基于区域能源管理云平台的工业能效指数构建及分析

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杨绍鹏1,时希杰 1,满 奕 2

(1. 国家节能中心,北京==100045;2. 华南理工大学轻工科学与工程学院,广州===510641)

摘要:本文基于区域能源管理云平台的企业能耗数据,选取产品单耗、产值能耗、能源加

工转换效率、能效数据质量和能源消费结构 5 个维度指标,构建了工业能效指数(EEI)模型。根据该模型,在东莞市能源管理云平台基础上开发了“能效指数”模块,该模块能够自行采集各类数据源的数据,然后通过 EEI 模型运算实现相关能效分析,自动生成能效分析月度报告,为节能主管部门的决策提供参考。

关键词:能效指数;能管中心;能效分析;PMI

中图分类号:TK01= 文献标识码:A= 文章编号:1003-2355-(2018)05-0022-05

Doi: 10.3969/j.issn.1003-2355.2018.05.004

Abstract:=Based=on=the=enterprises’=energy=consumption=data=in=Dongguan=Energy=Management=SystemI=this= paper proposes an industrial Energy Efficiency Index (EEI) model. The EEI model contains five indicators, i.e. product unit=consumptionI=energy=consumption=of=output=valueI=energy=efficiency=ratioI=energy=efficiency=data=qualityI=and= energy consumption structure. According to the EEI model, the energy efficiency index module in Dongguan energy management=center=platform=is=further=developed.=This=module=can=collect=the=data=automatically=and=then=analyze=the= related energy efficiency index ,energy efficiency analysis monthly report can be generated automatically which can provide=the=decision-making=reference=for=the=relevant=departments.

Key words: Energy Efficiency Index; Energy Management Center; Energy Efficiency Analysis; PMI

1 引言

2015年东莞市规模以上工业总产值占广东省工业总产值的 10.2% ,工业能耗占全省的12.6%x1z。为了提高能源利用水平和效率,实现对本地区重点用能单位的节能监督考核以及节能形势的分析与研判,东莞市近年来已建立起完善的区域能源管理云平台( Energy=Management= System,EMS),该平台能够实现对全市近千家重点用能单位能源数据填报和实时在线监测。然而,系统收集到的数据数量繁多、种类复杂,无法直观地分析工业过程的能效水平升降与发展趋势,特别是缺少对区域性、行业性和不同企业的能效水平比较。

为此,以东莞市能源管理云平台的能耗大数

据为基础,本文构建了工业能效指数(EEI)模型,该模型可用于对本地区不同行业能效水平的评价,客观反映能效水平变化情况以及引起变化的原因,为相关决策部门提供真实可靠的节能分析依据。

2

EEI 指标体系及模型构建

工业 EEI 模型是用来反映区域工业能效水平现状和发展变化趋势的综合性评价指标。在参考PMI、CPIx2z 等主流指数构建方法和思路基础上,本文构建的 EEI 模型主要包含了3 个基本要素:指标体系、权重计算和数据来源。

2.1 指标体系

EEI 指标体系以“能效”为核心,以企业为主体分析对象,选取影响能效水平的5 个维度进行分析,两个主要分析维度为产品单耗和产值能耗;

3个辅助分析维度为能源加工转换效率、能效数据质量和能源消费结构。上述 5 个维度同时表示 5个二级能效指数。指标体系的结构图如图 1 所示。

产品单耗的高低是最直接影响能源消费总量的因素,产品单耗越低,能效水平越高。产值能耗是产业发展规划最重要的参考要素之一,产值能耗越低,发展经济所需的能耗量越少。能源加工转换效率是能源利用效率高低最直观的反映,能源加工转换效率越高,能源有效利用量越多。能效数据质量指数反映的是能效分析的准确性,数据质量指数越高,数据分析就越准确,分析结果就越能反映现状。不同的能源品种(煤、电、油、气)对能源的转换效率及最终利用效率都会产生比较大的影响。电是最高品位的能源,其次是天然气 x3z。因此电力和燃气的消耗比例越高,能源有效利用率相对越高。

