Modello di attribuzione dei consumi e dei costi energetici

Maggio 2013 7° Convegno Meet Minitab .Stefano Gorla Federica Finotti

Energia e Privacy

2

Sito di via Gallarate con residenti 7 società

Ingresso unico dei vettori energetici con unico contatore

Come suddividere i costi?

3

4

1400120010008006004002000

8000

7000

6000

5000

4000

3000

2000

1000

0

m^2

kWh

me

di

S 194,396

R-Sq 99,6%

R-Sq(adj) 99,5%

Fitted Line PlotkWh medi = - 136,5 + 5,468 m^2

1400120010008006004002000

50000

40000

30000

20000

10000

0

m^2

kWh

6 m

esi

S 1165,29

R-Sq 99,7%

R-Sq(adj) 99,5%

Fitted Line PlotkWh 6 mesi = - 818,4 + 32,81 m^2

Da una prima analisi emerge che l’energia elettrica misurata dai sensori dedicati è strettamente correlata con i metri quadri della stessa.

Riportiamo di seguito dei grafici esplicativi dove emerge la forte correlazione tra consumo elettrico e m2. Il primo è relativo al consumo medio dei primi sei mesi del 2012. Il secondo riguarda il consumo totale dei primi sei mesi del 2012.

5

1400120010008006004002000

7000

6000

5000

4000

3000

2000

1000

0

m^2

Giu

gn

o

S 251,403

R-Sq 99,4%

R-Sq(adj) 99,1%

Fitted Line PlotGiugno = - 127,0 + 5,203 m^2

Il terzo è relativo al solo mese di giugno 2012.Come si può notare è elevatissimo il valore di R2, per tutti i tre grafici, che denota una forte correlazione tra i due fattori.

6

L’analisi è stata fatta su due modelli

Metodo 1: vengono attribuiti i costi elettrici attraverso un calcolo che considera alcuni consumi elettrici, misurati attraverso delle apparecchiature elettroniche poste su quadri elettrici dedicati, ed ad una attribuzione percentuale dei rimanenti; percentuale dettata da misure empiriche e che doveva essere modificata ogni mese per una corretta allocazione dei consumi. Le società presenti sul sito erano in numero minore e con configurazione diversa dallo stato attuale.

7

Metodo 2: inserzione di ulteriori sensori su aree dedicate (mensa, CED, 2° e 3° piano, UTA e gruppi frigo) in modo d’avere i consumi puntuali dedicati. Per le aree scoperte, non misurate, data l’elevata correlazione esistente tra m2 e kWh è possibile correlare la percentuale del consumo elettrico con i m2, come ad esempio per i corridoi. Sono esclusi da tale attribuzione i consumi elettrici delle apparecchiature tecniche (UTA e gruppi frigo). Per i consumi termici invece si è pensato di attribuire il consumo a m3, infatti il riscaldamento avviene sulla volumetria degli spazi.

Metodo 3: vengono attribuiti un valore medio di 5.7 kWh/m2 per le zone uffici non misurate scorporando anche le UTA dedicate.

8

SOCIETA' 1 SOCIETA' 2 SOCIETA' 3 SOCIETA' 4 SOCIETA' 5 S OCIETA' 6 SOCIETA' 7 SOCIETA' 8 TOTALEkWh 1 21.118 11.669 78.407 5.499 57.337 10.782 184.812kWh 2 28.053 13.548 16.024 18.867 4.708 47.984 4.903 50.724 184.812kWh 3 16.196 7.802 22.239 26.184 2.582 44.317 6.805 58.688 184.812

Delta kWh 2 - 1 6.935 1.879 -59.540 -792 -9.353 -5.878Delta kWh 3 - 1 -4.922 -3.867 -52.223 -2.917 -13.020 -3.977

€ 1 2.965 1.638 11.007 772 8.049 1.514 25.946€ 2 3.938 1.902 2.250 2.649 661 6.736 688 7.121 25.946€ 3 2.274 1.095 3.122 3.676 362 6.222 955 8.239 25.946

Delta € 2 - 1 974 264 -8.359 -111 -1.313 -825Delta € 3 - 1 -691 -543 -7.331 -410 -1.828 -558

