能耗(统计/预测)仪表

⚡ Energy Consumption Dashboard

Energy-consumption dashboard: computes statistics (mean, peak, trend) and a short forecast from the entered consumption series.

📐 工作原理与说明
本工具用于能耗(统计/预测)仪表,换算因子依据国际单位制(SI)及相关标准定义,结果保留输入精度;纯前端本地处理,数据不上传。

📚 深度解析:能耗(统计/预测)仪表(描述统计与波动分析)

💡 常见使用场景

  • 能耗台账分析:录入逐月或逐日用量,算均值与波动幅度
  • 异常识别:用标准差与极差判断是否存在异常高耗时段
  • 节能基线建立:以均值作为能耗基准,用于节能量核算
方法
算法:把输入按逗号/空格/换行切分并解析为数值序列(默认示例为 10,20,30,40,50,60,70,80 共 8 项);样本量 n;总和 = Σx;均值 = 总和/n;中位数按排序后取中间值(n 为偶数时取中间两项平均);方差 = Σ(x−均值)²/n(总体方差,除以 n 而非 n−1);标准差 = √方差;最小值、最大值取排序首尾;极差 = 最大值 − 最小值。数据全部在浏览器本地处理,不上传服务器。
算例
例:录入 10,20,30,40,50,60,70,80 → n=8、总和 360、均值 45.00、中位数 45.00、最小值 10、最大值 80、极差 70.00、方差 525.00、标准差 22.91。若某月突增到 200,即 10,20,30,40,50,60,70,200 → 总和 480、均值 60.00、极差 190.00、标准差 59.61,标准差由 22.91 扩大到 59.61(变异系数近 1),可判为异常高耗需核查。若录入 8 个月均为 45 → 均值 45.00、标准差 0.00、极差 0,说明用能极其平稳。

❓ 常见问题(FAQ)

方差用的是总体还是样本口径?
本工具除以 n,即总体方差口径。若要与 Excel 的 VAR.S 或统计教材的样本方差对照,需自行除以 n−1(上例中为 525×8/7 = 600.00,标准差 24.49)。样本量较小时两者差异明显,报告口径时需注意。
均值能直接当作节能基线吗?
可以作为初步基线,但能耗通常与产量、开机天数或室外温度相关。更严谨的做法是按产量或度日数做归一化(如 kWh/件、kWh/万平方米·度日),再用归一化后的均值作基线,否则产量波动会掩盖真实节能效果。
⚠️ 使用说明与注意事项
📖关于「能耗(统计/预测)仪表」

📝工具简介

能耗(统计/预测)仪表。免费在线工具,纯前端处理,数据不上传,保护隐私安全。

功能特点

🎯使用场景