Сравнительный анализ потребления энергии и солнечной генерации
Интерактивная панель управления Tableau для сравнительного анализа потребления электроэнергии из сети до и после внедрения солнечной электростанции.
Помогает оценить влияние развертывания солнечной электростанции (СЭС) на энергоэффективность предприятия, сравнивая электроэнергию, закупаемую из сети, в различных местах и отчетных периодах. Панель включает ключевые операционные и аналитические метрики, такие как:
Потребление электроэнергии из сети по местоположению
Сравнительный анализ: май 2025 года против мая 2026 года
Абсолютное и процентное изменение в использовании электроэнергии из сети
Оценка воздействия генерации солнечной энергии
Коэффициент солнечного покрытия
Оценка сокращения закупок электроэнергии из сети
Консолидированные KPI для местоположений СЭС
Панель помогает оценить эффективность внедрения возобновляемой энергии, выявить паттерны потребления энергии и поддерживает принятие решений на основе данных для оперативного планирования и оптимизации затрат на энергию.
Источники данных: Система мониторинга солнечной энергии, показания счетчиков электроэнергии, счета от коммунальных служб, внутренние операционные записи
Подготовка данных: Excel, Python (Pandas)
Визуализация: Tableau Public
#tableau #dashboard #dataanalysis #datavisualization #businessanalytics #excel #sql #python #pandas #energyanalytics
Помогает оценить влияние развертывания солнечной электростанции (СЭС) на энергоэффективность предприятия, сравнивая электроэнергию, закупаемую из сети, в различных местах и отчетных периодах. Панель включает ключевые операционные и аналитические метрики, такие как:
Потребление электроэнергии из сети по местоположению
Сравнительный анализ: май 2025 года против мая 2026 года
Абсолютное и процентное изменение в использовании электроэнергии из сети
Оценка воздействия генерации солнечной энергии
Коэффициент солнечного покрытия
Оценка сокращения закупок электроэнергии из сети
Консолидированные KPI для местоположений СЭС
Панель помогает оценить эффективность внедрения возобновляемой энергии, выявить паттерны потребления энергии и поддерживает принятие решений на основе данных для оперативного планирования и оптимизации затрат на энергию.
Источники данных: Система мониторинга солнечной энергии, показания счетчиков электроэнергии, счета от коммунальных служб, внутренние операционные записи
Подготовка данных: Excel, Python (Pandas)
Визуализация: Tableau Public
#tableau #dashboard #dataanalysis #datavisualization #businessanalytics #excel #sql #python #pandas #energyanalytics