Trois puissant utilitaire Bill Méthodes d'analyse pour le gestionnaire de l'énergie

Les systèmes de suivi de Bill ABSTRACTUtility sont au centre d'un programme efficace de gestion de l'énergie. Toutefois, certaines organisations consacrent du temps et de l'argent en mettant en place un système de suivi des factures de services publics et de ne jamais tirer aucune valeur. Cet article présente trois techniques d'analyse des factures de services publics dont les gestionnaires d'énergie peuvent utiliser pour arriver à de bonnes décisions de gestion de l'énergie et de réaliser coût savings.INTRODUCTIONUtility suivi des factures et d'analyse est au centre de la pratique rigoureuse de gestion de l'énergie. Les décisions de gestion d'énergie fiables peuvent être faites sur la base de l'analyse d'un système de suivi des factures de services publics efficaces. De vos factures, vous pouvez déterminer: - si vous êtes d'économie d'énergie ou d'augmenter votre consommation, - les bâtiments utilisent trop d'énergie, - si vos efforts de gestion de l'énergie parviennent, - s'il ya facturation des services publics ou des erreurs de mesure, et - lorsque utilisation ou de dosage anomalies se produisent (ie. quand habitudes d'utilisation changent) Tout programme de gestion de l'énergie est incomplète si elle ne suit pas les factures d'électricité. De même, un programme de gestion de l'énergie est rendue moins efficace lorsque son système de suivi de l'utilitaire est difficile d'utiliser ou de ne pas fournir des renseignements précieux. Dans les deux cas, fructueuses possibilités d'économies d'énergie sont lost.Many gestionnaires de l'énergie concrètes faites le bon choix et d'investir dans un logiciel de suivi de facture d'électricité, mais ne parviennent pas à récupérer leur investissement initial dans les possibilités d'économies d'énergie. Comment cela pourrait-il être? Cet article présente trois procédures simples et utiles qui peuvent être effectuées avec le logiciel de suivi des factures de services publics. Il suffit de réaliser et d'agir sur les deux premiers types d'analyse sera probablement vous faire économiser assez d'argent pour payer pour votre système de suivi de la facture d'électricité dans la première année. Les trois thèmes sont Benchmarking, analyse de facteur de charge, et la meteo normalisation comme indiqué dans l 'Table 1.BENCHMARKINGLet supposons que vous étiez le nouveau gestionnaire de l'énergie en charge d'un portefeuille de bâtiments scolaires pour un district. En raison d'un manque de ressources, vous ne pouvez pas consacrer votre attention à toutes les écoles en même temps. Vous devez sélectionner une poignée d'écoles de révision. Pour identifier les écoles qui ont le plus besoin de votre attention, l'une des premières choses que vous pourriez faire est de trouver les écoles qui ont été en utilisant trop d'énergie. Une simple comparaison du total des coûts des services publics annuel consacré permettrait d'identifier les bâtiments qui dépensent le plus en matière d'énergie, mais pas pourquoi. Comme le montre la figure 1, Santa Rosa Elementary School (ES), San Simeon ES et San Gabriel ES coûtent le plus à fonctionner, tandis que San Luis Obispo ES et ES Creston coûtent le moins cher. Mais ces trois écoles ne peuvent pas être les meilleures écoles à travailler en premier. Très probablement, les bâtiments qui dépensent le plus en matière d'énergie sont les plus grands immeubles du portefeuille. Il serait plus sage de trouver ces bâtiments qui dépensent le plus par pied carré par année. Ce processus est appelé étalonnage, et est présenté à la figure 2. La figure 2 montre les mêmes écoles, mais les coûts sont divisés en pieds carrés (SQFT). Santa Rosa et San Simeon ES sont toujours les meilleures cibles, mais San Gabriel ES est en fait l'une des écoles les plus efficaces. Au lieu de San Luis Obispo ES est la troisième école la plus inutile sur une base $ /pieds carrés. De cela, nous pouvons également voir que les écoles les plus inefficaces coûtent environ 30% plus cher à exploiter que le plus efficace schools.Benchmarking différentes catégories de l'analyse comparative BuildingsWhen, il est également utile de comparer seulement des installations similaires. Par exemple, si vous avez regardé un district scolaire et comparé tous les bâtiments en $ /pi ², vous trouverez peut-être que les centres bâtiments administratifs technologie étaient au sommet de la liste, car les bâtiments administratifs et les centres technologiques ont souvent plus d'ordinateurs et sont plus d'énergie intensive que dans les