SOCIETA' 1 SOCIETA' 2 SOCIETA' 3 SOCIETA' 4 SOCIETA' 5 S OCIETA' 6 SOCIETA' 7 SOCIETA' 8 TOTALEkWh 1 20.365 11.447 78.980 5.454 56.277 10.624 183.146kWh 2 27.516 13.308 16.102 18.958 4.581 47.331 4.927 50.423 183.146kWh 3 15.587 7.526 22.357 26.323 2.443 43.631 6.841 58.440 183.146

Delta kWh 2 - 1 7.152 1.861 -60.022 -873 -8.946 -5.697Delta kWh 3 - 1 -4.778 -3.921 -52.657 -3.012 -12.646 -3.783

€ 1 2.859 1.607 11.088 766 7.901 1.491 25.712€ 2 3.863 1.868 2.261 2.662 643 6.645 692 7.079 25.712€ 3 2.188 1.057 3.139 3.695 643 6.125 960 8.204 25.712

Delta € 2 - 1 1.004 261 -8.426 -123 -1.256 -800Delta € 3 - 1 -671 -550 -7.393 -123 -1.775 -531

SOCIETA' 1 SOCIETA' 2 SOCIETA' 3 SOCIETA' 4 SOCIETA' 5 S OCIETA' 6 SOCIETA' 7 SOCIETA' 8 TOTALEkWh 1 18.266 10.264 71.039 4.713 55.308 13.863 173.453kWh 2 26.938 13.157 14.505 17.078 4.442 46.526 4.438 46.368 173.453kWh 3 16.505 8.100 19.933 23.468 2.572 43.490 6.099 53.286 173.453

Delta kWh 2 - 1 8.673 2.893 -53.961 -271 -8.782 -9.425Delta kWh 3 - 1 -1.761 -2.164 -47.571 -2.141 -11.818 -7.764

€ 1 2.564 1.441 9.973 662 7.765 1.946 24.351€ 2 3.782 1.847 2.036 2.398 624 6.532 623 6.510 24.351€ 3 2.317 1.137 2.798 3.295 624 6.105 856 7.481 24.351

Delta € 2 - 1 1.218 406 -7.576 -38 -1.233 -1.323Delta € 3 - 1 -247 -304 -6.678 -38 -1.659 -1.090

GENNAIO 2012

FEBBRAIO 2012

MARZO 2012

9

Nel primo caso i consumi delle zone comuni venivano attribuiti solo alla società proprietaria del sito, nel secondo caso i consumi vengono attribuiti a tutte le società compresi i consumi UTA e zone comuni, nel terzo caso i consumi sono attribuiti alle singole società con le rispettivo peso delle parti comuni e alla società 6 vengono attribuiti solo i consumi comuni relativi alla mensa e al corridoio verso mensa.

Si può notare, nel secondo modello, come una distribuzione più dettagliata e analitica abbia evidenziato un risparmio per alcune società ed un leggero aumento per altre. Per il terzo modello invece abbiamo una maggior precisione nell’assegnazione dei consumi per le singole società con una riduzione generalizzata dei costi.

