公用事业气象数据正常化

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在 Utility Bill Analytics 模块中，您可以对公用事业消耗量进行回归分析，以便根据不同的天气条件对数据进行归一化处理。然后，您就可以查看并比较账户的实际消耗量与其预期的正常化情况，从而发现潜在的运营低效和成本节约机会。可以按照实际消耗量与预期消耗量、天气归一化消耗量差异对账户进行排序，以全面了解表现最好和最差的账户。

回归分析仪表板

从账户的 " 分析 "菜单访问回归分析仪表板。使用回归分析工具，根据供热和制冷负荷或其他可预测消耗量的性能指标，对消耗量进行基线回归分析。回归分析工具可帮助您确定消费与可用于预测消费的预测变量之间的相关性。

要使用该仪表板，必须至少有 12 个月的历史数据，并且地点必须与适当的气象站相连，以便计算出制热度日 (HDD) 和制冷度日 (CDD) 值。

有关回归分析工具、先决条件和创建回归模型的更多信息，请参阅相关链接。

批量回归分析

通过 Bulk Regression Modeler - Accounts 报告，您可以根据几个预定义参数，对选定账户范围内的气象指标进行批量回归分析。报告中的回归分析与账户回归分析仪表板的工作方式相同，但优势在于可以批量运行分析。

对照规范化 Excel 报告模板对实际情况进行排序

Ranking Actual vs Normalized Excel 报告模板 (ERT) 提供了实际消耗量及其归一化特征值的全面视图。账户和计量表根据其与归一化值的差异进行排序。还可通过检查站点内所有账户和计量表的汇总值，并与其他站点进行比较，从而进行站点级比较。

前提条件：要使用 ERT，必须通过回归分析工具或外部建模，对适用的账户或计量表进行回归分析。无论哪种情况，得出的回归系数都必须作为账户属性保存到 IBM® ESG Suite 中：

HDD 斜坡
CDD 斜坡
工作日基本负荷
假期基本负荷

要访问 Ranking Actual vs Normalized ERT，单击验证 > 排名实际值与标准化值。

填写运行报告表中的字段并提交。生成的报告包含三个选项卡：

按账户和仪表排名
月度细分，还包括 HDD、CDD 和斜率系数等，用于生成归一化数值
网站排名

请注意以下主要报告特点：

默认情况下，排名基于差异百分比。
DataSheet 选项卡包含原始数据摘要，按每个账户的月度数据块进行细分。
如果账户没有任何保存在系统中的标准化系数，那么报告中的标准化值将显示为 0。

您还可以在组和地点层面访问 Ranking Actual vs Normalized ERT：

在组级别，单击消耗量 > 实际与归一化排序
在位置级别，单击分析 > 实际排名与归一化排名

实际与正常化仪表板对比

使用 "实际值与归一化值 "仪表盘，在仪表盘图表中直观地比较实际值和归一化值。该仪表板还能计算与正常化值相关的节约和浪费情况，以便确定账户在所选时间段内的能源绩效。

前提条件：与 Ranking Actual vs Normalized ERT 类似，您必须通过回归分析工具或外部建模，对适用的账户或仪表进行回归分析。无论哪种情况，得出的回归系数都必须作为账户属性保存到 Envizi ESG Suite 中。

图表中的累计节余净额和累计浪费净额柱形图显示账户或仪表在所选期间的总体表现。