Geeignete Energieleistungskennzahlen, in Fachkreisen kurz EnPIs (= energy performance indicators) genannt, zu finden, ist nicht immer einfach. In den meisten Fällen hängt der zu betrachtende Energieverbrauch von variablen Einflussfaktoren ab, die Sie erkennen und berücksichtigen müssen, damit die gebildete EnPI die Realität möglichst gut widerspiegelt. Schon 2014 wurde für diese Zwecke eine eigene internationale Norm, die ISO 50006, veröffentlicht. Diese Norm kann für den Anwender sehr hilfreich sein und ist dem Leser ergänzend zu dieser Veröffentlichung sehr zu empfehlen. Dieses E-Book bietet darüber hinaus folgenden Mehrwert: -Sie erhalten das komplette Handwerkzeug, das Sie benötigen, um statistische Modelle zu erstellen und anzuwenden; -das Beispiel zur klimatischen Bereinigung bietet eine weltweite Lösung und dürfte nahezu für jedes Unternehmen anwendbar sein; -die in dieser Veröffentlichung im Detail erläuterte Fehlerbetrachtung ist die Lösung für das, was in der ISO 50006 im Kapitel 4.2.6.4 nur qualitativ beschrieben wurde. Die Anleitung zur Vorgehensweise in der Praxis findet sich im zweiten Teil „Modelle im Energiemanagement“. Es empfiehlt sich jedoch, zunächst den Beitrag zur Klimabereinigung zu lesen, da dort die fachlichen Grundlagen insbesondere zur Fehlerbetrachtung gelegt werden. Da für die Erstellung und Validierung statistischer Modelle Statistiksoftware benötigt wird, wird im dritten Teil im Detail erläutert, wie man das Regressionstool in Excel aktiviert und benutzt. Natürlich kann auch jede andere Statistiksoftware eingesetzt werden. Excel-Tool zur Leistungsbewertung Letztlich geht es immer um die Frage: „Habe ich mich energetisch verbessert?“. Dies ist bei absoluten und spezifischen Energieverbräuchen, sofern diese EnPIs geeignet sind, durch den Vergleich der EnPI-Werte zweier Zeiträume einfach möglich. Bei statistischen oder technischen Modellen ist dies etwas gewöhnungsbedürftig. Daher ist dieser Publikation noch ein kleines Excel-Tool zur Leistungsbewertung beigefügt. Nach Eingabe weniger aus der statistischen Analyse bekannter Daten können Sie visuell unmittelbar erkennen, ob sie sich verbessert oder verschlechtert haben, inklusive Fehlerbalken. Mit dieser Publikation und dem beigefügten Tool erhalten Sie das nötige Wissen und Handwerkzeug, um selbstständig geeignete EnPIs zu erstellen und anzuwenden.weiterlesen