Tre potente utility Bill Analisi metodi per l'Energy Manager

ABSTRACTUtility sistemi di tracciamento Bill sono al centro di un efficace programma di gestione dell'energia. Tuttavia, alcune organizzazioni spendono tempo e denaro per mettere insieme un sistema di tracciamento bolletta e non mietono ogni valore. Questo articolo presenta tre utility tecniche di analisi delle bollette che energy manager possono utilizzare per arrivare a decisioni di gestione dell'energia del suono e raggiungere costo savings.INTRODUCTIONUtility tracciamento fattura e l'analisi è al centro di una rigorosa prassi di gestione energetica. Decisioni di gestione energetici affidabili possono essere effettuate sulla base di analisi di un efficace sistema di monitoraggio bolletta. Dalle vostre bollette è possibile determinare: - se si sta salvando energia o aumentare il consumo, - che gli edifici utilizzano troppa energia, - se i vostri sforzi di gestione dell'energia stanno riuscendo, - se ci sono errori di fatturazione utilità o di misurazione, e - quando si verificano anomalie di utilizzo o di dosaggio (cioè quando l'utilizzo modelli di cambiamento) Qualsiasi programma di gestione energetica è incompleta se non tiene traccia delle bollette. Allo stesso modo, qualsiasi programma di gestione dell'energia è reso meno efficace quando il suo sistema di tracciamento utilità è difficile da usare o non dà informazioni preziose. In entrambi i casi, fruttuose opportunità di risparmio energetico sono lost.Many energy manager pratici rendono la scelta intelligente e di investire in software di utilità di monitoraggio disegno di legge, ma poi non riescono a recuperare il loro investimento iniziale in opportunità di risparmio energetico. Come poteva essere? Questo articolo introduce tre procedure semplici e utili che possono essere eseguite con il programma di utilità software di monitoraggio disegno di legge. Basta eseguire e di agire su i primi due tipi di analisi sarà probabilmente risparmiare abbastanza soldi per pagare il vostro sistema di tracciamento bolletta nel primo anno. I tre temi sono Benchmarking, Load Factor Analisi e Previsioni Normalizzazione come indicato nella Tabella 1.BENCHMARKINGLet s 'supponi tu fossi il nuovo energy manager responsabile di un portafoglio di edifici scolastici per un distretto. A causa di una mancanza di risorse, non si può dedicare la vostra attenzione a tutte le scuole, allo stesso tempo. È necessario selezionare una manciata di scuole di revisione. Per individuare le scuole più bisognose della tua attenzione, una delle prime cose che si potrebbe fare è scoprire che le scuole sono state utilizzando troppa energia. Un semplice confronto del totale dei costi delle utenze annuali trascorsi sarebbe identificare quegli edifici che spendono di più in energia, ma non il perché. Come si vede nella figura 1, Santa Rosa Scuola elementare (ES), San Simeon ES e San Gabriel ES costano di più a funzionare, mentre San Luis Obispo ES e ES Creston costano di meno. Ma queste tre scuole potrebbero non essere le migliori scuole su cui lavorare prima. Molto probabilmente gli edifici che spendono di più in energia sono i più grandi edifici del portafoglio. Sarebbe più saggio per trovare quegli edifici che spendono la maggior parte per piede quadrato per anno. Questo processo è indicato come comparativa, ed è presentato in Figura 2. La figura 2 mostra le stesse scuole, ma i costi sono divisi per metratura (quadrati). Santa Rosa e San Simeon ES sono ancora i migliori obiettivi, ma San Gabriel ES è in realtà una delle scuole più efficienti. Invece San Luis Obispo ES è la terza scuola più dispendioso a livello $ /mq. Da questo, possiamo anche vedere che le scuole più inefficienti costano circa il 30% in più per operare oltre le più efficienti schools.Benchmarking Diverse categorie di analisi comparativa BuildingsWhen, è anche utile per confrontare strutture simili. Ad esempio, se hai guardato un distretto scolastico e confrontati tutti gli edifici di $ /piedi quadrati, si potrebbe scoprire che la tecnologia centri edifici amministrativi sono in cima alla lista, in quanto edifici amministrativi e centri tecnologici hanno spesso più computer e sono più energia intensiva di scuole elementari e delle scuole. Questi risultati sono previsti e non