# Доказательство результата Второй уровень · L2-EVIDENCE · 12.09.2026 Исходная модель, корректировки, неопределённость и воспроизводимый вывод. ## Исходный объект Учебный объект M-01. Задана месячная исходная модель E = 400 + 12 × HDD + 80 × D, где E измеряется в кВт·ч, HDD в градусо-сутках отопления, D в днях работы. В отчётном полугодии HDD = 1 200, D = 120; фактическое потребление 21 000 кВт·ч. Стандартная неопределённость оценки экономии для упражнения задана равной 1 200 кВт·ч. ## На выходе Подготовить пакет доказательств, который можно проверить без доверия к автору расчёта. ## 1. Сформулировать проверяемое утверждение Утверждение о результате содержит объект, полезную функцию, период, границу, единицу и метод сравнения. Отдельно указать изменения комфорта, качества продукта, выпуска и надёжности. Сокращение потребления после остановки части производства требует другого объяснения, чем улучшение эффективности при прежнем выпуске. У каждого числа есть происхождение: измерение, расчёт, допущение или внешняя оценка. Протокол сохраняет эти статусы. Фраза «экономия 20%» раскрывается до конкретного числителя и знаменателя, окна наблюдения и корректировок. Такой формат позволяет проверить смысл даже до пересчёта. ## 2. Выбрать границу измерения Измерение отдельной установки облегчает связь с вмешательством, но требует учёта взаимодействий с остальным объектом. Общий счётчик охватывает весь результат и одновременно реагирует на изменения других нагрузок. Калиброванная модель может помочь при отсутствии подходящей базы, если явно указаны исходные данные и проверка. Выбор метода зависит от масштаба эффекта, доступности данных и цели подтверждения. IPMVP предлагает рамку вариантов измерения и проверки; используемая редакция и выбранный вариант фиксируются в проекте. Учебный расчёт M-01 иллюстрирует общую корректировку исходного потребления по условиям отчётного периода. ## 3. Подготовить временные ряды Свести потребление, погоду и режим работы к одинаковым интервалам и часовому поясу. Проверить пропуски, дубликаты, смену счётчика, изменение множителя и невозможные значения. Сохранить исходные файлы и журнал обработки. Коррекция данных должна быть воспроизводима. Для градусо-суток требуется одна и та же базовая температура и метод расчёта. Для рабочего дня требуется устойчивое определение. Если режим внутри дня сильно меняется, количество часов или объём выпуска может быть более подходящей переменной. Предикторы выбираются по физическому смыслу и проверяются на данных, оставленных вне настройки модели. ## 4. Вычислить скорректированную базу В M-01 коэффициенты заданы учебным условием. За шесть месяцев постоянная составляющая равна 6 × 400 = 2 400 кВт·ч. Погодная часть равна 12 × 1 200 = 14 400 кВт·ч. Режим работы добавляет 80 × 120 = 9 600 кВт·ч. Скорректированная база составляет 26 400 кВт·ч. В реальном проекте коэффициенты оценивают и проверяют до применения к отчётному периоду. Проверить знак, единицы и область применимости. Экстраполяция на температуру или выпуск вне наблюдавшегося диапазона требует отдельного обоснования. После вмешательства данные не должны незаметно переобучать исходную базу. ```text E_adjusted = months × intercept + weather_coefficient × HDD + operation_coefficient × days ``` ## 5. Получить экономию и её денежную оценку Экономия M-01 равна 26 400 − 21 000 = 5 400 кВт·ч, или 20,45% скорректированной базы. Деление на фактическое потребление дало бы другой процент с другим смыслом. Знаменатель указывается рядом с результатом. Для денежной оценки применить согласованный тариф к соответствующим интервалам. При переменной цене простое умножение годовой энергии на среднюю ставку может дать ошибку. Услуги мощности, технические затраты и отложенные замены учитываются отдельными строками. Снижение энергии и изменение стоимости должны быть видны раздельно. ```text Savings = E_adjusted − E_actual Savings_rate = Savings / E_adjusted ``` ## 6. Показать неопределённость У результата есть неопределённость измерения, исходной модели и обработки данных. Их объединение зависит от корреляций и метода оценки. Для учебного примера совокупная стандартная неопределённость уже задана: 1 200 кВт·ч. При принятом нормальном приближении интервал 5 400 ± 1,96 × 1 200 равен от 3 048 до 7 752 кВт·ч. Коэффициент 1,96 относится к этому приближению. Для малой выборки, зависимых остатков или иной модели требуется подходящий метод. Нижняя граница может использоваться в учебном консервативном сценарии расчётов, если это отдельно оговорено. Она не является универсальным правилом оплаты или сертификации. ```text Illustrative_interval = Savings ± 1.96 × standard_uncertainty ``` ## 7. Проверить альтернативное объяснение Для каждого заявленного эффекта предложить другую возможную причину: более тёплый сезон, сокращение часов, ремонт другого оборудования, смена датчика, изменение продукта. Определить, какие наблюдения позволят различить объяснения. Контрольный объект полезен, когда его условия сопоставимы и понятны взаимодействия. Высокое качество подгонки исходной модели не устанавливает причину результата. Нужно проверить вмешательство, временную последовательность и сопутствующие изменения. При отсутствии нужных данных вывод сужается до наблюдаемого изменения с обозначенной неопределённостью. Следующий эксперимент планируется так, чтобы устранить конкретный пробел. ## 8. Собрать доказательства для передачи Пакет содержит исходные данные, словарь величин, описание обработки, модель и её версию, расчёт результата, неопределённость, журнал изменений и ограничения вывода. Разделить данные для калибровки и проверки. Указать дату формирования и ответственного за каждый источник. Проверяющий должен восстановить результат по пакету без устных объяснений автора. Обнаруженные ошибки исправляются новой версией с историей изменений. Следующий сезон добавляет новый период наблюдения. Материалы реального объекта могут стать учебным кейсом после разрешённого обезличивания и проверки прав на использование. ## Расчётная лаборатория Сравните измеренное потребление с базой, приведённой к условиям отчётного периода. Затем проверьте, насколько неопределённость меняет силу вывода. https://x5power.com/Academy/EnergyData/evidence/?lang=ru#lab Коэффициенты и суммарная стандартная неопределённость заданы в упражнении. Интервал S ± 1,96u предполагает подходящее нормальное приближение. Он не подменяет анализ остатков, ковариаций, пропусков и пригодности модели. Данные JSON содержат шесть исходных учебных месяцев; изменение полей не переобучает модель. ## Упражнения 1. Месячный свободный член Почему за полугодие постоянный член модели M-01 равен 2 400 кВт·ч? **Разбор и контрольный результат** 400 кВт·ч относится к каждому месяцу. Поэтому 6 × 400 = 2 400. Однократное добавление 400 занизило бы базу на 2 000 кВт·ч. ## Упражнения 2. База и эффект Воспроизведите скорректированную базу, экономию и процент. **Разбор и контрольный результат** 26 400 кВт·ч; 5 400 кВт·ч; 20,45% от скорректированной базы. ## Упражнения 3. Интервал результата Примените заданную стандартную неопределённость 1 200 кВт·ч и нормальное приближение. **Разбор и контрольный результат** Половина ширины 2 352 кВт·ч. Интервал от 3 048 до 7 752 кВт·ч. ## Упражнения 4. Когда знак не установлен Увеличьте стандартную неопределённость до 3 000 кВт·ч. Как изменится вывод? **Разбор и контрольный результат** Интервал от −480 до 11 280 кВт·ч включает ноль. Положительный эффект на выбранном уровне приближения не установлен. ## Упражнения 5. Чужая база Новый объект работает круглосуточно, а исходная модель обучалась только на односменном режиме. Что требуется? **Разбор и контрольный результат** Проверка области применимости, новые наблюдения, подходящий предиктор и