écoles élémentaires et les écoles maternelles. Ces résultats sont attendus et pas forcément utile. Pour cette raison, il pourrait être sage de briser vos bâtiments dans des catégories, puis référence une seule catégorie à la fois. Différents DatasetsYou pouvez comparer vos bâtiments les uns contre les autres (comme nous l'avons fait dans notre exemple) ou des bases de données accessibles au public des bâtiments similaires dans votre région. Le gestionnaire de portefeuille Energy Star vous permet de comparer vos bâtiments contre les autres dans votre région. Peut-être ces bâtiments dans vos portefeuilles qui ressemblaient le plus gaspilleur sont toujours dans le top 50 e percentile de tous les bâtiments similaires dans votre région. Ce serait utile de know.Occasionally, la direction décide que leur organisation a besoin d'économiser un certain pourcentage arbitraire (5%, 10%, etc) sur les coûts des services publics chaque année. En fonction de l'objectif, cela peut être très difficile, voire impossible. gestionnaires de l'énergie peuvent utiliser l'analyse comparative pour orienter la gestion en fixant des objectifs réalistes de gestion de l'énergie, comme le montre la figure 3. Par exemple, notre gestionnaire d'énergie du district scolaire pourrait décider de créer un objectif que les trois écoles consommant plus d'énergie utilisent uniquement 0.80/SQFT $. Puisque c'est à peu près autant que les écoles les plus bas de consommation d'énergie utilisent actuellement, cela pourrait être un objectif réalisable. Si vous pouvez trouver un ensemble de données, vous pouvez également être en mesure de comparer vos bâtiments contre un ensemble de bâtiments similaires dans votre région et voir la gamme de possibilités pour vos bâtiments. Dans tous les cas, l'analyse comparative sera concentrer vos efforts de gestion de l'énergie et de fournir des objectifs réalistes pour l'avenir. Règles de gestionnaires de l'énergie ThumbNew recherchent souvent une "règle d'or" à utiliser pour l'analyse comparative. Un exemple pourrait être: "Si votre bâtiment consomme plus de 2/SQFT/Year $, alors vous avez un problème." Malheureusement, cela ne fonctionnera pas. Différents types de bâtiments ont des intensités énergétiques. En outre, différents endroits du bâtiment exigeront différentes quantités d'énergie pour le chauffage et le refroidissement. A San Francisco, où les températures sont toujours dans les années 60, il n'y a presque pas besoin de refroidissement pour de nombreux types de bâtiments, tandis que dans Miami, les bâtiments seront presque toujours besoin de refroidissement. Différents types de bâtiments, avec leurs intensités caractéristiques de l'énergie, les différents sites de météo, et les différents tarifs des services publics tout concourt à faire du mal à avoir des règles générales pour le benchmarking. Toutefois, les gestionnaires de l'énergie dont les portefeuilles sont tous à proximité, peuvent développer leurs propres règles de base. Ces règles seront plus susceptibles de ne pas être transférables à d'autres gestionnaires de l'énergie dans des endroits différents, avec différents types de bâtiments, ou en utilisant l'utilitaire différent configurations.Benchmarking bâtiments dans différents LocationsThere ya quelques complications associées à l'analyse comparative. Supposons que vous étiez le gestionnaire de l'énergie d'un magasin de la chaîne, et vous avez eu bâtiments dans différents sites nationaux. Ensuite, l'analyse comparative pourrait ne pas être utile dans le même sens. Serait-il juste de comparer un magasin de San Diego dans un magasin de Chicago, où il est toujours à la bonne température à l'extérieur de San Diego, et toujours trop chaud ou trop froid à Chicago? Le magasin de Chicago sera constamment chauffage ou de refroidissement, tandis que le magasin de San Diego pourrait ne pas avoir de chauffage ou les besoins de refroidissement. En comparant à $ /pi pourrait aider à décider quels emplacements de magasins sont plus coûteux à exploiter en raison des taux élevés d'électricité et de chauffage différents et de refroidissement needs.Some analystes de référence de l'énergie en utilisant kBtu /Pieds carrés pour éliminer l'effet des tarifs des services publics (remplacement de $ avec kBtu). Certains prendront un peu plus loin en utilisant kBtu /SQFT /HDD pour éliminer l'effet des conditions météorologiques (ajout de disque dur), mais l'ajout de disque dur (ou CDD) n'est pas une mesure équitable, car elle suppose que tout usage est associé à chauffage. Cette mesure ne tient pas compte de refroidissement (ou de chauffage) besoins. Beaucoup de gestionnaires de l'énergie réfléchie évitent de benchmarking qui consiste Benchmarking CDD ou HDD.Different UnitsAnother méthode d'analyse comparative populaire consiste à utiliser kBtu /Pieds carrés (par année), plutôt que de $ /Pieds carrés (par an). En utilisant les unités d'énergie plutôt que des coûts, des "règles générales" peuvent être créés qui ne sont pas invalidés à chaque augmentation des tarifs. En outre, les coûts variables des différents tarifs des services publics n'interfère pas avec le SummationBenchmarking comparison.Benchmarking est une pratique simple et pratique qui permet aux gestionnaires de l'énergie d'évaluer rapidement la performance énergétique de leurs bâtiments, simplement en les comparant les uns contre les autres à l'aide d'un parent (et critère d') pertinente. La plupart des bâtiments qui ont besoin de pratiques de gestion de l'énergie sont facilement distingués. Des objectifs de consommation d'énergie raisonnables sont facilement déterminés pour le problème buildings.LOAD FACTOR ANALYSISOnce vous avez identifié les bâtiments que vous voulez rendre plus efficace, vous pouvez utiliser l'analyse du facteur de charge de concentrer votre attention de la direction de l'énergie en vue de réduire l'énergie ou réduire demand.What charge Facteur de isLoad Factor est généralement calculée par période de facturation, et est le rapport entre la demande moyenne et la demande de pointe (ou mesurée). Demande moyenne est le tirage horaire moyenne au cours de la période de facturation. Ce facteur de charge Facteurs de charge de MeansHigh (supérieur à 0,75) représentent mètres qui ont des charges à peu près constant. L'équipement est probablement pas éteint dans la nuit et les pics d'utilisation (par rapport à l'utilisation hors pointe) est faible. Facteurs à faible charge (moins de 0,25) appartiennent à des compteurs qui ont le pouvoir de crête très élevée attire par rapport au reste de l'échantillon. Ces compteurs peuvent être associés à des refroidisseurs ou des appareils de chauffage électrique est coupée pendant une grande partie de la journée. Facteurs à faible charge peuvent également être associés à des bâtiments qui coupent presque tous les appareils pendant les heures non courantes, comme les facteurs de schools.Load élémentaires supérieurs à 1 sont théoriquement impossible, mais parfois apparaître sur les factures d'électricité. Des cas isolés de facteurs très élevés ou faibles charges sont généralement un indicateur de mesure errors.Using Facteurs de charge d'analyser votre portefeuille de BuildingsOnce vous avez calculé facteur de charge, vous pouvez commencer à récolter des informations utiles. La figure 5 présente les données réelles d'un district scolaire en Géorgie. Notez que le projet de loi mai 2003 pour Houston MS est supérieure à 100% - ce qui est évidemment une erreur de mesure ou de saisie de données. La ligne en pointillés épais sur la figure 5 représente le facteur de charge moyen. Notez que le facteur de charge moyen de toutes les écoles tend à augmenter dans les hivers, et la baisse durant la saison estivale. Cela va de soi, comme loadshapes quotidiens deviennent plus «pointu» au cours de la saison de refroidissement en réponse aux charges de refroidissement après-midi, alors que pendant la saison de chauffage, car les écoles sont chauffés au gaz, les loadshapes quotidiens ont tendance à s'aplatir. Une école, Tyler MS, a toujours un facteur de charge beaucoup plus faible que les autres (planant constamment autour de 20%). Facteurs frais réduits peuvent être attribués soit à des charges de pointe très élevées ou très faibles charges pendant les autres heures. Dans ce cas, nous ne pouvons pas blâmer le problème de facteur de charge sur les charges de refroidissement «pointu», comme le problème existe toute l'année. A cause probable peut être que Tyler MS est en train de faire un meilleur travail à éteindre tout l'éclairage et d'autres équipements dans la nuit que les autres écoles. Une école (Jackson MS) a généralement des facteurs de charge plus élevés que les autres écoles. Une raison peut être que l'éclairage, de CVC et d'autres équipements sont en cours d'exécution plus longues heures que à Tyler MS.A bon gestionnaire de l'énergie serait enquêter sur ce comportement opérationnel du bâtiment contribue aux valeurs de facteur de charge faible (et par conséquent relativement forte demande) pour Tyler MS, et serait de déterminer si la demande pourrait être diminuée. Curieux de savoir si Jackson MS est d'éteindre les appareils