Kolme Tehokas Utility Bill analyysimenetelmät Energy Manager

ABSTRACTUtility Bill seuranta järjestelmät ovat keskellä tehokas energian hallintaohjelma. Kuitenkin jotkut organisaatiot käyttävät aikaa ja rahaa koota sähkölaskun seurantajärjestelmä ja koskaan saada mitään arvoa. Tutkimuksessa esitetään kolme sähkölaskun analyysin tekniikoita energian johtajat voivat käyttää saapua äänienergia liittyvissä päätöksissä ja saavuttamaan kustannussäästöjä savings.INTRODUCTIONUtility lasku seuranta ja analysointi on keskellä tiukkaa energian hallinta käytännössä. Luotettava energian hoitopäätökset voidaan tehdä perusteella analyysin tehokas sähkölaskun seurantajärjestelmä. Mistä teidän sähkölaskua voit määrittää: - onko sinulla säästää energiaa tai lisätä kulutusta, - jotka rakennukset käyttävät liikaa energiaa, - onko energian hallinta ponnisteluja menestyminen, - onko apuohjelma laskutusta tai usvirheiden, ja - kun käyttö tai mittauksessa esiintyy poikkeavuuksia (eli kun käyttötottumuksia muutos) Kaikki energia hallintaohjelma on epätäydellinen, jos se ei seuraa sähkölaskua. Samoin kaikki energia hoito-ohjelma on suoritettu vähemmän tehokkaita, kun sen hyödyllisyys seurantajärjestelmä on vaikea käyttää, tai ei ole tuottaa arvokasta tietoa. Kummassakin tapauksessa hedelmällistä energiansäästöpotentiaali olemassa lost.Many käytännön energia-asioista tehdä fiksu valinta ja investoida sähkölaskun seuranta-ohjelmiston, mutta sitten et saa palautettua sijoittivat energiansäästöpotentiaali. Miten tämä on mahdollista? Tässä paperissa esitellään kolme yksinkertaista ja hyödyllistä menettelyjä, jotka voidaan tehdä sähkölaskun seuranta-ohjelmiston. Vain suorittaa ja saatuaan kaksi ensimmäistä tyyppisiä analyysejä todennäköisesti säästää tarpeeksi rahaa maksaa teidän sähkölaskun seurantajärjestelmä ensimmäisenä vuonna. Kolme aihetta ovat Benchmarking, Load Factor Analysis, ja sää normalisointi taulukon 1.BENCHMARKINGLet n kai olit uutta energiaa vastaava johtaja salkun koulun rakennuksia alueella. Koska resurssien puute, et voi kiinnittää huomiota kaikkiin kouluihin samaan aikaan. Sinun tulee valita kourallinen kouluja uudistaa. Tunnistaa ne koulut tarvitsevat eniten huomiota, yksi ensimmäisistä asioista, saatat tehdä, on selvittää, mitkä koulut käyttivät liikaa energiaa. Yksinkertainen vertailu vuotuisista julkisista palveluista aiheutuvat kustannukset kohden kertyisi tunnistaa rakennuksia, jotka viettävät eniten energiaa, mutta ei miksi. Kuten kuviosta 1, Santa Rosa Elementary School (ES), San Simeon ES ja San Gabriel ES maksaa eniten toimia, kun taas San Luis Obispo ES ja Creston ES maksaa vähiten. Mutta nämä kolme koulua voi olla paras koulujen työtä ensin. Todennäköisesti rakennuksia, jotka viettävät eniten energia ovat suurimmat rakennukset salkun. Olisi viisaampaa etsiä rakennuksia, jotka viettävät eniten per neliö jalka vuodessa. Tätä prosessia kutsutaan vertailu, ja se on esitetty kuviossa 2. Kuvio 2 esittää samaa kouluissa, mutta kustannukset jaetaan neliön kuvamateriaalia (neliöjalkaa). Santa Rosa ja San Simeon ES ovat edelleen paras tavoitteet, mutta San Gabriel ES on itse asiassa