Изза последние десятилетия бесконтрольной добычи и расточительного использования невозобновляемых энергоресурсов человечество приблизилось к глобальному кризису мировых запасов топлива, а также к значительному ухудшению экологической обстановки на планете: потепление климата, болезни, загрязнение атмосферы, рек, вырубка лесов.После принятия СНиПа 23-02-2003 «Тепловая защита зданий» удается повысить энергоэффективность строящихся домов, но около недостаточном экономическом стимулировании многие компании продолжают инвестировать имущество в строительство зданий с низким уровнем энергосбережения, это дает им мочь экономить после счет снижения затрат на энергоэффективное строительство. Причина строительные нормы и правила устанавливают требования к уровню теплозащиты зданий с целью экономии энергии. При этом должны соблюдаться санитарно-гигиенические нормы микроклимата помещений и оптимальные параметры долговечности ограждающих конструкций зданий и сооружений.В большинстве стран мира одним из важнейших объектов государственного регулирования стали требования к повышению тепловой защиты зданий. Кроме экономии государственных энергоресурсов эти требования призваны защитить окружающую среду от вредных выбросов, рационального использования природных ресурсов, скидка «парникового эффекта».
https://spb.nppne.ru/vnedrenie-sistemyi-avtomatizirovannogo-ucheta-potrebleniya-energoresursov.html - установка счетчиков аскуэ
В данной статье были представлены результаты внедрения двух моделей прогнозирования энергопотребления: для день вперёд и на квартал вперёд для одном из заводов РФ. В результате удалось снизить затраты энергии более чем на 20 % в первые два месяца следовать счёт чёткого контроля за энергоресурсами, более чем на 5 % в сутки ради счёт мотивации операторов сообразно выдерживанию текущих норм, а также более чем для 2 % в день ради счёт оптимизации настроек параметров контура энергопотребления. Исключая того, определенный прибор позволяет немедля упреждать о резких колебаниях контура и предотвращать внештатные ситуации. Сторона применения моделей: промышленные предприятия, заводы, ЖКХ и городские здание обогрева помещений.5. Робастные методы оценки параметров модели — прогнозы моделей устойчивы к наличию выбросов в исходных данных [1-3].В данной статье мы рассмотрим две взаимодополняющие статистические модели прогнозирования: коридорную для изрядно месяцев вперёд и пример на день вперёд, которые были разработаны на базе Центра статистических исследований Stat Research, какой вот уже маломальски лет занимается разработкой и внедрением моделей прогнозирования в бизнес-процессы компаний, промышленных предприятий и заводов. Благодаря современным статистическим методам и уникальным разработкам Центра удаётся «выжимать по максимуму» из исходных данных и добиваться высокого и устойчивого качества прогноза. А разрабатываемый интерфейс прогноза весь адаптируется почти нужды заказчика для быстрого принятия решений здесь и сейчас.