugkoppeling onder reële omstandigheden te meten (buiten het laboratorium). De deelnemers werden willekeurig verdeeld in twee verschillende groepen3, de zogeheten behandelgroep en de controlegroep, die elk een andere meter ontvingen. De meters die de controlegroep ontvingen lieten alleen de watertemperatuur zien (geen terugkoppeling over het water- en energieverbruik). De meters die aan de behandelgroep werden gegeven, toonden ook alleen de watertemperatuur gedurende de eerste N*10 douchebeurten (dit is de referentieperiode; N is het aantal mensen in het huishouden dat de douche gebruikt), maar schakelden daarna vanzelf over op het geven van meer terugkoppeling (de interventiefase). In de interventiefase geven de meters volledige terugkoppeling over het water- en energieverbruik zoals beschreven in hoofdstuk 2.

Het experiment is opgezet als een gerandomiseerd onderzoek met controlegroep voorafgegaan door een referentiefase.

De gebruikte opzet wordt een gerandomiseerd onderzoek met controlegroep en referentiefase genoemd. Het maakt onderzoek mogelijk naar veranderingen in het verbruik ten gevolge van de interventie (hier: de terugkoppeling over het verbruik) door de verschillen tussen de referentiefase en de interventiefase te bestuderen. Bovendien stelt het gebruik van een controlegroep de onderzoekers in staat om andere invloeden dan die van de interventie uit te sluiten (zoals wisselingen in de buitentemperatuur of verandering van gedrag door de deelname aan het onderzoek zelf). Figuur 4 illustreert de opzet van het onderzoek. Zowel aan het begin als aan het einde van het onderzoek zijn online-enquêtes gehouden.

3 Bij de willekeurige verdeling is rekening gehouden met de grootte van de doelgroep.


pagina 9 van 28


31-3-2016

Figuur 4: Onderzoeksopzet

Werving van deelnemende huishoudens en gegevens verzamelen 637 huishoudens namen deel aan het onderzoek. Deze werden geworven onder: werknemers van PWN en diens dochterbedrijven, PWNklantenpanel, PWN-vrijwilligers en deelnemers van het duurzaamheidsplatform Nudge (www.NUDGE.nl). Voorafgaand aan de eerste enquête werd een korte online-vragenlijst rondgestuurd om te weten welke huishoudens op korte termijn gingen verhuizen, wie een langere periode afwezig zou zijn en wie een vaste douchekop had (waar de meter niet kan worden gemonteerd). Dit werd gedaan om te voorkomen dat er meters naar huishoudens zouden worden gestuurd die niet aan het onderzoek mee konden doen. De deelname was vrijwillig (“op aanmelding”) en gratis voor de deelnemers. Gedurende drie maanden werden er douchegegevens verzameld. De deelnemers werd gevraagd om een smartphone-app te installeren om de verzamelde douchegegevens van de meter te uploaden naar een cloudserver voor analyse van de resultaten. Dit vereiste een compatible smartphone met een Bluetooth 4.0 verbinding. (iPhone > 4S en bepaalde Android-smartphones). Wanneer het uploaden van de gegevens niet lukte, stuurde het onderzoeksteam retourenveloppen naar de deelnemers met het verzoek om de meter zelf terug te sturen. PWNwerknemers konden de meter ook afgeven bij het hoofdkantoor. Het onderzoeksteam las vervolgens de meters uit, stelde ze in op normaal bedrijf (zodat ook de deelnemers in de controlegroep vanaf dat moment terugkoppeling over het verbruik kregen) en stuurden de meters terug naar de huishoudens. Figuur 5 toont de processtappen.


637 huishoudens namen deel aan het onderzoek.

