Te ir manas domas par to, ka var izmanot datus lai uzbūvēt adekvātu bāzes līniju un par to, ka tā nav tikai līnija, bet mainīgie dati, teorētiskie atkarīgie no citiem faktoriem.
Piemēram, Jums ir šādi dati par kādu no enerģijas patēriņiem. Paņemsim, nevis apkure, bet patēriņi pārvadātājam. Tādā gadījumā ir nepieciešami dati par degvielas patēriņu, piem., litri pret km un kāds faktors: ņemsim, kravas daudzumu, piem., procentos, skaitot ka 100% ir pilnīgi iekrauta mašīna.
Nākamais solis ir piefiksēt datus, un jo vairāk, jo labāk, lai 1) brauciens un degvielas patēriņš 10.0 l/ 100km ar nosacījumu ka 50% no kravnesības, 2) 11.0 l/100km – 60%; 3) 15.0 l/100km – 100%; un ttl.
Ieliekam visu Excel tabulā:
| 10 | 11 | 15 | ||
| 50% | 60% | 100% |
šie dati var primitīvi uzskatīt par bāzes datiem, bet kā tos lietot ja slodze būs 30% vai 10% vai pat 110%?
un kā saprast kā pie tiem pašiem 60% viss ir kartībā?
un kā noskaidrot vai jauns auto, kurš bija reklamēts kā efektīvāks ir tiešam tāds?
Tie ir faktiski, 3 galvenie jautājumi, uz kuriem jāprot atbildēt energopārvaldības sistēmas pārzinim.
Mans risinājums nav sarežģīts, bet protams prasa diskusiju un apspriedi, taču mēģinām izmantot Excel funkciju FORECAST
taču mēģinām izmantot Excel funkciju FORECAST
un te būs aprēķinu piemērs:
| 1. brauciens | 2. brauciens | 3.brauciens | bāzes līnijas skaitlis | |
| 1/100km | 10 | 11 | 9 | 6.35714286 |
| krav. | 100% | 110% | 80% | 40% |
A1 līdz C1 un A2 līdz C2 – ir zināmi dati.
D2 – ir jauns datums, ir kravas daudzums procentos un D1 ir caur formulu aprēķināts daudzums degvielas patēriņam.
=FORECAST(D2,A1:C1,A2:C2)
rezultātā saņemam 6.357. Ja ielikt D2 – 33% – rezultāts būs 8.3 l/km, jā 0 tad 5.
FORECAST ir lineāla funkcija, parasta bet dod iespēja ņemt vērā blakusfaktoru.
Redzot pareģojamo daudzumu var būvēt bāzes līniju un salīdzināt to ar faktisko. Redzot atbīdi, var celt trauksmi. Mainot auto vai vecot autovadītāju apmācību var redzēt energoietaupījumu. Un ticiet tas ir tikai sākums!