技能介绍

要解决什么问题

公共建筑与旅馆的能耗审计、可行性报告第三章「能耗现状分析」，往往要把 Excel 里的电、气、热等原始读数统一折成标准煤（kgce），再算逐月趋势、单位面积强度，以及按省份电网因子估算碳排放，并对照 GB/T 51161-2016 或上海 DB31、江苏旅馆限额等标准做二级/三级判定。手工换系数、查附录、写 Word 容易出错，且不同标准下等价值与当量值（如电 0.298 vs 0.1229 kgce/kWh）混用会直接扭曲对标结论。

技能如何工作

技能按固定流程驱动本地 Python 脚本，而不是凭印象心算：

第〇步（强制）：按建筑类型与地区匹配适用标准，展示标准编号、折算系数与碳因子来源，必须等用户确认后才能计算。
第一步：用 parse_data.py 解析文件或粘贴表格，摘要面积、月份与能源类型；调用 validate_data() 做缺失月份、负值、异常峰值等检查，告警需用户确认忽略。
第二步：energy_analysis.py 输出能源比例、逐月分项、峰谷月、单位面积电/气/热强度及同比（若有）。
第三步：结合 references/carbon_factors.md 与 carbon_calculation.py 算总排放与强度，并对照 policy_standards.md 给出对标结论（江苏旅馆为约束/基准/引导三级，通用国标为优良/达标/超标）。
第四步：generate_report.py 汇总 JSON，生成 Word（.docx），另有 HTML 模板与对话内 Markdown 摘要。

适用边界与注意点

未确认适用标准或数据质量告警时，流程不允许跳过直接出报告。
DB31/T 783-2026 等标准会绑定不同折算系数；上海商务办公（DB31/T 1341-2021）使用当量值，与全国平均等价值方案不可混用。
脚本 JSON 走 stdout，依赖缺失时需自行 pip install openpyxl numpy；HTML 图表依赖 Chart.js CDN；超大 Excel（>100MB）建议先精简。