Gedurende drie maanden werden er gegevens verzameld.

pagina 10 van 28


31-3-2016

Figuur 5: Tijdlijn van het onderzoek

De respons en het aantal verzamelde gegevens Van de 637 deelnemende huishoudens leverden er 503 gegevens via de smartphone-app of door de meter terug te sturen naar het onderzoeksteam. Een respons van 80% mag als zeer goed worden beschouwd. In totaal besloegen de datasets 73.977 douchebeurten. Hiervan waren er 63.206 bruikbaar voor nadere analyse.4 Dat maakt deze dataset tot één van de grootste datasets over douchegedrag ter wereld.

In totaal waren er 63.206 datapunten beschikbaar voor nadere analyse.

4. Resultaten Grafische weergave De grafiek met meetgegevens laat heel mooi zien wat het effect is dat directe terugkoppeling heeft op het energieverbruik (figuur 6). We zullen het stapsgewijs beschrijven om de interpretatie ervan te vergemakkelijken. De twee lijnen geven het gemiddelde energieverbruik per douchebeurt aan gedurende het onderzoek van de twee groepen (blauw = controlegroep, rood = behandelgroep). Tijdens de referentiefase (geen terugkoppeling, 0% tot 10% van de onderzoeksduur) is het energieverbruik van de deelnemers in de controlegroep en de behandelgroep vrijwel gelijk, wat aantoont dat de willekeurige verdeling van deelnemers in twee groepen goed heeft gewerkt. Dit is een belangrijke aanwijzing dat de deelnemers op hoofdpunten goed met elkaar vergelijkbaar zijn, en het

Zonder terugkoppeling verbruiken de controle- en de behandelgroep evenveel energie.

4

De meeste van de niet-bruikbare datapunten waren afkomstig uit huishoudens waar het aantal douchebeurten groter was dan het interne geheugen van de meter, waardoor gegevens verloren gingen. Om het kort te houden, bespreken we hier niet hoe we sterk afwijkende waarden hebben geëlimineerd maar bespreken we dit in een uitgebreid rapport aan PWN. De gedetailleerde analyse wijst uit dat het elimineren van uitschieters geen verschillen creëert tussen de controlegroep en de behandelgroep. Bits to Energy Lab, ETH Zürich en Universiteit Bamberg

pagina 11 van 28


geeft vertrouwen dat de waargenomen effecten in de navolgende interventiefase zijn veroorzaakt door de interventie en niet door groepspecifieke verschillen. Het eerste datapunt is opvallend lager dan de rest. Wij nemen aan dat dit wordt veroorzaakt doordat veel deelnemers na het monteren van de meter even kort de douche hebben aangezet om te kijken of de meter werkt, zonder daadwerkelijk te gaan douchen. Tijdens de interventiefase (10% tot 100% van de onderzoeksduur) zien de deelnemers aan de controlegroep (blauwe punten) nog steeds alleen de watertemperatuur. De schuin oplopende lijn geeft aan dat het verbruik in de loop der tijd toeneemt. Wij schrijven dit toe aan het Hawthorn-effect: In het begin voelen de deelnemers “zich bekeken” en douchen daardoor korter dan normaal; na verloop van tijd wennen ze aan de meter en wordt hun douchegedag weer normaal. Dit effect hindert het onderzoek niet, omdat het zich in beide groepen voordoet. Meteen na het aanbreken van de interventiefase (eerste terugkoppeling wordt getoond, op 11% van de onderzoeksduur) verlagen de deelnemers aan de behandelgroep (rode punten) direct hun energieverbruik. Deze afname schrijven we toe aan de terugkoppeling. De besparing is het verschil tussen de twee trendlijnen. De trendlijnen lopen nagenoeg parallel: het effect van de behandeling blijft constant tijdens het experiment. Als er al iets verandert, lijkt het verschil alleen maar groter te worden; wat zou betekenen dat de besparingen toenemen hoe langer de deelnemers terugkoppeling ontvangen.

31-3-2016

De oplopende lijn ontstaat door het Hawthorne-effect. Dit vermindert niet de absolute mate van besparing.

Het directe effect van terugkoppeling is goed te zien.