10

654321

4200

4000

3800

3600

3400

3200

3000

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=3610

+3SL=4155

-3SL=3064

+2SL=3973

-2SL=3246

+1SL=3791

-1SL=3428

Xbar Chart of BERI

654321

3750

3500

3250

3000

2750

2500

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=3038

+3SL=3590

-3SL=2487

+2SL=3406

-2SL=2671

+1SL=3222

-1SL=2854

Xbar Chart of DRH

3900380037003600350034003300

2,0

1,5

1,0

0,5

0,0

BERI

Fre

qu

en

cy

Mean 3610

StDev 155,9

N 6

Histogram of BERINormal

34003200300028002600

2,0

1,5

1,0

0,5

0,0

DRH

Fre

qu

en

cy

Mean 3038

StDev 216,6

N 6

Histogram of DRHNormal

11

654321

1100

1050

1000

950

900

850

800

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=928,5

+3SL=1083,3

-3SL=773,7

+2SL=1031,7

-2SL=825,3

+1SL=980,1

-1SL=876,9

Xbar Chart of PMTC

654321

40000

37500

35000

32500

30000

27500

25000

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=32344

+3SL=38627

-3SL=26061

+2SL=36533

-2SL=28156

+1SL=34438

-1SL=30250

Xbar Chart of PMI

3600034000320003000028000

2,0

1,5

1,0

0,5

0,0

PMI

Fre

qu

en

cy

Mean 32344

StDev 2056

N 6

Histogram of PMINormal

11001000900800700

2,0

1,5

1,0

0,5

0,0

PMTC

Fre

qu

en

cy

Mean 928,5

StDev 110,6

N 6

Histogram of PMTCNormal

12

654321

8500

8000

7500

7000

6500

6000

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=7326

+3SL=8495

-3SL=6158

+2SL=8105

-2SL=6547

+1SL=7716

-1SL=6937

Xbar Chart of BANK

80007600720068006400

2,0

1,5

1,0

0,5

0,0

BANK

Fre

qu

en

cy

Mean 7326

StDev 438,7

N 6

Histogram of BANKNormal

350003000025000200001500010000

0,00016

0,00014

0,00012

0,00010

0,00008

0,00006

0,00004

0,00002

0,00000

X

De

nsi

ty

27560,8 2751,23

17536,2 3168,42

Mean StDev

Normal

Confronto distribuzione modello 2 (black line) e modello 3 (red line) BANQUE

1750015000125001000075005000

0,00030

0,00025

0,00020

0,00015

0,00010

0,00005

0,00000

X

De

nsi

ty

13416,5 1306,24

8557,81 1546,35

Mean StDev

Normal

Confronto distribuzione modello 2 (black line) e modello 3 (red line) BERI

13

2800

0

2600

0

2400

0

2200

0

2000

0

1800

0

1600

0

1400

0

1200

0

1000

0

0,00030

0,00025

0,00020

0,00015

0,00010

0,00005

0,00000

X

De

nsi

ty

14460,5 1432,76

19662 2278,92

Mean StDev

Normal

Confronto distribuzione modello 2 (black line) e modello 3 (red line) CITROEN

3000025000200001500010000

0,00025

0,00020

0,00015

0,00010

0,00005

0,00000

X

De

nsi

ty

17025,6 1686,9

23149,7 2683,16

Mean StDev

Normal

Confronto distribuzione modello 2 (black line) e modello 3 (red line) PAI

600050004000300020001000

0,0009

0,0008

0,0007

0,0006

0,0005

0,0004

0,0003

0,0002

0,0001

0,0000

X

De

nsi

ty4555,85 470,73

2758,73 526,58

Mean StDev

Normal

Confronto distribuzione modello 2 (black line) e modello 3 (red line) PMTC

9000

0

8000

0

7000

0

6000

0

5000

0

4000

0

3000

0

2000

0

1000

00

0,000030

0,000025

0,000020

0,000015

0,000010

0,000005

0,000000

X

De

nsi

ty

52885,9 13399

50030,8 13715,8

Mean StDev

Normal

Confronto distribuzione modello 2 (black line) e modello 3 (red line) PMI

14

800070006000500040003000

0,0009

0,0008

0,0007

0,0006

0,0005

0,0004

0,0003

0,0002

0,0001

0,0000

X

De

nsi

ty4424,23 438,4

6016,3 697,32

Mean StDev

Normal

Confronto distribuzione modello 2 (black line) e modello 3 (red line) PSA/DRH

7000060000500004000030000

0,00010

0,00008

0,00006

0,00004

0,00002

0,00000

X

De

nsi

ty

46522,3 4121,4

53140,7 5111,2

Mean StDev

Normal

Confronto distribuzione modello 2 (black line) e modello 3 (red line) PSAs

654321

17000

16000

15000

14000

13000

12000

11000

10000

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=13416

+3SL=16573

-3SL=10260

+2SL=15521

-2SL=11312

+1SL=14469

-1SL=12364

Xbar Chart of BERI_1

654321

12000

11000

10000

9000

8000

7000

6000

5000

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=8558