yksi tehokkaampi kouluissa. Sen sijaan San Luis Obispo ES on kolmanneksi eniten tuhlaavainen koulu $ /neliöjalkaa perusteella. Tästä voimme myös nähdä, että useimmat tehoton koulut maksaa noin 30% enemmän kuin käytössä tehokkain schools.Benchmarking eri BuildingsWhen benchmarking, se on myös hyödyllistä vain vertailemaan samankaltaisia ​​palveluja. Esimerkiksi, jos olet tutkinut koulupiirin ja verrataan kaikkia rakennuksia $ /neliöjalkaa, saatat huomata, että teknologiakeskusten hallinnon rakennukset olivat listan kärjessä, koska hallintorakennukset ja teknologiakeskusten usein enemmän tietokoneita ja ovat enemmän energiaa intensiivinen kuin peruskouluissa ja esikoulua. Nämä tulokset ovat odotettavissa eikä välttämättä hyötyä. Tästä syystä saattaisi olla viisasta rikkoa rakennusten luokkiin, ja sitten vertailukohtana vain yksi luokka kerrallaan. Eri DatasetsYou voi benchmark rakennusten toisiaan vastaan ​​(kuten teimme esimerkissä) tai vastaan ​​julkiset tietokannat samanlaisten rakennusten omalla alueella. Energy Star salkunhoitaja voit vertailla rakennusten toisia omalla alueella. Ehkä tällaisten rakennusten portfolioiden joka näytti kaikkein tuhlaavainen ovat edelleen top 50. prosenttipiste kaikki vastaavat rakennukset omalla alueella. Tämä olisi hyödyllistä know.Occasionally johto päättää, että heidän organisaationsa on säästää mielivaltainen prosenttiosuus (5%, 10%, jne.) apuohjelma kustannukset vuosittain. Riippuen maalin, tämä voi olla varsin haastavaa, ellei mahdotonta. Energia johtajat voivat käyttää benchmarking ohjata johdon realististen energian hallinta tavoitteita, kuten kuvassa 3. Esimerkiksi koulupiirissämme Energy Manager voi päättää perustaa tavoite, että kolme eniten energiaa kuluttavat koulut käyttävät vain $ 0.80/SQFT. Koska tämä on suunnilleen yhtä paljon kuin alin energiaa kuluttavien koulut käyttävät tällä hetkellä, tämä voisi olla saavutettavissa tavoite. Jos löydät aineisto, saatat myös pystyä benchmark rakennuksia vastaan ​​joukko vastaavat rakennukset omalla alueella ja nähdä erilaisia ​​mahdollisuuksia oman rakennuksia. Joka tapauksessa, benchmarking keskittyy energian hallinta ponnisteluja ja tarjota realistisia tavoitteita tulevaisuudelle. Sääntöjen ThumbNew energia-asioista usein etsiä "nyrkkisääntö" käyttää benchmarking. Esimerkkinä voisi olla: "Jos rakennuksen käyttää yli $ 2/SQFT/Year niin sinulla on ongelma." Valitettavasti tämä ei toimi. Erityyppisiä rakennuksia on eri energia intensiteettiä. Lisäksi rakennuksen eri paikoissa vaatii eri määriä energiaa lämmitykseen ja jäähdytykseen. San Franciscossa, missä lämpötila on jatkuvasti 60-luvulla, ei ole juuri mitään jäähdytys vaatimus monet rakennustyypeissä, kun taas Miami, rakennusten lähes aina jäähdytystä. Erilaisiin rakennuksiin, joille ominainen energiaintensiteetti, eri sää sivustoja, ja eri apuohjelma hinnat kaikki siihen, että on vaikea saada nyrkkisäännöille benchmarking. Kuitenkin, energia-asioista, joiden salkut ovat kaikki lähellä, voivat kehittää omia nyrkkisääntöjä. Nämä säännöt eivät todennäköisesti ole siirrettävissä muihin energia-asioista eri paikoissa, eri rakennustyypeissä, tai