necessariamente utile. Per questo motivo, potrebbe essere saggio a rompere i tuoi edifici in categorie, e quindi punto di riferimento una sola categoria alla volta. Diverso DatasetsYou può benchmark tuoi edifici contro l'altro (come abbiamo fatto nel nostro esempio) o contro banche dati accessibili al pubblico di edifici simili nella vostra zona. Portfolio Manager di Energy Star consente di confrontare i vostri edifici contro gli altri nella tua regione. Forse quegli edifici nei tuoi portafogli che sembrava il più dispendioso sono ancora nella top 50 ° percentile di tutti gli edifici simili nella vostra zona. Questo sarebbe utile know.Occasionally, gestione decide che la loro organizzazione ha bisogno di risparmiare qualche percentuale arbitraria (5%, 10%, ecc) sui costi di utilità ogni anno. A seconda porta, questo può essere molto impegnativo, se non impossibile. Energy manager possono utilizzare il benchmarking per guidare la gestione nella definizione degli obiettivi di gestione energetica realistici, come mostrato in Figura 3. Ad esempio, il nostro distretto scolastico energy manager potrebbe decidere di creare un obiettivo che le tre scuole che consumano più energia utilizzano solo $ 0.80/SQFT. Dal momento che questo è più o meno quanto i più bassi scuole che consumano energia sono attualmente in uso, questo potrebbe essere un obiettivo raggiungibile. Se si riesce a trovare un set di dati, si può anche essere in grado di valutare il vostro edifici contro un insieme di edifici simili nella vostra zona e vedere la gamma di possibilità per le vostre costruzioni. In ogni caso, l'analisi comparativa si concentrerà gli sforzi di gestione dell'energia e di fornire obiettivi realistici per il futuro. Regole di manager energetici ThumbNew spesso la ricerca di una "regola del pollice" da utilizzare per la valutazione comparativa. Un esempio potrebbe essere: "Se il tuo edificio utilizza più di $ 2/SQFT/Year allora avete un problema." Purtroppo, questo non funzionerà. Diversi tipi di edifici hanno diverse intensità di energia. Inoltre, diversi luoghi di costruzione richiedono quantità di energia differenti per il riscaldamento e il raffreddamento. A San Francisco, dove le temperature sono costantemente negli anni '60, non vi è quasi nessuna necessità di raffreddamento per molti tipi di edifici; che a Miami, edifici quasi sempre richiedono il raffreddamento. Diversi tipi di edifici, con i loro caratteristici intensità di energia, diversi siti meteo, e diversi tassi di utilità tutti concorrono a rendere difficile avere regole pratiche per il benchmarking. Tuttavia, energy manager i cui portafogli sono tutti nelle vicinanze, possono sviluppare le proprie regole del pollice. Queste regole saranno molto probabilmente non sono trasferibili ad altri gestori di energia in luoghi diversi, con differenti tipi di edifici, o utilizzando diversi utilità configurations.Benchmarking Edifici in diverse LocationsThere sono alcune complicazioni associate con il benchmarking. Supponiamo che tu fossi l'energy manager di una catena di negozi, e si aveva edifici in diverse sedi nazionali. Poi il benchmarking potrebbe non essere utile nello stesso senso. Sarebbe giusto confrontare un negozio di San Diego per un negozio di Chicago, quando è sempre la giusta temperatura al di fuori di San Diego, e sempre troppo caldo o troppo freddo a Chicago? Il negozio di Chicago sarà costantemente riscaldamento o raffreddamento, mentre il negozio di San Diego potrebbe non avere molti riscaldamento o esigenze di raffreddamento. Confrontando a $ /piedi quadrati potrebbe aiutare a decidere quali punti vendita sono più costose da gestire a causa di alti tassi di utilità e di riscaldamento e di raffreddamento diverso needs.Some energia analisti benchmark utilizzando kBtu /piedi quadrati di rimuovere l'effetto dei tassi di utilità (sostituendo $ con kBtu). Alcuni richiederanno un ulteriore passo avanti utilizzando kBtu /piedi quadrati /HDD per rimuovere l'effetto del tempo (l'aggiunta di HDD), ma l'aggiunta di unità disco rigido (o CDD) non è una misura equa, in quanto presuppone che tutto l'uso è associato con il riscaldamento. Questa misura, inoltre, non tiene conto di raffreddamento (o riscaldamento) esigenze. Molti gestori di energia riflessivo rifuggire da analisi