Capturez et analysez automatiquement les données des compteurs intelligents pour éclairer et accélérer les initiatives d’efficacité énergétique de toutes les installations
IBM® Envizi: Interval Meter Analytics est un logiciel qui rassemble les données des compteurs de fournisseurs de services collectifs et des systèmes de sous-compteurs afin de simplifier le suivi des données de demande et de consommation d’énergie à un niveau granulaire.
Grâce à de puissants outils d’analyse des données, de benchmarking et de flux de travaux, il fournit une vue contextualisée des données des compteurs intelligents avec d’autres caractéristiques des installations pour :
- Calculer les intensités des services collectifs normalisées en fonction des conditions météorologiques
- Identifier les installations inefficaces
- Mettre en évidence les installations qui présentent le potentiel d’économies de coûts et d’énergie le plus élevé.
Avec des fonctionnalités telles que les compteurs virtuels pour combiner ou fractionner les données d’intervalle afin que les charges virtuelles puissent être représentées ainsi que la capture automatisée des données d’intervalle, vous pouvez consacrer plus de temps à mettre en place des actions concrètes qu’à traiter des tâches administratives.
Partant d’une vue d’ensemble du portefeuille, vous pouvez accéder à des groupes, à des sites ou à des compteurs individuels et produire des rapports sur une série d’indicateurs de performance des services collectifs comprenant la consommation, la demande, les émissions et l’intensité relative de l’énergie et de l’eau.
Effectuez une analyse de régression pour normaliser les performances énergétiques en fonction des conditions météorologiques et des ICP, puis mesurez et suivez les économies par rapport aux périodes de référence au fil du temps.
Consultez les données de vos compteurs sur les tableaux de bord intégrés, puis extrayez des rapports et analysez la demande et la consommation d’énergie et d’eau à différents niveaux de granularité.
Utilisez des modèles de données basés sur les jours de la semaine et sur la correction en fonction des conditions météorologiques pour générer des alertes lorsque la demande ou la consommation s’écarte des valeurs attendues. Triez et classez les tickets par ordre de priorité afin de les attribuer pour examen et résolution.