+3SL=11556

-3SL=5560

+2SL=10557

-2SL=6559

+1SL=9557

-1SL=7558

Xbar Chart of BERI_1_1

15

654321

36000

34000

32000

30000

28000

26000

24000

22000

20000

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=27561

+3SL=34405

-3SL=20717

+2SL=32123

-2SL=22998

+1SL=29842

-1SL=25280

Xbar Chart of BANQUE

654321

24000

22000

20000

18000

16000

14000

12000

10000

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=17536

+3SL=23769

-3SL=11303

+2SL=21691

-2SL=13381

+1SL=19614

-1SL=15459

Xbar Chart of BANQUE_1

654321

17000

16000

15000

14000

13000

12000

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=14461

-3SL=11773

+2SL=16252

-2SL=12669

+1SL=15356

-1SL=13565

+3SL=17148

Xbar Chart of CITROËN

654321

24000

23000

22000

21000

20000

19000

18000

17000

16000

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=19662

+3SL=23308

-3SL=16015

+2SL=22093

-2SL=17231

+1SL=20877

-1SL=18446

Xbar Chart of CITROËN_1

16

654321

21000

20000

19000

18000

17000

16000

15000

14000

13000

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=17026

+3SL=20190

-3SL=13862

+2SL=19135

-2SL=14916

+1SL=18080

-1SL=15971

Xbar Chart of PAI

654321

28000

26000

24000

22000

20000

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=23150

+3SL=27443

-3SL=18856

+2SL=26012

-2SL=20287

+1SL=24581

-1SL=21719

Xbar Chart of PAI_1

654321

6000

5500

5000

4500

4000

3500

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=4556

+3SL=5745

-3SL=3366

+2SL=5349

-2SL=3763

+1SL=4952

-1SL=4159

Xbar Chart of PMTC_1

654321

4000

3500

3000

2500

2000

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=2759

+3SL=3801

-3SL=1716

+2SL=3454

-2SL=2064

+1SL=3106

-1SL=2411

Xbar Chart of PMTC_1_1

17

654321

80000

70000

60000

50000

40000

30000

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=52886

+3SL=76293

-3SL=29479

+2SL=68491

-2SL=37281

+1SL=60688

-1SL=45083

1

Xbar Chart of PMI_1

654321

80000

70000

60000

50000

40000

30000

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=50031

+3SL=72734

-3SL=27328

+2SL=65166

-2SL=34895

+1SL=57598

-1SL=42463

1

Xbar Chart of PMI_1_1

654321

5250

5000

4750

4500

4250

4000

3750

3500

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=4425

+3SL=5247

-3SL=3602

+2SL=4973

-2SL=3877

+1SL=4699

-1SL=4151

Xbar Chart of PSAS/DRH

654321

7000

6500

6000

5500

5000

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=6016

+3SL=7132

-3SL=4901

+2SL=6760

-2SL=5272

+1SL=6388

-1SL=5644

Xbar Chart of PSAS/DRH_1

18SOCIETA' 1 SOCIETA' 2 SOCIETA' 3 SOCIETA' 4 SOCIETA' 5 S OCIETA' 6 SOCIETA' 7 SOCIETA' 8 TOTALE

METODO 1MEDOTO 2 7.136,11 3.458,67 2.349,19 2.765,90 1.279,29 27.523,50 8.394,26 718,82 53.625,74Delta 2-1 7.136,11 3.458,67 2.765,90 1.279,29 27.523,50 8.394,26 718,82

€ 1€ 2 3.211,25 1.556,40 1.057,13 1.244,65 575,68 12.385,58 3.777,42 323,47 24.131,58

Delta € 2-1 3.211,25 1.556,40 1.244,65 575,68 12.385,58 3.777,42 323,47

METODO 1MEDOTO 2 5.726,91 2.775,67 1.885,28 2.219,70 1.026,66 22.088,32 6.736,61 576,87 43.036,03Delta 2-1 5.726,91 2.775,67 2.219,70 1.026,66 22.088,32 6.736,61 576,87

€ 1€ 2 2.577,11 1.249,05 848,38 998,87 462,00 9.939,74 3.031,47 259,59 19.366,21

Delta € 2-1 2.577,11 1.249,05 998,87 462,00 9.939,74 3.031,47 259,59

METODO 1 1.119,81 424,76 2.432,70 185,35 7.877,31 944,50 123,57 13.108,00MEDOTO 2 2.526,54 1.224,54 831,73 979,27 452,93 9.744,70 2.971,99 254,50 18.986,20Delta 2-1 1.406,73 799,78 -1.453,43 267,58 1.867,39 2.027,49 130,93

€ 1 1.576,35 597,92 3.424,46 260,91 11.088,74 1.329,56 173,94 18.451,88€ 2 1.136,94 551,04 374,28 440,67 203,82 4.385,12 1.337,39 114,52 8.543,79

Delta € 2-1 -439,41 -46,88 -2.983,79 -57,09 -6.703,62 7,83 -59,42

METODO 1 1.497,43 567,99 753,88 247,85 10.017,25 2.643,73 185,89 15.914,02MEDOTO 2 2.264,54 1.097,56 745,48 877,72 405,97 8.734,19 2.663,80 228,11 17.017,37Delta 2-1 767,11 529,57 123,84 158,12 -1.283,06 20,07 42,22