De volgende paragraaf kwantificeert de grootte van het effect. De grafische weergave laat het grootste effect van directe terugkoppeling op het douchegedrag echter al heel mooi zien.


pagina 12 van 28


31-3-2016

Figuur 6: Effecten van terugkoppeling op het energieverbruik per douchebeurt

Berekening van de effectgrootte met een verschil-in-verschillenanalyse Om de effectgrootte te kwantificeren, berekenden we de verandering in verbruik met een verschil-in-verschillenanalyse (DID-analyse). Een DIDanalyse vergelijkt het gemiddelde energieverbruik van de controle- en behandelgroepen tijdens de referentie- en de interventiefase. Deze relatief eenvoudige benadering is makkelijker te begrijpen en te controleren dan meer geavanceerde regressieanalyses.

De verschil-inverschillenanalyse berekent een besparing per douchebeurt van 0,64 kWh.

Bij een DID-analyse bepaalt men het verschil tussen de controle- en de behandelgroepen tijdens de referentiefase en trekt dit af van het verschil tussen de controle- en behandelgroepen tijdens de interventiefase. In ons geval levert dat een gemiddelde besparing per douchebeurt op van 0,64 kWh, oftewel 20,8%. Figuur 6 illustreert deze analyse.

Regressie-analyse leverde een zeer betrouwbare schatting op van 0,6 kWh besparing per douchebeurt.

Een alternatief voor de DID-analyse is het schatten van complexere regressiemodellen. Een regressiemodel voor vaste effecten leverde een besparing op van 0,55 kWh, oftewel 19,6%. Gezien de inherente foutmarges die voor praktijkstudies gelden, is dit vrijwel hetzelfde resultaat als de DID-analyse opleverde.


pagina 13 van 28


31-3-2016

Figuur 6: Berekening van de effectgrootte met een verschil-inverschillenanalyse (energiegebruik per douchebeurt, geen minimumwaardefilter)

De energiebesparing wordt vrijwel volledig gerealiseerd door korter te douchen. De behandelgroep verminderde de doorstroming slechts minimaal, en douchte tevens bij nagenoeg dezelfde temperatuur. Dat is niet heel verrassend: Eén of twee minuten korter douchen valt de meeste mensen nauwelijks op, maar kouder douchen wordt als veel minder comfortabel ervaren. Naast de energiebesparing werd er gemiddeld ook 9,3 liter water per douchebeurt bespaard. Hoewel de energiebesparing een relatief grote impact heeft op het totale energieverbruik van huishoudens, heeft de waterbesparing nauwelijks invloed op het totale waterverbruik.

Huishoudens besparen bovendien gemiddeld 9,3 liter water per douchebeurt.

Stabiliteit van de effecten Voor zowel de verschil-in-verschillenanalyse als het regressiemodel zijn de resultaten ongevoelig voor diverse analysefilters (bijv. wél of niet meenemen van resultaten met ondragelijk heet douchewater of ultrakorte douchebeurten (4,5 liter) waarbij waarschijnlijk werd schoongemaakt en niet gedoucht). Bovendien toont regressie geen significante tijdtrend aan in de effectgrootte, wat aangeeft dat de besparingen constant blijven.

De besparingseffecten zijn statistisch gezien zeer significant en stabiel over de gehele periode.

Mogelijke verklaring van de grote effecten Besparingen door slimme elektriciteitsmeters bedragen doorgaans zo'n 2% tot 5% (Schleich et al. 2013, McKerracher & Torriti 2013), wat ruwweg neerkomt op 80 tot 240 kWh per jaar. Dat roept de vraag op waarom de


