> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.myrspoven.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.myrspoven.com/myrspoven-docs/myrspoven-docs-pl/ocena-i-raportowanie/climate-compensated.md).

# Kompensacja klimatyczna

Zużycie energii na ogrzewanie i chłodzenie jest zdominowane przez warunki zewnętrzne. Zimny styczeń wygląda gorzej niż łagodny, nawet gdy budynek pracuje identycznie. Kompensacja klimatyczna usuwa wpływ pogody, dzięki czemu okresy można porównywać na zasadzie „jak z jakim” — miesiąc do miesiąca, zima do zimy oraz budynek z samym sobą przed i po przejęciu kontroli przez myCoreAI.

## Co robi kompensacja klimatyczna

myCoreAI normalizuje zmierzone zużycie energii względem odniesienia opartego na temperaturze zewnętrznej. Zamiast podawać surowe kWh, raportuje energię *na jednostkę zapotrzebowania na ogrzewanie*. Pogoda w dużej mierze się znosi, a reszta odzwierciedla budynek i jego strategię sterowania.

Zasada ta jest stosowana w trzech miejscach:

* **Metryki efektywności dla pojedynczego budynku** porównujące okresy z AI włączonym i wyłączonym przy równoważnych temperaturach zewnętrznych.
* **Szacowanie oszczędności na podstawie regresji** dla sezonu grzewczego — energia jest dopasowywana do temperatury zewnętrznej (lub stopniodni grzewczych) osobno dla każdego trybu sterowania, a różnica między dopasowaniami stanowi oszczędność.
* **Porównania odniesienia** względem znormalizowanego zużycia dla podobnych budynków.

## Stopniodni grzewcze (HDD)

HDD jest standardowym wejściem do normalizacji. Dla każdego dnia myCoreAI oblicza różnicę między temperaturą bazową budynku (temperaturą zewnętrzną, powyżej której ogrzewanie nie jest potrzebne) a średnią temperaturą zewnętrzną tego dnia, sumując tylko te godziny, w których temperatura zewnętrzna jest poniżej wartości bazowej. Zimny dzień daje wysoką wartość HDD; łagodny dzień daje niską; ciepły dzień daje zero.

Energia podzielona przez HDD wyraża zużycie na stopień zapotrzebowania na ogrzewanie — porównywalne między okresami i warunkami pogodowymi. Stopniodni chłodzenia działają symetrycznie w przypadku chłodzenia sieciowego.

## Rozdzielczość i dokładność

| Rozdzielczość         | Metoda                                          | Wynik                                                                                                               |
| --------------------- | ----------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Godzinowa lub dzienna | Regresja względem temperatury zewnętrznej / HDD | Najczystsza normalizacja; krótkie fale zimna nie zniekształcają dopasowania                                         |
| Miesięczna            | Krajowe współczynniki normalizacji              | Działa w raportowaniu na najwyższym poziomie; nie pozwala ustalić, który tydzień lub który system spowodował zmianę |

Dane energetyczne o wyższej rozdzielczości to pojedyncza największa poprawa w raportowaniu skorygowanym o warunki klimatyczne.

### Przykład obliczeniowy

Biurowiec ogrzewany z sieci ciepłowniczej w środkowej Szwecji zużywa 180 MWh w zimnym styczniu i 140 MWh w następnym styczniu pod kontrolą myCoreAI. Surowe liczby sugerują spadek o 22%. Po tym, jak myCoreAI normalizuje oba miesiące względem HDD, używając temperatury bazowej budynku, skorygowane zużycie w drugim styczniu wynosi 155 MWh — spadek o 14% po uwzględnieniu łagodniejszej pogody. Wartość 14% odzwierciedla skuteczność sterowania; wartość 22% miesza wpływ pogody i sterowania.

## Gdzie pojawiają się wartości skorygowane

* Widok **analizy oszczędności** w myPortal wykreśla energię bezpośrednio względem temperatury zewnętrznej, z osobnymi liniami trendu dla okresów z AI włączonym i wyłączonym — wizualna forma tej samej normalizacji, z pogodą na osi X.

Surowe, nieskorygowane zużycie pozostaje dostępne w odczytach liczników, fakturach i eksportach. Surowe pokazuje, co budynek zużył; skorygowane pokazuje, jak działał po wyeliminowaniu wpływu pogody.


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.myrspoven.com/myrspoven-docs/myrspoven-docs-pl/ocena-i-raportowanie/climate-compensated.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.