de nuit est également advisable.Figure 6 présente Facteurs de charge pour certaines écoles primaires de Californie. Depuis les facteurs de charge sont si bas, il semble que l'éclairage et l'équipement de CVC sont éteints au règlement de facteur de night.Load de l'analyse factorielle ThumbLoad est un art, pas une science. Différents types de bâtiments (écoles, bureaux, hôpitaux, etc) auront différentes gammes de facteurs de charge. Puisque les hôpitaux fonctionnent de nombreux domaines 24 heures par jour, on pourrait s'attendre à des facteurs de charge plus élevés que pour les écoles, ce qui peut éteindre presque tout la nuit. Aussi beaucoup de choses contribuent au coefficient d'occupation d'un bâtiment particulier. Un bâtiment à gauche sur 24 heures par jour peut encore avoir un faible facteur de charge s'il ya des pics importants chaque mois - par exemple, un hôpital de 20 lits, qui a une visite de camion IRM programmée une fois par mois. La demande IRM est grand, et peut grandement influer sur le facteur de charge d'une petite analyse comparative facility.Like, vous pouvez déterminer vos propres règles de pouce pour vos bâtiments, cependant, votre gamme de facteurs de charge acceptable varie en fonction de type de bâtiment et du climat. Règles de base ne peut être que bien utile. Comme Benchmarking, identifier simplement les bâtiments avec facteurs exceptionnellement élevées et faible charge, par rapport aux autres immeubles du portefeuille, devrait être sufficient.Load Facteur de SummationLoad des facteurs peut être utilisée pour identifier la facturation et le comptage des erreurs, des bâtiments qui ne sont pas d'éteindre les appareils, et des bâtiments avec des exigences élevées soupçonneux. Alors Benchmarking permet d'identifier les bâtiments les plus susceptibles de produire des retombées considérables d'efficacité énergétique, l'analyse factorielle de charge peut pointer vers ordonnancement facilement résolu et issues.WEATHER de mesure NORMALIZATIONAnother importante méthode d'analyse de la facture d'électricité est de normaliser les factures de services publics aux intempéries. Météo La normalisation permet au gestionnaire de l'énergie afin de déterminer si l'installation est des économies d'énergie ou d'augmenter la consommation d'énergie, sans se soucier des variations climatiques. Supposons un gestionnaire d'énergie a remplacé le système d'eau glacée existant dans un bâtiment avec un système plus efficace. Il serait probablement s'attendre à voir l'énergie et des économies de coûts de cette rénovation. La figure 7 présente les résultats du gestionnaire de l'énergie pourrait expect.But si, au contraire, les factures présentées la catastrophe montre la figure 8? Un quart de million de dollar rénovation est difficile de justifier avec de tels résultats. Et pourtant, le gestionnaire de l'énergie sait que tout dans la rénovation s'est déroulé comme prévu. Quelle est la cause de ces résultats? Évidence, le gestionnaire de l'énergie ne peut pas présenter ces résultats sans raison ni justification. La direction peut simplement regarder les chiffres et, depuis les chiffres ne mentent pas, conclure qu'ils ont embauché le gestionnaire de l'énergie mal! Il ya plusieurs raisons la rénovation ne peut pas avoir livré les économies attendues. Une possibilité est que le projet soit réaliser des économies, mais l'été, après la rénovation était beaucoup plus chaud que l'été avant la rénovation. Des étés plus chauds se traduisent par une hausse des charges de climatisation, ce qui entraîne habituellement les factures d'électricité plus élevés. Hotter été -> Higher Climatisation Load -> Higher été utilitaires BillsIn d'autres termes, le nouvel équipement qui s'est réellement économiser de l'énergie, car il a travaillé de manière plus efficace que l'ancien équipement. Les chiffres ne montrent pas cela parce que cet été était tellement chaud que l'été dernier. Si le temps était vraiment la cause de l'usage plus important, alors comment pouvez-vous déjà utilisé les factures d'électricité pour mesurer les économies de projets d'efficacité énergétique (surtout quand vous pouvez faire des excuses pour mauvais résultats, comme nous venons de le faire)? Vos numéros économies seraient à la merci de la météo. Numéros économies seraient d'aucune valeur du tout (sauf si le temps était de la même année après année). Notre exemple peut paraître un peu exagéré, mais il pose la question: peut résister vraiment avoir un tel impact sur le nombre d'épargne? C'est possible, mais généralement pas à cet extrême. L'été 2005 a été le