pagina 14 van 28


31-3-2016

waargenomen besparingseffecten in dit onderzoek veel groter zijn. Verschillende factoren kunnen de grotere effecten verklaren: Ten eerste vindt de terugkoppeling over het warmwatergebruik al plaats tijdens het gedrag, zodat de gebruiker er direct op kan reageren. Ten tweede geldt de terugkoppeling specifiek voor één persoon en zijn of haar gedrag, en dat is makkelijker te begrijpen en te verinnerlijken. Ten derde heeft de ontvanger van de terugkoppeling zelf een grote invloed op het resultaat: Anders dan bij terugkoppeling van het elektriciteitsverbruik wordt de verbruikte energie tijdens het douchen niet beïnvloed door andere gezinsleden of door algemene verbruikers, en is de kraan die het doucheverbruik regelt onder handbereik. En ten vierde vraagt het zuinige gedrag slechts kortstondig aandacht, omdat er in een paar minuten heel veel energie wordt verbruikt. Deze factoren maken douchen tot een uitstekende kandidaat voor besparing door terugkoppeling.

De besparingen zijn veel groter dan bij slimme elektriciteitsmeters. Gebruikers kunnen tijdens het douchen makkelijker reageren op terugkoppeling dan bij het elektriciteitsverbruik dat door vele factoren wordt beïnvloed.

Totale energie- en waterbesparing / investeringskosten Tot nu toe hebben we steeds de besparing per douchebeurt genoemd. De gegevens suggereren dat men gemiddeld 0,85 keer per dag doucht (bijna zes dagen per week). Een gemiddeld Nederlands huishouden (2,3 personen) bespaart hiermee jaarlijks 428 kWh plus 6,7 m3 aan drinkwater en afvalwater. Tabel 1 geeft een overzicht van de energie- en waterbesparing alsmede de investeringskosten (per bespaarde kWh) voor een periode van drie jaar. De gekozen periode van drie jaar is een conservatieve schatting voor de levensduur van de meter. Bij het berekenen van de investeringskosten is uitgegaan van 80 euro voor de kosten van de meter. De genoemde bedragen geven uitsluitend de kosten weer: Er is niet in verwerkt wat huishoudens besparen aan energie en water. Als we deze besparingen meenemen, zijn de kosten per bespaarde kWh negatief; deze kostenbatenanalyse staat op de volgende pagina. Huishouden

1 personen

2 personen

2,3 personen

3 personen

4 personen

Energiebesparing

558 kWh

1117 kWh

1284 kWh

1675 kWh

2233 kWh

Waterbesparing

8,7 m3

17,5 m3

20,1 m3

26,2 m3

35 m3

Investering per bespaarde kWh

0,143 EUR

0,072 EUR

0,062 EUR

0,048 EUR

0,036 EUR

Tabel 1: Water- en energiebesparing in verschillende huishoudens en de investeringskosten over drie jaar


pagina 15 van 28


31-3-2016

Besparing in geld voor verschillende huishoudens en warmtebronnen Voor de verschillende huishoudens zijn de besparingen in geld te schatten aan de hand van de actuele water- en energiekosten. Bij deze berekening maken we onderscheid tussen de twee meest gangbare soorten warmtebronnen (gas en elektriciteit) die verschillen in kosten. Tabel 2 geeft een overzicht van de besparingen in geld voor een periode van drie jaar. De vetgedrukte cellen duiden een terugverdientijd aan van minder dan een jaar. In de berekening zijn de volgende kosten gehanteerd: • • • •

Kosten drinkwater: Afvalwaterkosten: Energiekosten gas: Energiekosten elektriciteit:

1,83 EUR / m3 geen variabele kosten 0,079 EUR / kWh 0,23 EUR / kWh

Huishouden

1 personen

2 personen

2,3 personen

3 personen

4 personen

Warmte: gas5

60 EUR

121 EUR

139 EUR

181 EUR

241 EUR

Warmte: elektriciteit

145 EUR

290 EUR

333 EUR

435 EUR

580 EUR

Tabel 2: Besparing in geld voor verschillende huishoudens in drie jaar

5. Gevolgen en conclusie De resultaten tonen aan dat directe terugkoppeling van het douchewaterverbruik significante besparingen oplevert. Dat geldt met name voor huishoudens met meer dan één persoon. Voor gezinnen is de terugverdientijd minder dan een jaar, zelfs met de huidige lage energieprijzen voor fossiele brandstoffen. Het effect valt ook op omdat de gebruikte technologie de consument zelf stimuleert om te bezuinigen en niet betuttelend van aard is: Het stelt de gebruiker in staat om zijn of haar gedrag aan te passen aan het gewenste effect, zonder daarvoor de energieprijs te verhogen of spaarkoppen te installeren.