comparativa che coinvolge Benchmarking CDD o HDD.Different UnitsAnother metodo del benchmarking popolare è quello di utilizzare kBtu /piedi quadrati (per anno), piuttosto che $ /piedi quadrati (per anno). Utilizzando unità di energia, piuttosto che costi, "regole del pollice" possono essere creati che non sono invalidata con ogni aumento di tasso. Inoltre, i costi variabili dei diversi tassi di utilità non interferisca con la SummationBenchmarking comparison.Benchmarking è una pratica semplice e conveniente che permette ai gestori di energia di valutare rapidamente il rendimento energetico dei loro edifici confrontando semplicemente uno contro l'altro utilizzando un parente (e rilevante) metro di giudizio. Edifici più bisognose di pratiche di gestione energetica sono facilmente individuati. Obiettivi di consumo energetico ragionevoli sono facilmente determinati per problema buildings.LOAD FACTOR ANALYSISOnce avete individuato quali edifici si desidera rendere più efficiente, è possibile utilizzare Load Factor Analisi di concentrare la vostra attenzione gestione dell'energia per ridurre l'energia o la riduzione demand.What Load Factor Factor isLoad è comunemente calcolata periodo di fatturazione, ed è il rapporto tra la domanda media e di picco (o con parchimetro) della domanda. Domanda media è il sorteggio oraria media durante il periodo di fatturazione. Cosa Load Factor MeansHigh fattori di carico (maggiore di 0.75) rappresentano metri che hanno carichi quasi costanti. Apparecchiatura non è probabile spento di notte e utilizzo massimo (rispetto al picco di utilizzo off) è bassa. Fattori di carico basso (inferiore a 0,25) appartengono a metri che hanno un potere molto elevato picco attira relativamente al resto del campione. Questi contatori possono essere associati con chiller o attrezzature di riscaldamento elettrico che viene spento per gran parte della giornata. Fattori di carico basso possono anche essere associate con edifici che spegnere quasi tutte le apparecchiature durante le ore di non-esecuzione, come i fattori schools.Load elementare maggiore di 1 sono teoricamente impossibile, ma appaiono di tanto in tanto sulle bollette. Casi isolati di fattori molto alto o basso carico sono di solito un indicatore di misurazione errors.Using fattori di carico per analizzare il vostro portafoglio di BuildingsOnce aver calcolato fattore di carico, è possibile iniziare a raccogliere informazioni utili. Figura 5 presenta i dati reali da un distretto scolastico in Georgia. Si noti che il disegno di legge 2003 Maggio per Houston MS è superiore al 100% - questo è ovviamente un errore di misurazione o di data-entry. La linea tratteggiata spessa in figura 5 rappresenta il fattore di carico medio. Si noti che il fattore di carico medio di tutte le scuole tende a salire negli inverni, e cadere durante la stagione di raffreddamento. Questo è ragionevole, come loadshapes quotidiane diventano più "incisivo" nel corso della stagione di raffreddamento in risposta al pomeriggio carichi di raffreddamento, mentre durante la stagione fredda, in quanto le scuole sono riscaldati a gas, i loadshapes quotidiane tendono ad appiattirsi. Una scuola, Tyler MS, ha sempre un fattore di carico molto più basso rispetto agli altri (si aggirano costantemente intorno al 20%). Fattori di carico basso può essere imputato ad entrambi molto elevati picchi di carico o di carichi molto bassi durante le altre ore. In questo caso, non possiamo incolpare il problema Load Factor su "incisivo" carichi di raffreddamento, come il problema esiste tutto l'anno. La causa probabile può essere che Tyler MS sta facendo un lavoro migliore a spegnendo tutte le luci e le altre apparecchiature di notte rispetto alle altre scuole. Una scuola (Jackson MS) ha tipicamente fattori di carico superiori a quelli delle altre scuole. Un motivo potrebbe essere che l'illuminazione, HVAC e di altre apparecchiature è in esecuzione più ore rispetto a Tyler MS.A buon gestore di energia sarebbe indagare ciò edificio comportamento operativo contribuisce ai valori fattore di carico bassi (e di conseguenza relativamente forte domanda) per Tyler MS, e sarebbe indagare se la domanda potrebbe essere diminuita. Indagando sul fatto che Jackson MS, disattivate attrezzatura di notte è anche advisable.Figure 