независимая проверка уточнённой модели. Прямое перенесение коэффициентов требует обоснования. ## Упражнения 6. Неполные данные В отчётном месяце отсутствуют пять дней, включая холодный период. Подготовьте способ работы с пропуском. **Разбор и контрольный результат** Сначала попытаться восстановить данные из первичного источника. При оценке пропуска задать метод, проверить смещение, увеличить неопределённость и показать вклад восстановленных значений отдельно. ## Практический проект Подготовьте протокол для реального вмешательства: формулировку утверждения, границу, исходный и отчётный периоды, словарь данных, исходные ряды, воспроизводимую обработку, проверку модели и оценку неопределённости. Добавьте минимум три альтернативных объяснения наблюдаемого изменения. Другой агент должен пересчитать итог и назвать ограничения вывода. Практическая защита требует данных выполненного проекта и проверки сохранения полезной функции. Данные M-01 позволяют отработать расчётный метод и сами по себе не подтверждают квалификацию по реальному объекту. ## Как проверяется работа Учебная шкала академии: максимум 100 баллов. Расчётная защита требует минимум 80 баллов и прохождения обязательных проверок. Практическая аттестация дополнительно требует выполненного проекта и измерений. Страница помогает подготовить работу; сертификат по нажатию кнопки здесь не выдаётся. - Постановка и границы: 20. Объект, полезная функция, единицы и ограничения определены. - Расчёт и данные: 25. Ключевой результат воспроизводится; исходные величины прослеживаются. - Проверка результата: 20. Метод измерения, сравнение и неопределённость соответствуют утверждению. - Неблагоприятные условия: 15. Рассмотрены отказ, изменение режима и восстановление. - Передача в работу: 10. Есть ответственные, программа приёмки и понятные действия. - Перенос на новый объект: 10. Показаны новые условия и необходимые изменения решения. ### Обязательные проверки Единицы и границы согласованы. Источник каждого существенного числа указан. Предположения отделены от измерений. Проверен неблагоприятный сценарий. Предъявленный результат можно воспроизвести. Практический результат подтверждается выполненной работой. ## Рабочая тетрадь проекта - Объект и полезная функция - Граница, период и единицы - Исходные данные и их происхождение - Решение и рассмотренные варианты - Расчёт и проверяемый результат - Неопределённость и недостающие сведения - Неблагоприятный сценарий и восстановление - Приёмка, ответственные и наблюдение ## Задание для агента Изучи книгу и зависимости. Воспроизведи контрольный расчёт. Реши упражнения до чтения разбора. Подготовь проект для нового объекта. Верни исходные данные с единицами и происхождением, расчёт, границы применимости, неблагоприятный сценарий, план измерений и вопросы человеку. Передай пакет другому агенту для независимой проверки. ## Книги и первоисточники - [EVO · International Performance Measurement and Verification Protocol](https://evo-world.org/en/products-services-mainmenu-en/protocols/ipmvp). Границы измерения, исходное состояние и план подтверждения экономии. Для применения указывать выбранную редакцию протокола. - [NASA · Systems Engineering Handbook](https://www.nasa.gov/reference/systems-engineering-handbook/). Требования, жизненный цикл, проверка системы и прослеживаемость решений. - [NIST · AI Risk Management Framework](https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework). Оценка и сопровождение ИИ-систем. Зафиксировать редакцию: AI RMF 1.0 опубликована в 2023 году; сайт сообщает о её пересмотре. ## После внедрения Через месяц проверить учёт и режимы. После смены сезона пересмотреть прогноз и ограничения. По полному заявленному периоду подтвердить итог. Новое наблюдение добавляется к истории проекта и становится материалом для следующего упражнения. Академия XPower · Алексей Ананьин и группа Эшелон