plus chaud en un siècle d'archivage à Detroit, Michigan. Il y avait 18 jours à 90degF ou au-dessus par rapport aux habituels 12 jours. En outre, la température moyenne à Detroit a été 74.8degF rapport au 71,4 degF normal. À première vue, 3 degrés ne semble pas être tant que ça, mais si vous convertissez les températures de degrés-jours de refroidissement, comme le montre la figure 9, les résultats semblent spectaculaires. Il suffit de comparer la période Juin à Août, il ya eu 909 jours de degré de refroidissement en 2005 par rapport à 442 degrés-jours de refroidissement en 2004. C'est plus du double! Les degrés-jours de refroidissement sont à peu près proportionnelle aux besoins relatifs de refroidissement du bâtiment. Pour Detroit puis, on peut déduire que un bâtiment moyen nécessaire (et peut-être consommé) plus de deux fois la quantité d'énergie pour le refroidissement en été de 2005 à l'été 2004. Il est probable que dans le Haut-Midwest des États-Unis, il y avait plusieurs gestionnaires de l'énergie qui ont fait face exactement ce problème! Comment un gestionnaire d'énergie va montrer épargne d'un système d'eau réfrigérée est rattrapage dans ces circonstances? Une simple comparaison des factures de services publics ne fonctionnera pas, car les économies attendues vont se enfoui sous la charge de refroidissement accrue. La solution serait d'appliquer les mêmes données météorologiques pour les pré-et post-rénovation factures, et alors il n'y aurait pas de pénalité pour temps extrême. C'est exactement ce normalisation des effets climatiques fait. Pour montrer l'épargne d'une rénovation (ou autre pratique de gestion de l'énergie), et pour éviter notre exemple désastreux, un gestionnaire d'énergie devrait normaliser les factures de services publics pour le temps afin que les changements dans les conditions météorologiques ne compromettent pas les numéros d'épargne. De plus en plus de gestionnaires de l'énergie sont maintenant normaliser leurs factures de services publics pour le temps parce qu'ils veulent être en mesure de prouver qu'ils sont réellement les économies d'énergie de leurs efforts de gestion de l'énergie. Dans de nombreux logiciels, vous pouvez établir la relation entre le temps et l'usage en un seul clic. Parce que les one-click "tunings" que le logiciel vous donne n'êtes pas toujours acceptable, elle aide à comprendre la théorie sous-jacente et de la méthodologie afin que vous puissiez identifier les tunings des problèmes et apporter les ajustements nécessaires. Plus vous en savez sur le sujet le mieux. La section qui suit explique un peu plus en détail les éléments de base de temps normalization.How Météo normalisation WorksRather que de comparer l'usage de l'an dernier à l'usage de cette année, lorsque nous utilisons la normalisation de temps, nous comparons la quantité d'énergie que nous aurions utilisé cette année pour faire autant d'énergie que nous avons utilisé cette année. Beaucoup dans notre industrie ne pas appeler le résultat de cette comparaison, «Épargne», mais plutôt «l'évitement d'utilisation» ou «Évitement de coûts" (si la comparaison des coûts). Puisque nous essayons de garder ce traitement à un niveau d'introduction, nous allons simplement utiliser le mot Savings.When nous avons essayé de comparer l'usage de l'an dernier à l'usage de cette année, nous avons vu le projet désastreux dans la figure 8. Nous avons utilisé l'équation: épargne = Exploitation de l'année dernière - la usageWhen Cette année, on normalise pour la météo, les mêmes résultats de données de la figure 10 et utilise l'équation: épargne = combien d'énergie nous aurions utilisé cette année - usageThe question suivante de cette année est de savoir comment de comprendre comment autant d'énergie que nous aurions utilisé cette année? C'est là que la normalisation des conditions météorologiques vient in.First, nous sélectionnons une année de factures de services publics à laquelle nous voulons comparer un usage futur. C'est généralement l'année avant de commencer votre programme d'efficacité énergétique, l'année avant d'installer une rénovation, ou une année dans le passé que vous voulez comparer l'usage courant pour. Dans cet exemple, nous pourrions choisir l'année de données de services publics avant l'installation du système d'eau réfrigérée. Nous appellerons cette année l'année de référence. Ensuite, nous calculons les degrés-jours pour la base Année périodes de facturation. Parce que cet exemple ne traite que de refroidissement, il suffit de recueillir des degrés-jours. L'année de base des factures et aux