käyttämällä erilaisia ​​apuohjelman configurations.Benchmarking Rakennukset eri LocationsThere joitakin komplikaatioita esikuva. Oletetaan olit energiaa johtaja myymäläketju, ja teillä oli rakennuksia eri kansallisten paikoissa. Sitten vertailu ei ehkä ole käyttökelpoinen samassa merkityksessä. Olisiko reilua verrata San Diego tallentaa Chicago tallentaa, kun se on aina oikea lämpötila ulkona San Diego, ja aina liian kuuma tai liian kylmä Chicagossa? Chicago myymälä olla jatkuvasti lämmityksen tai jäähdytyksen, kun San Diego tallentaa ehkä ole paljon lämmityksen tai jäähdytyksen tarpeisiin. Vertaamalla dollaria /neliöjalkaa voisi auttaa päättää, mitkä kauppapaikat ovat kalleimpia toimia korkeiden apuohjelma hinnat ja eri lämmitys-ja jäähdytys needs.Some energiaa analyytikot vertailukohtana käyttäen kBtu /neliöjalkaa poistaa vaikutusta apuohjelma hinnat (korvaa $ kanssa kBtu). Jotkut ottaa sen askeleen pidemmälle käyttäen kBtu /neliöjalkaa /HDD poistaa vaikutus sää (lisäämällä HDD), mutta lisäämällä HDD (tai CDD) ei ole oikeudenmukaista mittaus, koska siinä oletetaan, että kaikki käyttö liittyy lämmitykseen. Tämä mittaus ei myöskään oteta huomioon jäähdytyksen (tai lämmitys) tarpeisiin. Monet harkittuja energia-asioista tohdi esikuva, johon CDD tai HDD.Different Benchmarking UnitsAnother suosittu benchmarking tapa on käyttää kBtu /neliöjalkaa (vuodessa), eikä $ /neliöjalkaa (vuodessa). Käyttämällä energiaa yksikköä kustannusten sijasta, "nyrkkisääntöjä" voidaan luoda, jotka eivät horjuta jokaisen verokannan nousu. Lisäksi eri kustannukset eri apuohjelma hinnat ei häiritse comparison.Benchmarking SummationBenchmarking on yksinkertainen ja kätevä käytäntö, jonka avulla energia-asioista nopeasti energiatehokkuuden arviointia niiden rakennusten pelkästään vertaamalla niitä toisiinsa käyttämällä suhteellinen (ja asiaa) mittapuu. Rakennukset tarvitsevat eniten energian hallinta käytännössä helposti erikseen mainita. Kohtuullinen energiankulutus tavoitteet määritetään helposti ongelma buildings.LOAD FACTOR ANALYSISOnce olet tunnistanut jonka rakennukset haluat tehostaa, voit käyttää Load Factor Analysis keskittyä energian hallinnan painopistettä vähentämällä energian tai vähentää demand.What Load Factor isLoad Factor on yleisesti laskettu laskutuskauden aikana, ja on suhde keskimääräisen kysynnän ja huippu (tai mittari) kysyntää. Keskimääräinen kysyntä on tunnin keskiteho piirtää aikana laskutuskauden. Mitä Load Factor MeansHigh kuormituskertoimet (yli 0,75) edustaa mittareita joiden lähes vakio kuormia. Laitteet todennäköisesti ei sammuteta yöllä ja huippu käyttö (suhteessa ruuhka käyttö) on alhainen. Matala kuormituskertoimet (alle 0,25) kuuluvat mittareita joiden erittäin korkea huipputeho kiinnittää suhteessa jäljellä näytteen. Nämä mittarit voisi liittyä jäähdyttimet tai sähkölämmitys laitteita, jotka on kytketty pois suuren osan päivästä. Matala kuormituskertoimet voi liittyä myös rakennuksia, jotka sammuu lähes kaikki laitteet aikana ei ole käynnissä tuntia, kuten alkeis schools.Load tekijät suurempi kuin 1 teoriassa mahdotonta, mutta näkyvät satunnaisesti