€ 1 671,43 254,68 338,03 111,13 4491,64 1185,42 83,35 7.135,68€ 2 1.019,04 493,90 335,47 394,97 182,69 3.930,39 1.198,71 102,65 7.657,82

Delta € 2-1 347,61 239,22 56,94 71,56 -561,25 13,29 19,30

METODO 1 728,95 272,57 366,99 120,65 4.876,39 1.286,97 90,49 7.743,01MEDOTO 2 603,27 292,58 198,73 233,98 108,22 2.328,33 710,11 60,81 4.536,03Delta 2-1 -125,68 20,01 -133,01 -12,43 -2.548,06 -576,86 -29,68

€ 1 329,05 124,81 165,66 2.201,23 54,46 580,94 40,85 3.497,00€ 2 271,47 131,66 89,43 105,29 48,70 1.047,75 319,55 27,36 2.041,21

Delta € 2-1 -57,58 6,85 -60,37 -2.152,53 466,81 278,70 -13,49

METODO 1 718,60 272,57 361,78 118,94 4.807,20 1.268,70 89,21 7.637,00MEDOTO 2 356,98 173,02 117,52 138,36 64,00 1.376,86 419,92 35,96 2.682,62Delta 2-1 -361,62 -99,55 -223,42 -54,94 -3.430,34 -848,78 -53,25

€ 1 323,63 122,76 162,93 53,57 2.164,97 571,38 40,17 3.439,41€ 2 160,64 77,86 52,88 62,26 28,80 619,59 188,96 16,18 1.207,18

Delta € 2-1 -162,99 -44,90 -100,67 -2.136,17 -1.545,38 -382,42 -23,99

METODO 1MEDOTO 2 349,04 169,17 114,90 135,28 62,57 1.346,21 410,57 35,16 2.622,90Delta 2-1 349,04 169,17 135,28 62,57 1.346,21 410,57 35,16