6 presenta fattori di carico per alcune scuole elementari in California. Dal momento che i fattori di carico sono così bassi, sembra che l'illuminazione e apparecchiature HVAC vengono spenti Regole Factor night.Load di analisi fattoriale ThumbLoad è un'arte, non una scienza. Tipi di edifici diversi (cioè scuole, uffici, ospedali, ecc) avranno diversi intervalli di fattore di carico. Dal momento che gli ospedali funzionano molte zone 24 ore al giorno, ci si potrebbe aspettare fattori di carico superiori a quelli per le scuole, che possono disattivare praticamente tutto di notte. Anche molte cose contribuiscono al fattore di carico di un particolare edificio. Un edificio a sinistra su 24 ore al giorno può ancora avere un basso fattore di carico se ci sono grandi picchi di ogni mese - per esempio, un ospedale di 20 posti letto che ha una risonanza magnetica programmata visita camion una volta al mese. La domanda di risonanza magnetica è grande, e può influire notevolmente il fattore di carico di un piccolo Benchmarking facility.Like, è possibile determinare le proprie regole pratiche per i vostri edifici, tuttavia, la vostra gamma di fattori di carico accettabili varierà in base al tipo di edificio e del clima. Regole pratiche non possono essere che utile però. Come Benchmarking, solo individuando gli edifici con Fattori insolitamente alto e basso carico, relativi agli altri edifici del portafoglio, dovrebbe essere sufficient.Load Factor Factor SummationLoad può essere utilizzato per identificare gli errori di fatturazione e misura, edifici che non sono di spegnere attrezzature, e di edifici con elevate esigenze sospetto. Mentre benchmarking può identificare gli edifici più probabilità di produrre grandi profitti per l'efficienza energetica, Load Factor Analysis può puntare alla programmazione facilmente risolto e misura issues.WEATHER NORMALIZATIONAnother importante metodo di analisi bolletta è di normalizzare le bollette per tempo. Meteo La normalizzazione consente al gestore di energia per determinare se l'impianto è il risparmio di energia o di aumentare l'uso di energia, senza preoccuparsi di variazioni climatiche. Supponiamo che un energy manager sostituito il sistema ad acqua refrigerata esistente in un edificio con un sistema più efficiente. Lui probabilmente si aspetterebbe di vedere l'energia e risparmio di costi da questo retrofit. Figura 7 presenta i risultati del gestore energetico potrebbe expect.But cosa succede se, invece, i conti presentati il ​​disastro mostrato in Figura 8 Un quarto di milione di dollari retrofit? Difficile da giustificare con risultati come questo. E tuttavia, l'energy manager sa che ogni cosa nel retrofit è andato come previsto. Che cosa ha causato questi risultati? Chiaramente l'energy manager non può presentare questi risultati senza un motivo o giustificazione. Gestione può semplicemente guardare le figure e, dal momento che i dati non mentono, concludere che hanno assunto l'energy manager sbagliata! Ci sono molte ragioni per il postmontaggio non può aver consegnato i risparmi previsti. Una possibilità è che il progetto è fornire un risparmio, ma l'estate dopo il retrofit era molto più caldo l'estate prima del retrofit. Estati più calde si traducono in elevati carichi di aria condizionata, che in genere producono una maggior bollette. Hotter Estate -> Superiore Aria condizionata Load -> Maggiore Estate Utility BillsIn altre parole, la nuova apparecchiatura ha davvero risparmiare energia, perché si stava lavorando in modo più efficiente rispetto al vecchio impianto. I dati non mostrano questo perché questa estate era molto più calda l'estate scorsa. Se il tempo era davvero la causa del maggiore utilizzo, allora come si potrebbe mai usare bollette per misurare il risparmio di progetti di efficienza energetica (soprattutto quando si può fare scuse per scarso rendimento, come abbiamo appena fatto)? I tuoi numeri risparmio sarebbe in balia del tempo. Numeri risparmio sarebbe di alcun valore (a meno che il tempo era lo stesso anno dopo anno). Il nostro esempio può sembrare un po 'esagerato, ma si pone la domanda: Potrebbe tempo davvero avere un tale impatto sui numeri di risparmio? Si può, ma in genere non per questo estremo. L'estate del 2005 è stata l'estate più calda del secolo