Met investeringskosten van minder dan 0,05 euro per kWh zijn significante besparingen te realiseren.

5

Opmerking: Deze berekening hanteert een gemiddeld verwarmingsrendement. Hoogstwaarschijnlijk levert gasverwarming een wat lager dan gemiddeld rendement (iets meer besparing dan in de tabel), en levert verwarming met elektriciteit een wat hoger dan gemiddeld rendement (iets minder besparing). Bits to Energy Lab, ETH Zürich en Universiteit Bamberg

pagina 16 van 28


31-3-2016

Een ander sterk punt van de terugkoppelmethode is dat hij geschikt is voor de meeste douches. Anders dan bij de meeste andere technologieën om energie te besparen waarbij de eigenaren van de woning moeten investeren om de huurders te laten profiteren van de energiebesparing waardoor tegengestelde belangen ontstaan, is deze investering zowel interessant voor huurders als huiseigenaren. Dat maakt deze technologie zeer geschikt voor grootschalige campagnes. Ook financieel gezien zijn de investeringskosten (per bespaarde kWh) zeer laag in vergelijking met andere besparingsmaatregelen. Wanneer men zich specifiek richt op gezinnen (driepersoonshuishoudens) bedragen de investeringskosten per bespaarde kWh slechts 0,062 euro. Wat resteert is de uitdaging om de terugkoppeling sowieso als besparingsmaatregel onder de aandacht te brengen. De meeste consumenten leggen geen verband tussen het gebruik van warm water en de energierekening. Daarom wordt warm tapwater veelal niet gezien als mogelijk bron van besparing, zelfs niet onder milieubewuste burgers. Dat maakt het promoten van technologieën voor (warm)waterbesparing tot een uitdaging die waarschijnlijk om een langetermijnaanpak zal vragen teneinde het bewustzijn onder de consumenten te verhogen.


pagina 17 van 28


31-3-2016

Bijlage

6. Veel mensen schatten hun verbruik verkeerd in Terugkoppeling in de vorm van een getal is vooral van nut als het bestudeerde gedrag of de gevolgen ervan niet zijn te beoordelen zonder die informatie. Dat lijkt ook het geval te zijn voor de hoeveelheid water die tijdens het douchen wordt verbruikt. Tijdens een onderzoek in Zwitserland6 vroegen we mensen om hun gemiddelde waterverbruik per douchebeurt te schatten en vergeleken dit met het werkelijke waterverbruik. Figuur 8 toont de verschillen: Op de x-as staat het werkelijke waterverbruik, en op de y-as het geschatte verbruik. De schattingen op de stippellijn zijn correct, waarden eronder zijn onderschattingen van het werkelijke verbruik. De rode doorgetrokken lijn geeft aan dat het waterverbruik systematisch wordt onderschat.

Mensen onderschatten hun waterverbruik systematisch met een factor 2.

Figuur 8: Geschat versus werkelijke waterverbruik per douchebeurt (gegevens uit ewz-onderzoek, Zwitserland)

6

Bron: Tiefenbeck


pagina 18 van 28


31-3-2016

7. Regressieberekening van de besparingseffecten Om de effectgrootte te kwantificeren, berekenden we de verandering in verbruik met een verschil-in-verschillenanalyse (DID-analyse). Een DIDanalyse vergelijkt het gemiddelde energieverbruik van de controle- en behandelgroepen tijdens de referentie- en de interventiefase. De DIDanalyse levert een goede schatting op van de effectgrootte, maar gedetailleerde analyses vereisen een meer geavanceerde methode – bijvoorbeeld om de stabiliteit van het effect of demografische invloeden te berekenen. Daarom hebben we eveneens een regressiemodel geschat. Een regressie-analyse berekent de relaties tussen een afhankelijke variabele (zoals energiegebruik of besparingen) en onafhankelijke variabelen (zoals de onderzoeksfase, het type groep, gezinssamenstelling, tijd).