€ 1€ 2 157,07 76,13 51,71 60,88 28,16 605,79 184,76 15,82 1.180,31

Delta € 2-1 157,07 76,13 60,88 28,16 605,79 184,76 15,82

LUGLIO

FEBBRAIO

GENNAIO

MARZO

APRILE

MAGGIO

GIUGNO

19

7654321

3000

1500

0Ind

ivid

ua

l Va

lue

_X=1313

UCL=2771

LCL=-145

7654321

2000

1000

0

Mo

vin

g R

an

ge

__MR=548

UCL=1791

LCL=0

642

3000

1500

0

Observation

Va

lue

s

40003000200010000-1000

LSL USL

LSL 150

USL 4000

Specifications

50000-5000

Within

O v erall

Specs

StDev 486,0

Cp 1,32

Cpk 0,80

PPM 8358,29

Within

StDev 1320

Pp 0,49

Ppk 0,29

Cpm *

PPM 209907,00

Overall

1

1

Process Capability Sixpack of BERI modello2I Chart

Moving Range Chart

Last 7 Observations

Capability Histogram

Normal Prob PlotA D: 0,509, P: 0,126

Capability Plot

7654321

8000

4000

0Ind

ivid

ua

l Va

lue

_X=2709

UCL=5718

LCL=-299

7654321

4000

2000

0

Mo

vin

g R

an

ge

__MR=1131

UCL=3696

LCL=0

642

8000

4000

0

Observation

Va

lue

s

80006000400020000-2000

LSL USL

LSL 200

USL 8000

Specifications

1000050000-5000

Within

O v erall

Specs

StDev 1003

Cp 1,30

Cpk 0,83

PPM 6174,66

Within

StDev 2723

Pp 0,48

Ppk 0,31

Cpm *

PPM 204357,45

Overall

1

1

Process Capability Sixpack of BANQUE modello 2I Chart

Moving Range Chart

Last 7 Observations

Capability Histogram

Normal Prob PlotA D: 0,509, P: 0,126

Capability Plot

4321

2000

1000

0

Ind

ivid

ua

l Va

lue

_X=1016

UCL=2041

LCL=-9

4321

1000

500

0

Mo

vin

g R

an

ge

__MR=385

UCL=1259

LCL=0

4321

1600

1200

800

Observation

Va

lue

s

16001200800400

LSL USL

LSL 600

USL 1200

Specifications

3000200010000

Within

O v erall

Specs

StDev 341,7

Cp 0,29

Cpk 0,18

PPM 406978,59

Within

StDev 371,2

Pp 0,27

Ppk 0,17

Cpm *

PPM 441354,86

Overall

Process Capability Sixpack of BANQUE Modello 1I Chart

Moving Range Chart

Last 4 Observations

Capability Histogram

Normal Prob PlotA D: 0,337, P: 0,280

Capability Plot

4321

800

400

0

Ind

ivid

ua

l Va

lue

_X=384,5

UCL=773,3

LCL=-4,4

4321

400

200

0

Mo

vin

g R

an

ge

__MR=146,2

UCL=477,7

LCL=0

4321

500

400

300

Observation

Va

lue

s

140012001000800600400200

LSL USL

LSL 100

USL 1500

Specifications

10005000

Within

O v erall

Specs

StDev 129,6

Cp 1,80

Cpk 0,73

PPM 14096,67

Within

StDev 141,8

Pp 1,65

Ppk 0,67

Cpm *

PPM 22441,58

Overall

Process Capability Sixpack of BERI modello 1I Chart

Moving Range Chart

Last 4 Observations

Capability Histogram

Normal Prob PlotA D: 0,348, P: 0,257

Capability Plot

20

7654321

2000

1000

0Ind

ivid

ua

l Va

lue

_X=1050

UCL=2216

LCL=-116

7654321

1600

800

0

Mo

vin

g R

an

ge

__MR=438

UCL=1432

LCL=0

642

2000

1000

0

Observation

Va

lue

s

3000200010000-1000

LSL USL

LSL 100

USL 3000

Specifications

400020000-2000

Within

O v erall

Specs

StDev 388,7

Cp 1,24

Cpk 0,81

PPM 7258,60

Within

StDev 1055

Pp 0,46

Ppk 0,30

Cpm *

PPM 216281,22

Overall

1

1

Process Capability Sixpack of PAI modello 2I Chart

Moving Range Chart

Last 7 Observations

Capability Histogram

Normal Prob PlotA D: 0,509, P : 0,126

Capability Plot

7654321

1000

500

0Ind

ivid

ua

l Va

lue

_X=486

UCL=1025

LCL=-54

7654321

500

250

0

Mo

vin

g R

an

ge

__MR=202,8

UCL=662,6

LCL=0

642

1000

500

0

Observation

Va

lue

s

160012008004000-400

LSL USL

LSL 50

USL 1500

Specifications

200010000-1000

Within

O v erall

Specs

StDev 179,8

Cp 1,34

Cpk 0,81

PPM 7688,49

Within

StDev 488,1

Pp 0,50

Ppk 0,30

Cpm *

PPM 204865,25

Overall

1

1

Process Capability Sixpack of PMTC modello 2I Chart

Moving Range Chart

Last 7 Observations

Capability Histogram

Normal Prob PlotA D: 0,509, P : 0,126

Capability Plot

4321

3000

1500

0

Ind

ivid

ua

l Va

lue

_X=979

UCL=2815

LCL=-857

4321

2000

1000

0

Mo

vin

g R

an

ge

__MR=690

UCL=2255

LCL=0

4321

2400

1600

800

Observation

Va

lue

s

3000200010000-1000

LSL USL

LSL 300

USL 2500

Specifications

400020000-2000

Within

O v erall

Specs

StDev 612,0

Cp 0,60