sähkölaskua. Yksittäisiä tapauksia erittäin korkea tai matala kuormituskertoimet ovat yleensä indikaattori mittaus errors.Using kuormituskertoimet analysoida Portfolio BuildingsOnce olet laskenut Load Factor, voit alkaa kerätä hyödyllistä tietoa. Kuva 5 esittää todellisia tietoja koulupiirin Georgiassa. Huomaa, että toukokuussa 2003 laskun Houston MS on yli 100% - tämä on tietysti mittaus-tai data-entry virhe. Paksu katkoviiva kuvassa 5 edustaa keskimääräistä Load Factor. Huomaa, että keskimääräinen Load Factor kaikkien koulujen pyrkii nousemaan talvet ja pudota aikana jäähdytys kausi. Tämä järkeenkäypää, sillä päivittäin loadshapes tullut "sairas" aikana jäähdytys kauden ajan iltapäivällä jäähdytyskuormat, kun taas lämmityskauden aikana, koska koulut ovat lämmitetään kaasulla, päivittäin loadshapes yleensä tasoittuu. Yksi koulu, Tyler MS, johdonmukaisesti on paljon pienempi kuormituksella kuin toiset (pyörii jatkuvasti noin 20%). Matala kuormituskertoimet voidaan lukea joko erittäin huippukuormat tai hyvin pienillä kuormilla muina tuntia. Tässä tapauksessa emme voi syyttää Load Factor ongelma "sairas" jäähdytyskuormat, sillä ongelma on olemassa ympäri vuoden. Todennäköisin syy voi olla, että Tyler MS tekee parempaa työtä sulkemalla kaikki valot ja muut laitteet yöllä kuin muissa kouluissa. Yksi koulu (Jackson MS) on tyypillisesti korkeampi kuormituskertoimet kuin muissa kouluissa. Yksi syy voi olla, että valaistus, LVI-ja muut laitteet on käynnissä pitempään kuin Tyler MS.A hyvää energiaa johtaja olisi tutkia, mitä rakennus työskentelykäyttäytyminen on edistää alhaisen Load Factor-arvot (ja näin ollen suhteellisen korkea kysyntää) Tyler MS, ja tutkisi, onko kysyntä voitaisiin vähentää. Tiedustelee, onko Jackson MS sammuttamalla laitteet yöllä on myös advisable.Figure 6 esittelee kuormitustekijät joitakin peruskouluissa Kaliforniassa. Koska kuormituskertoimet ovat niin alhaiset, näyttää siltä, ​​että valaistus ja LVI-laitteiden häädetään pois night.Load Factor säännöt ThumbLoad Faktorianalyysi on taidetta, ei tiedettä. Erilaisiin rakennuksiin (eli koulut, toimistot, sairaalat, jne.) on eri Load Factor vaihtelee. Koska sairaalat ajaa monilla aloilla 24 tuntia päivässä, voisi olettaa suurempi kuormituskertoimet kuin kouluille, jotka voi sammuttaa lähes kaiken yöllä. Myös monet asiat kuuluvat erityisesti rakennusten täyttöaste. Rakennus jäljellä 24 tuntia päivässä voi vielä alhainen kuormituskerroin jos on suuria piikkejä joka kuukausi - esimerkiksi 20 sänky sairaala, joka on aikataulun MRI kuorma käydä kerran kuukaudessa. MRI kysyntä on suuri, ja voi suuresti vaikuttaa kuormitusasteesta pieni facility.Like Benchmarking, voit määrittää oman nyrkkisäännöille rakennuksianne kuitenkin sinun on hyväksyttävät kuormituskertoimet vaihtelee perustuu talotyypin ja ilmasto. Nyrkkisääntöjä voi olla niin hyödyllistä vaikka. Kuten Benchmarking, vain tunnistaa rakennusten epätavallisen korkea ja matala kuormitustekijät suhteessa muut rakennukset salkun, olisi sufficient.Load Factor SummationLoad Factor voidaan käyttää tunnistamaan laskutuksen ja usvirheiden, rakennukset, joita ei sammuttamalla