De regressie-analyse levert hetzelfde besparingseffect op als de DID-analyse.

Het regressiemodel levert een besparingseffect op van 0,553 kWh / 2,818 kWh = 19,6%. De resultaten zijn robuust op diverse filters en statistisch gezien zeer significant (p=0,000).

Tabel 3: Regressie-analyseresultaten van de belangrijkste effecten

8. Tijdstabiliteit van de besparingseffecten De grafische weergave van de dataset in het rapport zelf is al een goede indicator voor de stabiliteit van de besparingseffecten. Dit wordt bevestigd door een regressie-analyse die geen significante tijdtrend toont. De regressie-analyse van de energie omvatte alle huishoudens met filters voor tijdinteractie en temperatuurvariaties. De tijdtrend is praktisch nul (0,0001968, p=0,856). Bits to Energy Lab, ETH Zürich en Universiteit Bamberg

pagina 19 van 28


31-3-2016

Tabel 4: Regressie-analyse van de tijdtrends

9. Verschillen in besparingen tussen specifieke doelgroepen Verschillende groepen reageren anders op de terugkoppeling. Dit is een bekend fenomeen dat kan worden benut om bepaalde typen huishoudens te identificeren waar veel besparingen mogelijk zijn, om daarmee de kosten-batenverhouding van besparingscampagnes te verbeteren. Hieronder vindt u de regressie-analyseresultaten voor verschillende groepen. Verbruikers die boven en onder het gemiddelde liggen De eerste subgroepanalyse vergelijkt deelnemers aan het onderzoek met een onder- en bovengemiddeld referentieverbruik. Huishoudens met een ondergemiddeld energieverbruik gebruiken gemiddeld 1,975 kWh per douchebeurt. Met terugkoppeling besparen ze gemiddeld 0,424 kWh per douchebeurt, oftewel 21,5% (tabel 5). Voor een driepersoonshuishouden komt dat neer op 395 kWh per jaar. Huishoudens met een bovengemiddeld energieverbruik gebruiken gemiddeld 3,902 kWh per douchebeurt. Met terugkoppeling besparen ze gemiddeld 0,666 kWh per douchebeurt, oftewel 17,1% (tabel 6). Voor een driepersoonshuishouden komt dat neer op 620 kWh per jaar. Bits to Energy Lab, ETH Zürich en Universiteit Bamberg

pagina 20 van 28


31-3-2016

Tabel 5: Regressie-analyseresultaten van de belangrijkste effecten bij ondergemiddelde verbruikers

Tabel 6: Regressie-analyseresultaten van de belangrijkste effecten bij bovengemiddelde verbruikers

PWN-werknemers (groep 1) versus klanten (groep 2)


pagina 21 van 28


31-3-2016

De tweede subgroepanalyse vergelijkt deelnemers aan het onderzoek die zijn geworven onder PWN-werknemers met deelnemers die zijn geworven onder de klanten. PWN-werknemers verbruiken gemiddeld 3,190 kWh per douchebeurt. Met terugkoppeling besparen ze gemiddeld 0,335 kWh per douchebeurt, oftewel slechts 10,5% (tabel 7). Voor een driepersoonshuishouden komt dat neer op 312 kWh per jaar. PWN-klanten verbruiken gemiddeld 2,844 kWh per douchebeurt. Met terugkoppeling besparen ze gemiddeld 0,678 kWh per douchebeurt, oftewel 23,8% (tabel 9). Voor een driepersoonshuishouden komt dat neer op 631 kWh per jaar.