Cpk 0,37

PPM 140124,77

Within

StDev 986,5

Pp 0,37

Ppk 0,23

Cpm *

PPM 307218,23

Overall

Process Capability Sixpack of PAI modello 1I Chart

Moving Range Chart

Last 4 Observations

Capability Histogram

Normal Prob PlotA D: 0,552, P: 0,056

Capability Plot

4321

300

150

0

Ind

ivid

ua

l Va

lue

_X=168,2

UCL=337,9

LCL=-1,5

4321

200

100

0

Mo

vin

g R

an

ge

__MR=63,8

UCL=208,5

LCL=0

4321

250

200

150

Observation

Va

lue

s

2802402001601208040

LSL USL

LSL 50

USL 300

Specifications

4503001500

Within

O v erall

Specs

StDev 56,56

Cp 0,74

Cpk 0,70

PPM 28222,86

Within

StDev 61,44

Pp 0,68

Ppk 0,64

Cpm *

PPM 43168,83

Overall

Process Capability Sixpack of PMTC modello 1I Chart

Moving Range Chart

Last 4 Observations

Capability Histogram

Normal Prob PlotA D: 0,337, P: 0,280

Capability Plot

21

7654321

20000

10000

0Ind

ivid

ua

l Va

lue

_X=10449

UCL=22052

LCL=-1155

7654321

16000

8000

0

Mo

vin

g R

an

ge

__MR=4363

UCL=14255

LCL=0

642

20000

10000

0

Observation

Va

lue

s

3000020000100000-10000

LSL USL

LSL 1200

USL 28000

Specifications

40000200000-20000

Within

O v erall

Specs

StDev 3868

Cp 1,15

Cpk 0,80

PPM 8398,47

Within

StDev 10500

Pp 0,43

Ppk 0,29

Cpm *

PPM 236526,71

Overall

1

1

Process Capability Sixpack of PMI modello 2I Chart

Moving Range Chart

Last 7 Observations

Capability Histogram

Normal Prob PlotA D: 0,509, P: 0,126

Capability Plot

7654321

8000

4000

0Ind

ivid

ua

l Va

lue

_X=3187

UCL=6726

LCL=-352

7654321

4000

2000

0

Mo

vin

g R

an

ge

__MR=1331

UCL=4347

LCL=0

642

8000

4000

0

Observation

Va

lue

s

1000

080

0060

0040

0020

000

-200

0

-400

0

LSL USL

LSL 350

USL 8500

Specifications

100000-10000

Within

O v erall

Specs

StDev 1180

Cp 1,15

Cpk 0,80

PPM 8094,12

Within

StDev 3202

Pp 0,42

Ppk 0,30

Cpm *

PPM 236411,24

Overall

1

1

Process Capability Sixpack of PSAS modello 2I Chart

Moving Range Chart

Last 7 Observations

Capability Histogram

Normal Prob PlotA D: 0,509, P : 0,126

Capability Plot

4321

4000

2000

0

Ind

ivid

ua

l Va

lue

_X=1536

UCL=4261

LCL=-1189

4321

3000

1500

0

Mo

vin

g R

an

ge

__MR=1025

UCL=3348

LCL=0

4321

2400

1600

800

Observation

Va

lue

s

3000225015007500

LSL USL

LSL 900

USL 3000

Specifications

500025000

Within

O v erall

Specs

StDev 908,5

Cp 0,39

Cpk 0,23

PPM 295479,85

Within

StDev 755,1

Pp 0,46

Ppk 0,28

Cpm *

PPM 226073,92

Overall

Process Capability Sixpack of PSAS modello 1I Chart

Moving Range Chart

Last 4 Observations

Capability Histogram

Normal Prob PlotA D: 0,511, P: 0,076

Capability Plot

4321

10000

5000

0

Ind

ivid

ua

l Va

lue

_X=6895

UCL=13410

LCL=379

4321

8000

4000

0

Mo

vin

g R

an

ge

__MR=2450

UCL=8005

LCL=0

4321

10000

7500

5000

Observation

Va

lue

s

12000100008000600040002000

LSL USL

LSL 4000

USL 11000

Specifications

20000100000

Within

O v erall

Specs

StDev 2172

Cp 0,54

Cpk 0,44

PPM 120686,19

Within

StDev 2526

Pp 0,46

Ppk 0,38

Cpm *

PPM 178024,02

Overall

Process Capability Sixpack of PMI modello 1I Chart

Moving Range Chart

Last 4 Observations

Capability Histogram

Normal Prob PlotA D: 0,340, P: 0,273

Capability Plot

22

12500100007500500025000-2500-5000

0,0012

0,0010

0,0008

0,0006

0,0004

0,0002

0,0000

X

De

nsi

ty1016,2 371,21

2709,06 2722,54

Mean StDev

Normal

Confronto distribuzione modello 1 (black line) e modello 2 (red line) BANQUE

6000500040003000200010000-1000-2000-3000

0,0030

0,0025

0,0020

0,0015

0,0010

0,0005

0,0000

X

De

nsi

ty

384,47 141,83

1313,03 1319,51

Mean StDev

Normal

Confronto distribuzione modello 1 (black line) e modello 2 (red line) BERI

500040003000200010000-1000-2000-3000

0,0004

0,0003

0,0002

0,0001

0,0000

X

De

nsi

ty

978,94 986,42

1050,03 1055,22

Mean StDev

Normal

Confronto distribuzione modello 1 (black line) e modello 2 (red line) PAI

2000150010005000-500-1000

0,007

0,006

0,005

0,004

0,003

0,002

0,001

0,000

X

De

nsi

