Lisääntynyt uusiutuva energia (tuuli ja aurinko) on muuttanut energiantuotannon säätelyä siirtymällä keskitetystä, ennustettavasta tuotannosta hajautettuun ja sääriippuvaiseen järjestelmään. Tämä vaatii entistä enemmän nopeaa säätövoimaa, kuten vesivoimaa, energian varastointia, älykkäitä sähköverkkoja sekä kysyntäjoustoa tasaamaan tuotannon vaihteluita.

Energiantuotannon optimointi on muuttunut viime vuosina nopeasti teknologiavetoiseksi ja monikerroksiseksi kokonaisuudeksi, jossa fyysisen energiajärjestelmän tekniset reunaehdot, markkinalogiikka ja reaaliaikainen data kytkeytyvät saumattomasti toisiinsa. Perinteisestä tuotantolähtöisestä ajattelusta on siirrytty kohti järjestelmätason ohjausta, jossa ennustettavuus, joustot ja automaatio ovat keskeisiä kilpailukykytekijöitä. Tämä muutos näkyy niin paikallisten energiayhtiöiden arjessa kuin laaja-alaisessa markkina-analyysissä ja riskienhallinnassa.

Energiahallintajärjestelmän käyttö energiantuotannon optimoinnissa

Paikallisen energiayhtiön Kuopion Energia Oy:n näkökulmasta energiantuotannon optimoinnissa keskeistä on kyky tuottaa lämpöä luotettavasti kaikissa olosuhteissa samalla, kun sähkön tuotantoa hyödynnetään taloudellisesti kannattavasti. Kuopion Energia on kehittänyt energiantuotantokokonaisuuttaan investoimalla kaukolämpöakkuun, sähkökattilaan, käytössä olevien kattiloiden säätöalueiden laajentamiseen ja reduktiokapasiteetin lisäämiseen. Nämä toimet ovat lisännet joustavuutta ja mahdollistaneet muun muassa vastapainelämmön entistä tehokkaamman hyödyntämisen, silloin kun se on ollut taloudellisesti järkevää. Samalla sähkökattila ja kaukolämpöakku toimivat joustoelementteinä mahdollistaen lämmön tuotannon ajoittamista halvoille tai tuottoisille sähkömarkkinajaksoille. Toteutetut ratkaisut ovat parantaneet energiantuotannon kannattavuutta ja vähentävät polttoon perustuvaa energiantuotantoa.

Kaukolämmön kuorma (tehontarve) vaihtelee voimakkaasti ulkolämpötilan ja käyttöveden kulutuksen mukaan. Kaukolämmön tehontarpeen vaihtelun yhdistäminen sääriippuvaiseen sähköntuotantoon aiheuttavat epävarmuuksia energiantuotantomääriin, mikä edellyttää jatkuvaa tuotantoennusteiden päivittämistä. Tuotantoennusteiden epävarmuus heijastuu myös sähkömarkkinoiden hintasignaaleihin. Myös polttoaineen laatuvaihtelut ja niiden vaikutukset saavutettaviin energiantuotannon tehotasoihin lisäävät tarvetta energianhallintajärjestelmälle, joka kykenee reagoimaan energiatuotannon ja sähkönhinnan muutoksiin reaaliajassa.

– Kuopion Energialla ei toistaiseksi ole käytössä erillistä optimointityökalua. Me teemme tuotannonsuunnittelua energiahallintajärjestelmässä, joka hyödyntää sähkön hintaennusteita, lämpötilavaihteluista sekä kaukolämpökuorman viikko- ja vuorokausivaihteluita, tuotantojohtaja Peter Seppälä kertoo.

Energiantuotannon optimoinnin automatisointi

Kun fyysinen energiantuotantojärjestelmä monimutkaistuu, optimoinnin painopiste siirtyy yksittäisistä laitoksista koko energiaverkon kokonaisvaltaiseen ohjaukseen. Tässä kehityksessä digitaalisella kaksosella, järjestelmästä luodulla reaaliaikaisella fyysisen vastineensa datalla päivittyvällä virtuaalisella kopiolla, on keskeinen merkitys. Digitaalisen kaksosen avulla voidaan mallintaa koko energiakokonaisuus CHP-laitoksista kaukolämpöverkkoon, lämpövarastoihin, lämpöpumppuihin ja sähkökattiloihin niin, että järjestelmää voidaan ohjata matemaattisen optimoinnin ja koneoppimisen avulla. Datan tuottamat ohjausarvot syötetään suoraan energiantuotannon automaatiojärjestelmiin, jolloin operointi muuttuu aidosti ennakoivaksi ja reagoi markkinasignaaleihin ja kulutusprofiilien muutoksiin 15 minuutin tarkkuudella. Tällainen lähestymistapa erottaa osaoptimoinnin ja kokonaisoptimoinnin. Pelkkä yhden tuotantomuodon säätö ei enää riitä, vaan paras tulos saavutetaan, kun sähkömarkkinoiden tilanne, lämmön kysyntä, varastojen tasot ja tuotantolaitosten tehorajat optimoidaan yhtenä dynaamisena prosessina.