laitteita, ja rakennuksia epäilyttävästi korkeat vaatimukset. Vaikka Vertailuja voidaan tunnistaa rakennusten todennäköisimmin saadaan suuri energiatehokkuutta payoffs, Load Factor Analysis voi viitata helposti ratkaista aikataulutus ja mittaus issues.WEATHER NORMALIZATIONAnother tärkeää sähkölaskun analyysimenetelmä on normalisoida sähkölaskua sää. Sää normalisointi mahdollistaa energian manageri onko laitos säästää energiaa tai lisäämällä energian käytön, murehtimatta säävaihtelu. Oletetaan energian johtaja vaihtaa nykyisen jäähdytetty vesistöön rakennuksessa tehokkaampi järjestelmä. Hän todennäköisesti odottaa nähdä energia-ja kustannussäästöjä tästä jälkiasennus. Kuva 7 esittää tulokset Energy Manager voi expect.But mitä jos sen sijaan, laskut esitetään katastrofi kuvassa 8? Neljännesmiljoona dollaria jälkiasennus on vaikea perustella tuloksia näin. Ja vielä, energian johtaja tietää, että kaikki jälkiasennus meni suunnitellusti. Mikä aiheutti nämä tulokset? Selvää Energy Manager voi esittää nämä tulokset ilman jostain syystä perusteltua. Johto voi yksinkertaisesti katsoa lukuja, ja koska luvut eivät valehtele, tehdä on palkannut väärän energian johtaja! On monia syitä jälkiasennus ei ehkä ole johtanut toivottuihin säästöihin. Yksi mahdollisuus on, että hanke on säästöä, mutta kesän jälkeen jälkiasennus oli paljon kuumempi kuin kesällä ennen jälkiasennus. Kuumempi kesät nostavan ilmastointi kuormia, jotka tyypillisesti johtaa korkeampiin sähkölaskua. Kuumempi kesä -> Higher Ilmastointi Load -> Higher Summer Utility BillsIn Toisin sanoen, uudet laitteet tosiaankaan säästää energiaa, koska se toimi tehokkaammin kuin vanhat laitteet. Luvut eivät näytä tätä koska tämä kesä oli niin paljon kuumempi kuin viime kesänä. Jos sää todella oli syy käytön lisääntyminen, niin miten voisi koskaan käyttää sähkölaskua mitata säästöt energiatehokkuutta edistäviin hankkeisiin (varsinkin kun voit tehdä tekosyitä huono suorituskyky, kuten teimme)? Säästösi numerot olisivat säiden armoilla. Säästöt numerot olisivat lainkaan arvoa (ellei sää oli samana vuodesta toiseen). Esimerkkimme voi näkyä hieman liioiteltua, mutta se herättää kysymyksen: Voisiko sää todella on tällainen vaikutus säästöt numerot? Se voi, mutta yleensä ei tämä äärimmäinen. Kesällä 2005 oli kuumin kesä vuosisadan kirjanpito Detroitissa, Michiganissa. Oli 18 päivää on 90degF tai sen yläpuolella verrattuna tavalliseen 12 päivää. Lisäksi keskilämpötila Detroit oli 74.8degF verrattuna normaaliin 71,4 degF. Aluksi ajattelin, 3 astetta ei tunnu kovin paljon, mutta jos voit muuntaa lämpötiloja Viilennystarveluku, kuten kuvassa 9, tulokset näyttävät dramaattinen. Vain vertaamalla kesä-elokuussa oli katsauskauden 909 Viilennystarveluku vuonna 2005 verrattuna 442 Viilennystarveluku vuonna 2004. Se on yli kaksinkertainen! Viilennystarveluku ovat kuinkin suhteellisen rakennuksen jäähdytyksessä. Detroit jälkeen, voidaan päätellä, että keskimääräinen rakennus tarvitaan (ja mahdollisesti kulutettu) yli kaksinkertainen määrä energiaa jäähdytykseen kesällä 2005 kuin kesällä 2004. On todennäköistä, että Ylä Keskilännen Yhdysvalloissa oli useita