di tenuta di registri a Detroit, Michigan. C'erano 18 giorni a 90degF o superiore rispetto ai soliti 12 giorni. Inoltre, la temperatura media a Detroit è stato 74.8degF rispetto al normale 71,4 degF. A prima vista, 3 gradi non sembra più di tanto, tuttavia, se si converte le temperature di raffreddamento gradi giorno, come mostrato in figura 9, i risultati sembrano drammatici. Basta confrontare il periodo giugno ad agosto, ci sono stati 909 Gradi giorno di raffreddamento nel 2005 rispetto a 442 Gradi giorno di raffreddamento nel 2004. Che è più del doppio! Gradi giorno sono approssimativamente proporzionali relativi requisiti di raffreddamento dell'edificio. Per Detroit allora, si può dedurre che un edificio medio richiesto (e possibilmente consumato) più di due volte la quantità di energia per il raffreddamento durante l'estate del 2005, che l'estate del 2004. E 'probabile che in Alta Midwest degli Stati Uniti ci sono stati diversi energy manager che hanno affrontato esattamente questo problema! Come è un gestore di energia andando a mostrare risparmio da un sistema ad acqua refrigerata retrofit in queste circostanze? Un semplice confronto delle bollette non funziona, come i risparmi attesi avranno sepolto sotto l'aumento del carico di raffreddamento. La soluzione sarebbe quella di applicare gli stessi dati meteo per i pre-e post-retrofit bollette, e poi non ci sarebbe pena per il tempo estremo. Questo è esattamente ciò che tempo fa la normalizzazione. Per mostrare risparmio da un retrofit (o altra pratica di gestione dell'energia), e per evitare il nostro esempio disastroso, un energy manager dovrebbe normalizzare le bollette per tempo in modo che i cambiamenti in condizioni meteorologiche non comprometta i numeri di risparmio. Sempre più energy manager sono ora normalizzare le loro bollette per tempo perché vogliono essere in grado di dimostrare che sono in realtà il risparmio energetico dai loro sforzi di gestione dell'energia. In molti pacchetti software, è possibile stabilire la relazione tra tempo e il loro utilizzo in un solo click. Perché i one-click "accordature" che il software dà non siete sempre accettabile, aiuta a comprendere la teoria e la metodologia di fondo in modo da poter identificare il problema accordature e apportare le modifiche necessarie. Quanto più si sa circa l'argomento, meglio è. La sezione che segue spiega in un po 'più in dettaglio gli elementi di base del clima normalization.How Meteo Normalizzazione WorksRather di confrontare l'utilizzo dello scorso anno per l'uso di quest'anno, quando usiamo tempo normalizzazione, mettiamo a confronto la quantità di energia che avremmo utilizzato quest'anno per quanto quanta energia abbiamo usato quest'anno. Molti nel nostro settore non chiamare il risultato di questo confronto, "risparmio", ma piuttosto "Prevenzione Utilizzo" o "costi evitati" (se i costi di confronto). Dal momento che stiamo cercando di mantenere questo trattamento ad un livello introduttivo, ci sarà sufficiente utilizzare la parola Savings.When abbiamo provato a confrontare l'utilizzo dello scorso anno per l'uso di quest'anno, abbiamo visto il progetto disastroso in Figura 8. Abbiamo usato l'equazione: Risparmio = utilizzo dello scorso anno - usageWhen quest'anno normalizziamo per tempo, gli stessi risultati dati in Figura 10 e utilizza l'equazione: Risparmio = Quanta energia avremmo usato quest'anno - usageThe domanda successiva di quest'anno è come per capire quanta energia avremmo usato questo anno? Questo è dove tempo normalizzazione viene in.First, selezioniamo un anno di bollette per le quali vogliamo confrontare il futuro utilizzo. Questo sarebbe tipicamente l'anno prima di iniziare il vostro programma di efficienza energetica, l'anno prima è stato installato un retrofit, o qualche anno in passato che si desidera confrontare uso corrente a. In questo esempio, vorremmo selezionare l'anno di dati di utilità prima che l'installazione del sistema di acqua refrigerata. Chiameremo questo anno l'anno di riferimento. Successivamente, si calcola gradi giorno per l'anno di riferimento periodi di fatturazione. Poiché in questo esempio si occupa solo di raffreddamento, dobbiamo solo raccogliere raffreddamento Gradi giorno. Base bollette Anno e raffreddamento Gradi giorno vengono quindi