Tabel 7: Regressie-analyseresultaten van de belangrijkste effecten bij PWNwerknemers


pagina 22 van 28


31-3-2016

Tabel 8: Regressie-analyseresultaten van de belangrijkste effecten bij PWNklanten

10.

Nadere informatie over het opschonen van de gegevens

Bij praktijkstudies is het normaal dat niet alle deelnemers die zich hebben aangemeld het onderzoek ook afmaken. In dit geval deden 637 huishoudens mee, waarvan er 503 uiteindelijk ook gegevens inleverden. Van de ontbrekende 134 huishoudens gaven er 85 geen reden op om geen gegevens te leveren, 26 gaven wél een reden op (verhuizing, geen PWNwerknemer meer, scheiding, enz.), 9 meldden een defecte meter en 14 meters waren door het onderzoeksteam niet correct ingesteld op de onderzoeksstand zodat de verkeerde displayelementen werden weergegeven (zie figuur 9 en 10).

Als uitval bij de ene onderzochte groep vaker voorkomt dan bij een andere, kan dit afwijkingen veroorzaken en dus moet er rekening mee worden gehouden. In dit experiment zouden deelnemers aan de controlegroep vaker kunnen uitvallen dan deelnemers aan de behandelgroep, omdat ze alleen de temperatuurinformatie zien en geen (interessantere) terugkoppeling. Dit was hier echter niet het geval. Er zitten geen significant verschillen in de uitvalpercentages:


pagina 23 van 28




Uitval behandelgroep:

14 = 3,6%



Uitval controlegroep:

8 = 4,1%



Geen gegevens beh.groep:

61 = 15,6%



Geen gegevens contr.groep:

24 = 12,2%



t-test p-waarde: 0,41

31-3-2016

Figuur 9: Respons

Figuur 10: Uitvalredenen

Van de 637 deelnemende huishoudens leverden er 503 gegevens via de smartphone-app of door de meter terug te sturen naar het onderzoeksteam. In totaal besloegen de datasets 73.977 douchebeurten. Hiervan waren er 63.206 bruikbaar voor nadere analyse. Dit verschil kan als volgt worden verklaard:


pagina 24 van 28


31-3-2016

6.658 douchebeurten moesten worden verwijderd omdat bij verschillende meters recente douchebeurten de referentiefasemetingen hadden overschreven. De Amphiro-meters zijn intensief gebruikt en voor enkele huishoudens was de smartphone-app voor het uploaden van de gegevens niet beschikbaar voordat de maximale opslagcapaciteit (van 249 douchebeurten) was bereikt. Wanneer dit gebeurde vóór het uploaden van de gegevens of het opsturen van de meters naar het onderzoeksteam in Bamberg, werden de eerste metingen overschreven. Uiteindelijk zijn 29 huishoudens verwijderd (circa 4,5% van het totale aantal meters of 5,8% van de huishoudens die gegevens leverden) omdat het geheugen van hun meters minder dan 10 referentie-douchebeurten bevatte. 3874 douchebeurten zijn verwijderd uit de controlegroep omdat de terugkoppeling te vroeg werd ingeschakeld, op een moment dat de meters alleen nog maar de temperatuur moesten weergeven. Dat werd veroorzaakt doordat de controlegroepduur niet veel langer mocht duren dan de onderzoeksperiode; in enkele huishoudens werd echter meer gedoucht dan verwacht zodat het ingestelde aantal douchebeurten voor de controlegroep al was verbruikt voordat het onderzoek was beëindigd. 45 douchebeurten werden verwijderd omdat de extreem hoge watertemperatuur suggereerde dat er niet werd gedoucht, en bij 20 douchebeurten was de doorstroming extreem hoog, wat aangeeft dat de meter niet werd gebruikt om het doucheverbruik te meten.

Criterium

Aantal betr. datapunten

Hard criterium?