ty

168,2 61,44

485,66 488,06

Mean StDev

Normal

Confronto distribuzione modello 1 (black line) e modello 2 (red line) PMTC

23

50000400003000020000100000-10000-20000-30000

0,00016

0,00014

0,00012

0,00010

0,00008

0,00006

0,00004

0,00002

0,00000

X

De

nsi

ty6894,5 2526,3

10448,9 10500,5

Mean StDev

Normal

Confronto distribuzione modello 1 (black line) e modello 2 (red line) PSAS

125010007505002500-250-500

0,009

0,008

0,007

0,006

0,005

0,004

0,003

0,002

0,001

0,000

X

De

nsi

ty

122,3 45,285

272,89 274,2

Mean StDev

Normal

Confronto distribuzione modello 1 (black line) e modello 2 (red line) PSAS/DRH

Riportiamo anche l’andamento dei consumi 2012

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CONCLUSIONI

Dai primi grafici riportati risulta che il consumo più stabile è quello relativo alla società 2 (luci sempre accese) e quello con maggior varianza 5 (spegnimento nel periodo estivo).

Dai diagrammi riportati (distribuzione gaussiana con relativa deviazione standard σ2 e carte di controllo) si evidenzia che il modello 2 risulta più preciso rispetto al modello 3 ma meno sotto controllo e con valori di σ2 più piccoli, mentre il modello tre risulta meno preciso ma più sotto controllo e maggiormente distribuito (più uniformemente; valori maggiori di σ2).

Dalle analisi risulta che le società vengono a spendere meno con il modello 3, anche se tale modello risulta meno preciso, rispetto al modello 2 ma più stabile e uniformemente distribuito.

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QUINDI:

La scelta del modello allora deve essere fatta in funzione delle necessità oggettive di attribuzione dei costi.

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Bibliografia:- Quaderno di Energy Management. S. Gorla et al. RCE Multimedia 2011- Utilizzo delle tecniche statistiche per il monitoraggio di consumi energetici. S. Gorla et al. Rivista Qualità anno 2008- Modello di attribuzione dei costi energetici per società residenti in un unico sito. S. Gorla et al. Minitab agosto 2012- Modello di analisi per la reattività termica e relativo beneficio economico di un edificio. S. Gorla et al. Rivista La Termotecnica novembre 2012- Modello di analisi per la reattività termica (“freddo”) e relativo beneficio economico di un edificio: parte II S. Gorla et al. Rivista La Termotecnica- Efficacia energetica una strada verso il risparmio in aziendaS. Gorla et al. Rivista ambiente&sicurezza sul lavoro n°12 dicembre 2012 Ed. EPC- Exergia o Energia? La nuova frontiera degli Energy ManagerS. Gorla Rivista La Termotecnica (in pubblicazione)- Guida all’uso razionale dell’energia. S. Gorla 2010

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- Energy Efficiency Report Politecnico Milano novembre 2011- Sviluppo di modelli di calcolo semplificati per la valutazione delle prestazioni energetiche degli edifici Report RSE/2009/166 ENEA- UNI/TS 11300-1 Prestazioni energetiche degli edifici. Parte 1: determinazione del fabbisogno di energia termica dell’edificio per la climatizzazione estiva ed invernale maggio 2008- Direttiva europea 2002/91/Ce (Energy Performance Building Directive)- EN 15217:2007 Prestazioni energetiche degli edifici. Metodi per esprimere le prestazioni energetiche degli edifici e per la certificazione degli stessi.- EN 15316-n:2008 Impianti di riscaldamento negli edifici. Metodo di calcolo della richiesta di energia e dell’efficienza.- EN ISO 13790:2008 prestazioni energetiche degli edifici. Calcolo dell’energia per riscaldamento e raffrescamento.- EN 15603 Efficienza energetica degli edifici. Utilizzo totale dell’energia, emissioni di CO2 e definizione degli indicatori di prestazione energetica.- Dgr 26/06/2007 n° 8/5018- Dgr 31/10/2007 n° 8/5773- Dgr VIII/8745 22/10/2008- Dgr n° 5796 11/06/2009- UNI EN 832 Prestazione termica degli edifici. Calcolo del fabbisogno di energia per

il riscaldamento.- Delibera N° IX / 3508 Seduta del 23/05/2012 della regione Lombardia

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GRAZIE per l’ATTENZIONE