Energopārvaldība. Datu normalizācija

Pieņemsim, Jums ir viena vienība, kura apkurei patērē enerģiju un tam Jums ir iespēja katru dienu veikt uzskaiti/mērījumus.

Datus Jūs piefiksējat Excle tabulā, rakstot datumu un diennaktī patērēto kopējo kWh. Izveidosim vienkāršu tabulu šim nolūkam:

dienakWh
1.50
2.60
3.45
4.70
5.100

Jautājums: ko ar šiem datiem var darīt un ka tos var interpretēt.

Atbilde: gandrīz neko. Vidējais lielums, paliks vidējais, jo atspoguļo nevienu no ietekmējošiem faktoriem. Bet TIE noteikti ir, jo: a) dati ir dažādi un b) dati ir par apkuri, kura parasti prasa sasniegt optimālo rezultātu nevis kādu citu, mainīgo.

Te ir dati un vidējais

Vidējais lielums noteikti nav bāzes līnijas lielums šajā gadījumā. Šādiem datiem ir nepieciešams vismaz kāds papildus datu masīvs, kā arī – korelācijas esamības pārbaude.

dienakWh °C
1.50-1
2.60-3
3.450
4.70-5
5.100-10

Ideāli ar punktiem uzzīmēt šādu grafiku, un jo vairāk dati ir jo labāk.

Nākamais solis Excel izmantot iespēju un pielikt trend līniju (Add Trendline). Ir vairākas iespējas – labāk sākt ar lineāro metodi.

Papildinot grafiku ar vienādojumu (opcijaExcelī) y= un koeficientu R² var uzbūvēt savu pirmo visprimitīvāko bāzes līniju un būt pārliecinātam, ka pie koeficienta >0.8 rezultāts būs adekvāts (protams tas nav oficiālais termins ko lietot 🙂

y = -5.4936x + 44.124

Šī ir formulā, pēc kuras zinot temperatūru vai prognozēt enerģijas patēriņu. Pārbaudīsim: 6.-11. dienas kWh patēriņš ir aprēķināts caur formulu, pie zināmiem grādiem (grādi ir vīdēji par dienu, var izmantot, piemēram, meteo.lv). Ta mēs iegūstam bāzes līniju, kura ir normalizēta pret grādiem (melnā krāsa)

Melnā krasa ir normalizētā bāzes līnija

Un tagad ievadot reālos datus, kuri sakrīt ar bāzes datiem (1. līdz 5. dienai) un ir faktiski aiz bāzes perioda, var redzēt situāciju, ka, piemēram, tiek patērēta enerģija vairāk nekā to paredz bāzes līnija.

Vai otrādāk, ir sasniegts ietaupījums, jo ir ieviests kaut-kāds pasākums, kuram Jūs varētu redzēt (UN ARĪ APRĒĶINĀT) tagad reālo ietaupījumu pēc normalizētiem datiem.

Šis ir tikai primitīvs piemērs, un subjektīvs skats uz ISO 50001 prasību. Lūdzu rakstiet komentārus vai iebildāt, lai top pareizā energoefektīvā domāšana!

ISO 50001, kā veidot bāzes līniju lietojot FORECAST funkciju

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. brauciens2. brauciens3.brauciensbāzes līnijas
skaitlis
1/100km101196.35714286
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!