degrés-jours sont ensuite normalisés par le nombre de jours, comme le montre la Figure 11. La normalisation par le nombre de jours (dans ce cas, simplement, en divisant par le nombre de jours) élimine tout bruit associé aux différentes longueurs de la période de facturation. Ceci est fait automatiquement par le logiciel en boîte et ne doivent être effectuées à la main si les autres moyens ont été employed.To établir la relation entre l'usage et le temps, nous trouvons la ligne qui se rapproche le plus de toutes les factures. Cette ligne, le meilleur ajustement, se trouve en utilisant des techniques de régression statistiques disponibles dans le logiciel de suivi de la facture d'électricité en conserve et dans les feuilles de calcul. La prochaine étape est de s'assurer que le Best Fit Line est assez bon à utiliser. La qualité de la droite de meilleur ajustement est représenté par des indicateurs statistiques, la plus courante, est la valeur de R2. La valeur R2 représente la qualité de l'ajustement, et dans les milieux de l'ingénierie de l'énergie, un R2> 0,75 est considérée comme un ajustement acceptable. Quelques mètres avoir peu ou pas de sensibilité à la météo ou peuvent avoir d'autres variables inconnues qui ont une plus grande influence sur l'utilisation de temps. Ces compteurs peuvent avoir une faible valeur de R2. Vous pouvez générer des valeurs de R2 pour la courbe d'ajustement dans Excel ou autre facture d'électricité en conserve suivi software.This meilleur ajustement a une équation, que nous appelons l'équation de la droite Fit, ou dans ce cas l'équation de base. L'équation de la droite Fit à partir de la figure 11 pourrait être: Baseline kWh = (5 kWh /jour * nombre de jours) + (417 kWh /CDD * # CDD) Une fois que nous avons cette équation, nous avons fini avec la régression process.Base Année factures ~ = Best Fit Ligne = Fit ligne EquationThe Fit équation de la droite représente la façon dont votre installation a utilisé l'énergie au cours de l'année de base, et qu'il continuerait à utiliser l'énergie de l'avenir (en réponse à l'évolution des conditions météorologiques), en supposant qu'aucun changement significatif n'est intervenu dans la construction patterns.Once de consommation vous avez l'équation de base, vous pouvez déterminer si vous avez enregistré aucune énergie. Comment? Vous prenez une facture d'une certaine période de facturation après l'année de référence. Vous branchez ensuite dans le nombre de jours de votre facture et le nombre de degrés-jours de refroidissement de la période de facturation dans votre équation de base. Supposons pour un projet de loi actuel mois, il ya eu 30 jours et 100 CDD associée à la période de facturation. Baseline kWh = (5 kWh /jour * nombre de jours) + (417 kWh /CDD * # CDD) Baseline kWh = (5 kWh /jour * 30) + (417 kWh /CDD * 100) Baseline kWh = 41,850 kWhRemember, le scénario de référence équation représente la façon dont votre bâtiment utilisé l'énergie dans l'année de base. Ainsi, avec les nouveaux apports de nombre de jours et le nombre de degrés-jours, l'équation de base vous indiquera combien d'énergie du bâtiment aurait utilisé cette année sur la base de l'année de référence habitudes d'utilisation et les conditions de cette année (si le temps et le nombre de jours). Nous appelons cet usage qui est déterminé par l'équation de base, Baseline Usage.Now, pour obtenir une estimation juste des économies d'énergie, nous comparons: épargne = combien d'énergie nous aurions utilisé cette année - Quelle quantité d'énergie que nous avons utilisé cette yearOr si nous changeons la terminologie un peu: épargne = Baseline utilisation de l'énergie - Usagewhere Baseline utilisation de l'énergie réelle d'énergie est calculée par l'équation de base, en utilisant le temps et le nombre de jours du mois en cours, et l'utilisation réelle d'énergie est la facture du mois en cours. Ainsi, en utilisant notre exemple, supposons que la facture de ce mois était de 30.000 kWh: épargne = Baseline consommation d'énergie - UsageSavings d'énergie réelle = 41.850 kWh - 30.000 kWhSavings = 11,850 kWhSUMMARY utilitaire de suivi de projet de loi est au centre d'un système de gestion de l'énergie de succès, mais les factures doit être utilisé pour l'analyse sonore pour une réduction significative de la consommation d'énergie. En appliquant trois méthodes d'analyse présentées ici (Benchmarking, analyse de facteur de charge, et la meteo Normalisation), le gestionnaire de l'énergie peut développer la vision qui devrait conduire à des décisions de gestion de l'énergie
Sound par:. John Avina