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      Improving Energy Performance Indicators with the Help of Multivariable Linear Regression

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      https://www.riss.kr/link?id=O117688094

      • 저자
      • 발행기관
      • 학술지명
      • 권호사항
      • 발행연도

        2019년

      • 작성언어

        -

      • Print ISSN

        0930-7516

      • Online ISSN

        1521-4125

      • 등재정보

        SCIE;SCOPUS

      • 자료형태

        학술저널

      • 수록면

        1861-1870   [※수록면이 p5 이하이면, Review, Columns, Editor's Note, Abstract 등일 경우가 있습니다.]

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Companies with energy management systems face difficulties in practice to determine an improvement in energy efficiency in a way that can be verified. This is due to a variety of influences on energy consumption, such as differing product portfolios, ...

      Companies with energy management systems face difficulties in practice to determine an improvement in energy efficiency in a way that can be verified. This is due to a variety of influences on energy consumption, such as differing product portfolios, rising production volumes, and climatic influences. With the aid of multivariable linear regression analysis, the relationship between a company's electricity consumption and potential influencing factors is examined step by step. The result is a mathematical formula that is at once the energy‐related baseline and the new energy performance indicator (EnPI) for electricity as an energy source.
      By multivariable linear regression analysis, the relationship between a company's electricity consumption and potential influencing factors is examined stepwise. The result is a mathematical formula that is both the new energy baseline and the new energy performance indicator for electricity. The model is well‐suited in companies whose energy consumption is subject to a large number of influencing variables.

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