Keskeinen osa järjestelmätason optimointia on tarkka kulutus- ja hintaennustaminen. Lämmön kysyntää ennustetaan hyödyntämällä säämalleja, ulkolämpötilaa, säteilyä, tuulen vaikutuksia sekä tyypillisiä viikko- ja vuorokausirytmejä. Tyypillinen ennustetarkkuus on 2–5 %, mikä on riittävä ohjaamaan lämmön- ja sähköntuotantoa siten, että tuotantokustannukset ovat mahdollisimman alhaiset samanaikaisen energian myynnin hyvän tuoton kanssa. Lähiajan ennusteita päivitetään jatkuvasti, ja niiden tarkentuminen on erityisen arvokasta intraday- ja reservimarkkinoilla, joissa pienetkin muutokset voivat vaikuttaa tarjousten toteutumiseen.

Teollisuusprosessien sähkön ja lämmön kulutusennusteet puolestaan pohjautuvat toteutuneen kulutuksen lisäksi tuotannon suunnitelmiin ja olosuhdetietoihin. Näiden ennusteiden rooli korostuu tilanteissa, joissa yritys osallistuu useille energianmyynnin markkinatasoille yhtäaikaisesti ja kohdistaa kapasiteettinsa eri markkinoille sen mukaan, missä taloudellinen hyöty on suurin.

Energiantuotannon monimarkkinaoptimointi

Energiantuotannon optimoinnin kokonaisuutta täydentää sähkömarkkinoiden analytiikka ja monimarkkinaoptimointi, jotka ovat erityisen tärkeitä toimijoille, jotka osallistuvat aktiivisesti johdannais-, spot-, intraday- ja reservimarkkinoille. Power Deriva Oy ylläpitämä laaja ennustemalli tuottaa pitkän aikavälin skenaarioita, jotka huomioivat vesivoimavarat, tuuli- ja aurinkotuotannon ennusteet, siirtokapasiteetit, polttoaineiden hinnat, päästöoikeudet sekä sähkön kulutuksen hintajouston. Tämän ennustemallin tuottama informaatio auttaa energiayhtiöitä tekemään investointipäätöksiä, arvioimaan riskitasoja, suunnittelemaan tuotantoa kuukausista vuosiin eteenpäin ja hinnoittelemaan sähköjohdannaisia osana riskienhallintaa.

Markkinaosallistumisen näkökulmasta optimointi on ajallisesti kerrostunutta: kapasiteettimarkkinat määrittävät vuorokauden perusjoustot, day‑ahead‑markkinat ohjaavat seuraavan päivän tuotantoa, intraday-markkinat korjaavat ennustevirheitä ja vapauttavat kapasiteettia, ja reservimarkkinat tasapainottavat sähköjärjestelmää lähes reaaliajassa. Optimaalinen lopputulos syntyy, kun sama kapasiteetti voi tuottaa arvoa useissa markkinoissa peräkkäin ilman ristiriitaa fyysisen järjestelmän rajoitteiden kanssa. Tätä varten tarvitaan reaaliaikaista valvontaa, algoritmeihin perustuvia hintaennusteita sekä jatkuvasti päivittyviä tuotanto- ja kulutusennusteita.

Yhteenveto

Niin paikallisten energiayhtiöiden kuin valtakunnallisten markkinatoimijoiden näkökulmasta energiantuotannon optimointi kiteytyy kolmeen asiakokonaisuuteen. Ensinnäkin tuotantoteknologioiden joustavuus lisääntyy, mikä mahdollistaa markkinaehtoisen ajoituksen ja polttoaineen käytön vähentämisen. Toiseksi ennustaminen ja dataohjautuvuus nousevat perinteisen prosessiosaamisen rinnalle strategiseksi kyvykkyydeksi. Kolmanneksi markkinoiden monimutkaistuminen edellyttää vahvaa riskienhallintaa ja kykyä hyödyntää hintavaihteluita dynaamisesti.

Yhdessä nämä elementit muodostavat modernin energiayhtiön toimintaympäristön, jossa optimaalinen tuotanto ei ole yksittäinen päätös vaan jatkuva, dataan, algoritmeihin ja järjestelmärajat ylittävään yhteistyöhön perustuva prosessi. Tämä kehitys ei ainoastaan paranna kannattavuutta, vaan myös vahvistaa energiajärjestelmän resilienssi ja tukee vihreää siirtymää tekemällä tuotannosta joustavampaa, tehokkaampaa ja ympäristöystävällisempää.

---

Kirjoittajat

Laura Leppänen, TKI-asiantuntija energiatekniikka, Savonia-ammattikorkeakoulu

Teija Honkanen, lehtori energiatekniikka, Savonia-ammattikorkeakoulu

Petteri Heino, TKI-asiantuntija, Savonia-ammattikorkeakoulu

Peter Seppälä, tuotantojohtaja, Kuopion Energia Oy

---

Lähteet

Ensense Oy & Savon Voima Oyj, Sähkön ja lämmön kokonaisoptimointi energiajärjestelmässä. Esitysmateriaali 12.3.2026.

Kuopion Energia Oy 2026. Energinkäytön ennustaminen ja tuotannon optimointi. Esitysmateriaali 12.3.2026

Power Deriva Oy 2026. Energiankäytön optimointi. Esitysmateriaali 12.3.3026

Kuvalähteet

Kuva 1. Ensense Oy & Savon Voima Oyj, Sähkön ja lämmön kokonaisoptimointi energiajärjestelmässä. Esitysmateriaali 12.3.2026.

Kuva 2. Ensense Oy & Savon Voima Oyj, Sähkön ja lämmön kokonaisoptimointi energiajärjestelmässä. Esitysmateriaali 12.3.2026.

---