3.4 建筑能耗对比
使用天气和基准的API，生成用户建筑物直观的能耗表格，并进行能耗排名(不论建筑的大小或位置)，从而产生建筑物真实的性能图景。另外，列出邻里能耗的平均水平，以给用户参考。
3.5 碳指标
根据燃料类型，设置建筑物的碳预算。跟踪并预测用户实现碳减排目标的过程，当建筑能耗偏离轨道不能满足既定目标时能够及时确定。
四、结语
关于Pilio：当智能建筑和智能家居还没有走入千家百户，当智能电表的数据还没有被充分利用，Pilio结合先进的能源分析算法和行为科学理论，帮助用户DIY起自己的建筑能耗模型，从而成为建筑能效分析的专家和佼佼者。
关于建筑能耗管理：随着智能家居和智能建筑的不断快速发展，需要依靠建筑能耗管理系统实现对建筑能源使用的情况进行实时监测，从而进一步优化能耗结构，实现节能减排。建筑能耗管理系统可以从两方面着手：(1)建立建筑能耗模型，从而通过理论分析为建筑设计最优的能耗管理策略。其中，能耗模型的建立和完善，离不开能耗传感器网络功能的完善和强化，并且要尽可能多的引入引起能耗变化的因子。(2)基于建筑能耗管理系统，实现能耗信息的可视化，为用户详尽掌握建筑能耗信息提供便捷，从而使用户自觉改变用电行为模式实现节能。
关于能源服务的能创公司：在新电改和能源互联网的大潮之下，面向能源服务的市场将被催热，将为诸多能源服务公司提供更加广阔的市场想象空间。小型的民营能源服务公司相对于电网和国有大型发电公司，与企业用户接触密切，了解企业的用能数据，进而了解企业的用能需求，能够给企业提供更精细的能源服务。在未来的能源服务角逐中，能源服务公司可与公用电力公司或售电公司合作，发挥自身优势，为客户提供精细化、特色而又专注的能源服务。