Behandelfase onbedoeld geactiveerd na 10*(aantal gezinsleden) douchebeurten in de controlegroep

3874

Ja

Douchetemperatuur > 45 °C

154

Ja

Doorstroming > 20 liter/minuut

65

Ja

Referentie (grotendeels) overschreven

6658

Ja

Interventiefase niet bereikt (te weinig douchebeurten)

20

Ja

(1453)

Nee (controle robuustheid)

Waterafname < 4,5 liter


pagina 25 van 28


Temperatuur > 2 standaarddeviatie van het gemiddelde van de huishoudens

31-3-2016

(2554)

Nee (controle robuustheid)

Tabel 9: Opschoning gegevens

11.

Robuustheid van de resultaten

In de statistiek wordt de robuustheid gecontroleerd om te onderzoeken of de resultaten sterk afhankelijk zijn van de parameterkeuze van de onderzoekers. Men spreekt van een hoge structurele geldigheid (een gewenste eigenschap) als de resultaten onafhankelijk zijn van de parameterinstellingen. Een belangrijke parameter in dit onderzoek is de keuze welke douchebeurten wel in de analyse worden meegenomen en welke niet vanwege hun ongebruikelijke eigenschappen. Dergelijke uitschieters zijn bijvoorbeeld hele koude of ultrakorte douchebeurten waarbij waarschijnlijk niet werd gedoucht maar een emmer werd gevuld met water of de badkamer werd gereinigd. Figuur 10 geeft een voorbeeld van de DID-analyse voor de gevallen “geen minimumverbruikslimiet” (alle douchebeurten meegenomen) en een minimumlimiet van 4,5 liter (1453 douchebeurten uitgesloten). De verschillen in de besparingen zijn marginaal, wat aangeeft dat de resultaten robuust zijn op dit filtercriterium. Hetzelfde geldt voor de regressieanalyseresultaten en voor andere filters.


pagina 26 van 28


31-3-2016

Figuur 10: Verschil-in-verschillenanalyse voor diverse filterkeuzes

12.

Redenen voor consumenten om een Amphiro-meter te kopen

In het Amphiro-PWN-onderzoek kregen de deelnemers de meters in ruil voor het afstaan van hun gegevens. In Zwitserland is de voorloper van deze meter (de Amphiro a1) al verkrijgbaar voor 79 Zwitserse frank. Eind 2015 reageerden 155 klanten die de meter onlangs hadden gekocht op een enquête naar hun redenen van aankoop. De specifieke vraag die de anonieme online-enquête stelde, was “Waarom heeft u de Amphiro a1 gekocht?” De respondenten moesten zes antwoorden rangschikken van 1 (meest belangrijk) tot 6 (minst belangrijk). Het antwoord is wellicht verrassend voor mensen die niet bekend zijn met dergelijke terugkoppelingsproducten, maar passen goed binnen onze ervaringen met andere onderzoeken: Ten eerste werd “geld besparen” als de minst belangrijke reden genoemd om de meter te kopen; minder dan 3% noemde geldbesparing als hun voornaamste aanschafreden. Ook “uitproberen van een innovatief product” werd door slechts één op de tien kopers als belangrijkste reden genoemd.


pagina 27 van 28


31-3-2016

Meer dan 40% koos voor “het persoonlijke energieverbruik te weten komen” als belangrijkste motief om de meter te kopen. Dit klopt met de indruk die gebruikers hebben dat de meter hen helpt en niet betuttelt. Anderzijds waren “het milieu beschermen” en “het gezin motiveren” voor meer dan 50% van de gebruikers de belangrijkste redenen. Bewustwording binnen het gezin en bijdragen aan energiebesparing cq. milieubescherming zijn veel belangrijkere redenen dan geld besparen.

Figuur 11: Ranglijst van redenen om een Amphiro a1 te kopen


pagina 28 van 28

Effecten van directe terugkoppeling op het warmwaterverbruik

Recommend Documents