使用异常值检测来检查他们的评估数据 – Worldly 培训与支持

访问异常值检测
有哪些类型的自动数据质量检查可用？
我可以从异常值检测中期待什么？
什么被视为异常值？
FDM 到 FEM 异常值检测
常见问题

高质量的数据是 Higg Index 和 Worldly 平台最有价值的组成部分。为了维持高质量的数据，识别并纠正任何异常值至关重要。

异常值是与我们的历史观察和预期显著不同的数据点或计算。

在提交您的评估之前，您可能会看到一条消息，提示您审核异常值。点击审核异常值查看您需要检查的项目。

访问异常值检测

异常值检测面板将从屏幕右侧出现，它将指导您查看评估中检测到的任何异常值。

在文本下方，您将看到提示您查看输入内容的超链接。例如，在下面的截图中，您被提示查看成品组装和查看产量。点击链接将带您到评估中疑似异常值所在的部分。

异常值检测识别任何异常值，或显著不同的数据点/计算，您可以将其忽略。这些会以黄色高亮显示。

例如，在下面的截图中，该工厂类型的标准化能源使用量看起来很高。在继续之前，您必须检查所有能源来源是否有错误，包括报告的生产量。如果您已经审核了数据并且可以确认其准确性，请勾选"我已审核，看起来正确"旁边的复选框。您也可以选择稍后审核来忽略这个异常值。

选择我已审核，看起来正确将打开一个文本框，您可以在其中添加关于忽略标记的评论。

点击保存将把异常值移至已审核列表。它将显示谁标记了异常值为正确，以及标记为正确的日期。选择异常值旁边的箭头可跳转至评估中的特定问题。
选择稍后审核将保持该标记在待审核列表中。点击黄色标签访问异常值列表。

在您完成评估的过程中，您可以点击黄色标签来检查任何仍需要审核的内容。

一旦没有更多需要审查的异常值，黄色标签就会变成绿色。

验证，以红色高亮显示，标识出您必须解决且无法忽略的任何错误。

例如，在下面的截图中，报告年度内购买蒸汽的能源组合需要加起来等于100%。在审核并更改该值之前，您将无法提交评估。

看到此消息后,您可以发布您的评估。
注意：FDM和FEM在发布前需要进行异常值检查。

点击此处，查看常见问题解答中更多关于异常值检测和验证的示例。

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Worldly平台在工厂自我评估过程中自动运行以下数据检查。

检查	类型	描述	FEM2023	FEM2024	即将于2025年2月推出
成品组装数量	验证	成品组装的年度数量必须是整数	是	是	是
生物质来源组合	验证	所有可持续采购并获得认证的生物质百分比 = 100	是	是	是
蒸汽来源组合	验证	所有蒸汽来源的百分比 = 100	是	是	是
蒸汽检查	验证	输入的温度和压力值无法产生蒸汽。	是	是	是
区域供暖温度检查	验证	区域供暖水的出口温度大于或等于入口温度。	是	是	是
车辆能源来源	验证	已选择车辆能源来源，但没有公司拥有或控制的车辆。	是	是	是
低总能源	验证	报告的总生产量或综合能源使用量必须大于美国家庭年平均用电量。如果工厂报告跟踪其所有能源来源，则能源总量 < 38574 兆焦耳。	否	2024年新功能	是
高总能源	验证	该工厂报告的总能源超过10,000,000,000兆焦耳。	否	2024年新功能	是
高总量 LNG	验证	工厂报告的LNG总量超过1,000,000,000兆焦耳	否	2024年新功能	是
报告的雨水使用和雨水收集的答案不匹配	验证	报告的雨水使用总量与报告的最大雨水收集能力值不匹配，而且工厂回应称他们已经利用了工厂内可行的最大屋顶/地面面积进行雨水收集。	是	是	是
总用水量较低	验证	工厂报告的总用水量必须大于0升。FEM不会接受为0或负数的数值。	否	否	2025 年新品
总用水量高	验证	工厂报告的用水总量不得超过 1e+11（千亿）升。	否	否	2025 年新品
高柴油百分比	异常值检测	柴油能源的使用量超过了报告的总能源的90%。	是	是	是
高 LNG 百分比	异常值检测	LNG能源的使用量超过了报告的总能源的90%。	是	是	是
低购买电力百分比	异常值检测	购买电力的能源量少于报告的总能源的50%。	是	已移除	已移除
每位员工低能耗	异常值检测	每位员工每个工作日的总报告能源使用量较低。	是	已移除	已移除
每位员工的低用水量	异常值检测	每位员工每个工作日的总报告用水量较低。	是	已移除	已移除
高废水	异常值检测	报告的废水总量很高。	是	是	是
忽略高用户输入的自定义排放因子	计算	用户可以为自定义排放因子输入任何数值。在 FEM 2023 中，当计算温室气体（GHG）排放时，超出燃料源预期正常排放因子范围（0 到 1.6 之间）的值将被忽略。在 FEM 2023 中，这些用户输入的值不会用于任何计算。	是	是	是
高能源使用量	异常值检测	各个来源：在能源总量的背景下，个别能源来源（例如煤炭）的使用量很高。总计：工厂类型中所有报告的能源来源总和很高。	否	是	是
高用水量	异常值检测	各个来源：在能源总量的背景下，个别水源（例如雨水）的使用量很高。总计：某一工厂类型中所有报告的水源总和很高。	否	是	是
高标准化能源使用量	异常值检测	总计：工厂类型中所有报告的能源来源的标准化总和很高。	否	是	是
高标准化用水量	异常值检测	总计：某一工厂类型中所有报告的水源总和很高。	否	是	是
同比能源使用的显著变化	异常值检测	与 FEM2023 相比,单个能源使用量和总能源使用量显著增加或减少。	否	是	是
同比用水量的显著变化	异常值检测	与 FEM2023 相比,单个水源用水量和总用水量显著增加或减少。	否	是	是