energia-asioista, jotka kohtaavat juuri tämän ongelman! Miten Energy Manager menossa näyttämään säästöt Jäähdytysjärjestelmässä jälkiasennus näissä olosuhteissa? Yksinkertainen vertailu sähkölaskua ei toimi, koska odotetut säästöt saavat haudattiin lisääntynyt jäähdytystarve. Ratkaisu olisi soveltaa samaa säähavaintotietoa pre-ja post-jälkiasennus laskut, ja niin ei olisi mitään rangaistusta ääri. Tämä on juuri sitä, mitä sää normalisointi tekee. Näyttämään säästöt jälkiasennus (tai muun energian hoitokäytäntöä), ja pakoilla tuhoisaa esimerkiksi energian johtaja olisi normalisoida sähkölaskua sään niin, että sääolosuhteiden muutokset eivät vaaranna säästöjä numerot. Yhä enemmän energiaa johtajat ovat nyt normalisoimiseksi sähkölaskua sää, koska he haluavat pystyä osoittamaan, että ne ovat todella säästävät energiaa niiden energian hallinta ponnisteluja. Monissa ohjelmistopaketteja, voit luoda suhdetta sää ja käyttö yhdellä napsautuksella. Koska yhdellä klikkauksella "viritykset", että ohjelma antaa sinulle ole aina hyväksyttävää, se auttaa ymmärtämään taustalla teoria ja menetelmät, jotta voit tunnistaa ongelman viritykset ja tehdä tarvittavat muutokset. Mitä enemmän tiedät aiheeseen paremmin. Seuraavassa osassa selittää hieman tarkemmin peruselementit sää normalization.How Sää normalisointi WorksRather kuin verrata viime vuoden käytön tämän vuoden käytön, kun käytämme sää normalisointi, me vertailla kuinka paljon energiaa olisimme käytetään tänä vuonna, miten paljon energiaa teimme käyttää tänä vuonna. Monet alamme älä soita vertailun tulos, "Säästöt", vaan pikemminkin "Käyttö välttäminen" tai "Kustannus välttäminen" (jos verrataan kustannuksia). Koska yritämme pitää tätä hoitoa johdanto tason, me yksinkertaisesti käyttää sanaa Savings.When yritimme vertailla viime vuoden käytön tämän vuoden käyttö, näimme tänään hankkeen Kuva 8. Käytimme yhtälö: Säästöt = Viime vuoden käyttö - Tämän vuoden usageWhen me normalisoida sää, samat tiedot tulokset kuvassa 10 ja käyttää yhtälö: Säästöt = Kuinka paljon energiaa meidän olisi käyttänyt tänä vuonna - Tämän vuoden usageThe seuraava kysymys on, miten selvittää, kuinka paljon energiaa meillä olisi käyttänyt tänä vuonna? Tämä on, jos sää normalisointi tulee in.First on valita vuoden sähkölaskua joihin haluamme verrata tulevaa käyttöä. Tämä olisi tyypillisesti vuoden ennen kuin aloitit energiatehokkuutta ohjelma, vuosi ennen asennettu jälkiasennus tai jokin vuosi aiemmin, että haluat verrata nykyiseen käytöltään. Tässä esimerkissä olisimme valitse vuosi hyötydataksi ennen asennusta Jäähdytysjärjestelmässä. Me kutsumme tänä vuonna perusvuosi. Seuraavaksi laskemme astepäivää perusvuoden laskutuskausin. Koska tämä esimerkki koskee vain jäähdytys, meidän täytyy vain kerätä Viilennystarveluku. Perusvuosi laskut ja Viilennystarveluku ovat normalisoidaan sitten päivien, kuten kuvassa 11. Normalisoi by päivien (tässä tapauksessa vain, jakamalla päivien) poistaa kaikki melu liittyvät eri laskun jaksopituuksiin. Tämä tapahtuu automaattisesti purkitettu ohjelmistot ja olisi tehtävä käsin, jos muut keinot olivat employed.To vahvistetaan suhdetta