随着环境问题的突出，能源损耗较严重。机械企业是国民经济的支柱产业，铸造又占有较大的比重。机械污染问题也面临着严峻的挑战，“高消耗、高排放、低效率”的问题仍十分突出。铸造生产需要消耗大量的能源，同时又产生大量的废弃物，想要实现能源减排，就需要将能源先管起来，从而减少能耗损耗，降低排放，从而节省成本。 针对工厂内的设备进行节能监控与分析管理，通过平台能够实现数据的统一采集、管理与使用，实现能源的成本

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能源消耗与分析是能源科学管理的基础，也可促进能源管理工作的改善，在企业中能源管理系统的作用也愈加重要。 首先，能源计量是能源管理的基础，通过能源精准计老化，容易出现测量设备不准确以及其他一些人为因素原因导致的计量数据不精准，所以结果会出现误差。因此需要不断完善和改进计量设备，并加强计量过程的监控与管理，以确保能源计量的准确性。 能源分析是能源管理的核心，通过能源数据分析，找出能源消耗规律以及特

2006-2021地级市能源消耗数据（含原始数据+计算过程+结果） 1、时间：2006-2021年 2、来源：城市统计年鉴、各省市统计年鉴和地级市统计公报 3、指标：全社会用电量万千瓦时、人工煤气和天然气供气总量万立方米市辖区、液化石油气供气总量吨市辖区、电折标准煤系数0.1229千克标准煤/千瓦小时=1.229吨标准煤/万千瓦小时、天然气折标准煤系数1.33千克标准煤/立方米=13.3吨标

2008-2020年上市公司能耗数据/上市公司能源消耗数据 1、时间：2008-2020年 2、指标包括：上市公司ID、证券代码、证券简称、资源名称、消耗量、单位 EndDate [统计截止日期] - YYYY-12-31 InstitutionID [上市公司ID] - null Symbol [证券代码] - 交易所公布的股票代码 ShortName [证券简称] - null Reso

本文转自：采用pandas 处理时间序列（能源消耗实战） - 知乎 作者：BingBlackBean 前言 时间序列的处理是传统经济学里面的一个重要篇章，在数据科学和机器学习的背景下，时间序列分析所包含的内容更加复杂。 计量经济学里的时间序列特指一元时间序列，也就是数据包含两列，第一列是时间戳，第二列是观察对象。这属于比较经典的时间序列。有时候你会注意到一些时间序列的模型或者算法，比如ARIMA