normalizzati in base al numero di giorni, come mostrato in Figura 11. Normalizzando numero di giorni (in questo caso, semplicemente, dividendo per il numero di giorni) rimuove qualsiasi rumore associato con differenti lunghezze d'epoca fattura. Ciò viene fatto automaticamente dal software in scatola e avrebbe bisogno di essere eseguito a mano se altri mezzi erano employed.To stabilire la relazione tra uso e del tempo, troviamo la linea che più si avvicina a tutte le fatture. Questa linea, il Best Fit Line, viene trovata utilizzando tecniche di regressione statistici disponibili nel software di utilità di monitoraggio disegno di legge in scatola e in fogli di calcolo. Il passo successivo è quello di garantire che la migliore linea Fit è abbastanza buono da utilizzare. La qualità della migliore linea fit è rappresentato da indicatori statistici, il più comune dei quali, è il valore di R2. Il valore di R2 rappresenta la bontà di adattamento, e nei circoli Ingegneria Energetica, un R2> 0,75 è considerato una misura accettabile. Alcuni tester hanno poca o nessuna sensibilità per condizioni climatiche o possono avere altre variabili sconosciute che hanno una maggiore influenza su uso di tempo. Questi contatori possono avere un valore basso R2. È possibile generare valori di R2 per la linea in forma in Excel o altro bolletta in scatola di tracciamento software.This Best Line Fit ha una equazione, che chiamiamo Equazione Linea Fit, o in questo caso l'equazione della linea di base. L'Equazione Linea Fit da Figura 11 potrebbe essere: Baseline kWh = (5 kWh /giorno * # Giorni) + (417 kWh /CDD * # CDD) Una volta che abbiamo questa equazione, abbiamo finito con la regressione process.Base bollette Anno ~ = Linea Best Fit = Fit Linea EquationThe equazione di linea rappresenta come il vostro impianto di energia utilizzata durante l'anno di riferimento, e avrebbe continuato a utilizzare l'energia in futuro (in risposta al cambiamento delle condizioni meteorologiche) assumendo che non si sono verificati cambiamenti significativi nella costruzione di consumo patterns.Once si ha l'equazione della linea di base, è possibile determinare se si è salvato ogni energia. Come? Si prende una banconota da un certo periodo di fatturazione, dopo l'anno di riferimento. Quindi inserire il numero di giorni dal vostro conto e il numero di raffreddamento Gradi giorno del periodo di fatturazione nella tua equazione della linea di base. Supponiamo che per legge un mese corrente, ci sono stati 30 giorni e 100 CDD associata al periodo di fatturazione. Baseline kWh = (5 kWh /giorno * # Giorni) + (417 kWh /CDD * # CDD) Baseline kWh = (5 kWh /giorno * 30) + (417 kWh /CDD * 100) Baseline kWh = 41.850 kWhRemember, la linea di base equazione rappresenta come il vostro edificio utilizzato energia nell'anno base. Così, con i nuovi ingressi del numero di giorni e il numero di gradi giorno, l'equazione della linea di base vi dirà quanta energia l'edificio avrebbe usato questo anno sulla base dell'anno di modelli di utilizzo e le condizioni di quest'anno (tempo e numero di giorni). Noi chiamiamo questo uso che viene determinato dall'equazione Baseline, Baseline Usage.Now, per avere una giusta stima del risparmio energetico, mettiamo a confronto: Risparmio = Quanta energia avremmo usato quest'anno - Quanta energia abbiamo usato questo yearOr se cambiamo la terminologia un po ': Risparmio = Baseline Energy Usage - Actual Energia Usagewhere Baseline Energy L'uso è calcolato mediante la equazione della linea di base, utilizzando tempo e il numero di giorni del mese in corso, e l'effettivo utilizzo di energia è bolletta del mese corrente. Così, con il nostro esempio, supponiamo bolletta di questo mese era per 30.000 kWh: Risparmio = Baseline Energy Usage - UsageSavings effettivi Energia = 41.850 kWh - 30.000 kWhSavings = 11.850 kWhSUMMARY Utility Bill Tracking è al centro di un sistema efficace di gestione dell'energia, ma le bollette deve essere utilizzato per l'analisi del suono per ogni riduzione significativa nel consumo di energia. Applicando tre metodi di analisi qui presentate (Benchmarking, Load Factor Analisi e Previsioni Normalizzazione), l'energy manager può sviluppare intuizione che dovrebbe portare a suonare le decisioni di gestione dell'energia
da:. John Avina