käyttö ja sää, löytää linja, joka tulee lähinnä kaikki laskut. Tämä linja, Best Fit Line, löytyy käyttäen tilastollisia regressiotekniikoita saatavilla purkitettu sähkölaskun seuranta ohjelmisto ja taulukoita. Seuraava vaihe on varmistaa, että Best Fit Line on tarpeeksi hyvä käyttää. Laatu parhaiten linja edustaa tilastollisia indikaattoreita, joista yleisin on R2 arvo. R2 arvo edustaa hyvyyttä ja energiatekniikka piireissä, R2> 0,75 pidetään hyväksyttävänä sovi. Jotkut metriä on vähän tai ei herkkyys sää tai voi olla muita tuntemattomia muuttujia, jotka suurempi vaikutus käyttöä kuin säällä. Nämä metriä voi olla pieni R2 arvo. Voit luoda R2 arvot sopivauuskäyrän Excel tai muut säilötyt sähkölaskusta seuranta software.This Best Fit Line on yhtälö, jota kutsumme Fit yhtälö, tai tässä tapauksessa Baseline yhtälö. Fit yhtälö kuvasta 11 voisi olla: Baseline kWh = (5 kWh /päivä * # päivää) + (417 kWh /CDD * # CDD) Kun meillä on tämä yhtälö, olemme tehneet regression process.Base Vuosi laskut ~ = Best Fit Line = Fit Line EquationThe Fit yhtälö edustaa miten laitos käyttää energiaa aikana perusvuosi, ja edelleen käyttää energiaa tulevaisuudessa (muuttuvien sääolojen) olettaen tapahtunut merkittäviä muutoksia rakennuksen kulutuksen patterns.Once sinulla Baseline yhtälö, voit määrittää, jos olet tallentanut yhtään energiaa. Miten? Otat laskun joitakin laskutuskauden kuluessa perusvuosi. Sitten liität päivien lukumäärä laskussa ja määrä Viilennystarveluku alkaen laskutuskauden omaan Baseline yhtälö. Oletetaan kuluvan kuukauden lasku oli 30 päivää ja 100 CDD liittyvät laskutuskauden. Baseline kWh = (5 kWh /päivä * # päivää) + (417 kWh /CDD * # CDD) Lähtötilanne kWh = (5 kWh /päivä * 30) + (417 kWh /CDD * 100) Lähtötilanne kWh = 41850 kWhRemember, Baseline Yhtälö vastaa sitä, miltä rakennus käyttää energiaa perusvuosi. Niin, uusi tulot päivien ja määrä astepäivät, Baseline yhtälö kertoo, kuinka paljon energiaa rakennus olisi käyttänyt tänä vuonna perustuvat perusvuoden käyttötottumuksia ja tämän vuoden (sää ja päivien). Kutsumme tätä käyttöä, joka määräytyy Baseline yhtälö, Baseline Usage.Now, saada oikeudenmukainen arvio energiansäästöjä, vertaamme: Säästöt = Kuinka paljon energiaa meidän olisi käyttänyt tänä vuonna - Kuinka paljon energiaa teimme käyttää tätä yearOr jos muutamme terminologiaa hieman: Säästöt = Baseline energiankäyttö - Todellinen Energia Usagewhere Baseline energiankäyttöä lasketaan Baseline yhtälön avulla kuluvan kuukauden sää ja päivien, ja todellinen energiankäyttö on kuluvan kuukauden lasku. Joten, käyttämällä Oletetaan esimerkiksi, että tämän kuun lasku oli 30000 kWh: Säästöt = Baseline energiankäyttö - Todellinen Energia UsageSavings = 41850 kWh - 30000 kWhSavings = 11850 kWhSUMMARY Utility Bill seuranta on keskellä onnistunut energian hallintajärjestelmä, mutta laskut on käytettävä äänen analyysi mitään merkittävää vähentää energian käyttöä. Soveltamalla kolme analyysimenetelmiä esitetään tässä (Benchmarking, Load Factor Analysis, ja sää normalisointi), energia-johtaja voi kehittää käsityksen, jonka pitäisi johtaa ultraäänillä johdon päätöksiin.
By: John Avina