Higg FEM 异常值检测方法

要了解有关异常值检测的更多信息,请阅读Worldly 的 Higg FEM 异常值检测方法。

摘要:关于何时触发异常值检测以及其含义的高级概述。

数据异常值的定义：错误异常值与真实异常值之间有什么区别？

初始数据集：Cascale和Worldly使用完整的FEM23评估集来建立用于FEM24评估的异常值阈值。

识别异常值的方法：了解如何使用标准统计方法四分位距来识别异常值。

单年同比变化：了解同比比较如何标记异常大的数值以及此功能的开发过程。

总能源/水异常值阈值:查看这两个表格以了解能源和水异常值的阈值。

我可以从异常值检测中期待什么？

异常值检测于2025年2月19日发布。如果工厂的Higg FEM评估在该日期之前发布，工厂需要等到这个日期之后才能利用数据检查功能。

此外，只要他们尚未开始与验证机构验证数据，并且在2025年4月30日之前，工厂可以取消发布其评估，使用数据检查来查找其回复中的异常值，然后再重新发布评估。

例如，如果一个工厂在2025年1月31日发布了他们的评估，他们需要在2025年2月19日至4月30日期间执行以下操作：

取消发布他们的评估
使用异常值检测来检查他们的评估数据
重新发布他们的评估

同比异常检测也将于三月中旬推出。

什么被视为异常值？

错误的异常值是在数据收集、记录、计算或输入过程中由于错误而产生的数据点。它们代表不准确性，不能反映数据中真实的潜在模式。例如，将一个人的年龄错误地记录为250岁而不是25岁的打字错误就是一个错误的异常值，因为它不符合现实值。同样，在没有转换的情况下以错误的单位记录能源值（例如，以兆焦耳（MJ）为单位的值被分配为千瓦时（kWh）单位）也会导致错误的异常值。这种"错误数据"必须被识别并处理——通常是通过删除或纠正（例如，通过验证或用推算值替换）——以维护分析的完整性。

真实异常值是合法的数据点，它们在统计上很少见但并非错误。它们自然存在于数据中，反映了真实的现象或事件。真实异常值通常提供关于不寻常但有效的行为或事件的宝贵信息。例如，工厂能源使用的异常增加可能对应于热浪期间增加的制冷需求。真实异常值可以揭示关键趋势、风险或机会，不应在未经分析的情况下被忽视。

FDM 到 FEM 异常值检测

FEM 和 FEM 都需要在发布前进行异常值检测。

请注意,虽然导入到FEM的FDM数据在传输过程中不会被检查,但FEM会在评估发布之前对导入的数据运行异常值检测。

常见问题

Higg FEM 用户发现了看起来不正确的数据。他们应该怎么做？

如果用户或 Worldly 团队发现不准确的数据已经完全通过 Higg FEM 2023 进入最终输出，用户应直接向其 Cascale 会员经理和 Worldly 支持团队报告这些问题。

验证完成后更正 FEM 回复的流程在FEM 验证协议的第 4.10 节中有更详细的说明。工厂参与并愿意配合这一流程至关重要，且必须由工厂发起。

以下是来自协议的流程启动方法：

- 4.10.3 目前，VRF 变更仅允许用于确认的定量数据不准确之处（例如，能源或用水数据、与温室气体（GHG）排放计算相关的定量数据、废水量或废弃物数量等）
- 4.10.4 要启动 VRF 变更请求流程，工厂应通过 FEM@Sumerra.com 联系 VPM，提供不准确信息的详情、更正后的数值，以及工厂在完成其模块前未能识别不准确信息并使用 VRE 流程的原因。

为确保通过 Higg FEM 2024 收集的数据具有高质量，客户应关注：
1. 指导他们的工厂合作伙伴利用所有可用的资源和指导，包括在线学习、问题级别指导和翻译/语言选择。
2. 全年使用 FDM 捕获定量数据，既可以更早发现数据质量问题，又可以简化年底填写 Higg FEM 的流程。
3. 在提交至ASC之前仔细检查定量数据，尤其是在2025年4月30日之后，工厂一旦提交就无法撤回发布。
4. 在验证完成后、最终确认并发布到VRF之前，再次审核定量数据。

异常值检测检查如何在评估中显示？

这些检测异常值的检查会要求用户更新他们的数值。如果用户审核这些数值并对为什么该数值是准确的进行评论，他们可以使用这些数值进行发布。完全阻止发布的验证将在被标记的数值下方以红色显示。

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