2.2 权重计算权重是各指标对工业能效水平影响程度高低的直接体现,EEI 模型对此采用了主客观综合赋权

x4z

法 进行计算。

主观赋权法主要应用于二级能效指数,根据二级能效指数对工业能效指数分析的影响程度进行分配。二级能效指数的权重见图 1。

客观赋权法主要应用于三级指标的权重分析,根据原始数据之间的关系来确定权重。

产品单耗能效指数,以高耗能行业为核心,根据行业能耗的特点分类,由5 个三级指数加权组成,各行业的权重依据该行业能源消费总量占总工业能耗的比例自行计算。产值能耗能效指数,由 10 个三级指数加权组成,依据各行业总产值占工业总产值的比例自行计算。二者相对应的行业及权重见表 1。

能效数据质量指数由 3 个三级指数加权组成,分别为月报数据符合率( 0.4 )、能耗数据在线采集指数( 0.4 )和能耗数据在线对接指数( 0.2)。月报数据符合率为企业能源利用状况报表填送的月度用电量与东莞市供电局提供的规模以上企业月度用电量进行比对,反映企业填送数据的准确度;能耗数据在线采集指数为企业在线监测采集用能与企业能源利用状况报表填送用能进行比对,反映企业在线监控采集数据的准确度;能耗数据在线对接指数反映企业在线监测传输数据的稳定性。各个指数权重依据对数据准确性的影响程度自行计算。

根据各种能源的消耗量占工业总能耗的比例自动确定电力、原煤、燃油、燃气等实物能源的能源消费结构能效指数权重。

5个二级能效指数可分别根据行业内相应指标同比上升、下降和持平的企业比例,依据对工业能效水平提升的贡献进行计算: EEI=EEIr/d×1+EEIk×0.5+EEId/r×0= (1)

EEIN =∑ i=1(EEIi×Wi)= j (2)

其中:

EEI—行业二级能效指数; EEIr/d、EEIk 和 EEId/r —分别代表该行业内相应指标上升(下降)、持平和下降(上升)企业的比例,具体升降参数的选择依据各能效指数的变化对能效水平提升的贡献; EEIN—工业二级能效指数;

i—各个行业;

j—五个二级指标所对应的行业个数; EEIi 和 Wi —分别表示第i 个行业相应能效指数和第 i 个行业权重。

3 东莞市工业能效分析

本文的 EEI 模型采用全样本分析,数据源包括企业在线监测数据、企业节能规划数据、能源利用状况报表、供电部门数据,全部均通过东莞市能源管理中心平台获得。本文以 2017 年 9 月份为例,基于工业能效指数模型,对东莞市工业能效水平进行分析。9月份,东莞市工业能效指数(EEI)为 53.5,位于荣枯线(50.0)以上。

3.1 产品单耗

2017 年 9 月份产品单耗 EEI 为 47.5 ,较 8 月份降低了 2.6 个百分点。9 月份有 50.9% 的企业产量环比下降,在产量减少的情况下,工业企业单位产品综合能耗上升,说明企业的能效水平还是过度依赖于产量的多少。各行业的产品单耗及产品单耗的变化情况见表2。由产品单耗划分的各行业溯源至企业的情况见图 2。其中,电力、热力生产供应行业能效提升过度依赖产量的增长;纺织业在有产量保证的前提下,企业的能源利用效率在提升;非金属矿物制造业在生产过程中能源浪费较多,能效水平有较大的提升空间;造纸及纸制品业在产量上升的前提下,企业的能源利用效率在提升;其它行业在产量不足的情况下,企 业能源无功损耗量在增大。

3.2 产值能耗

2017 年 9 月份产值能耗 EEI 为 56.2 ,较 8 月回落了 2.5 个百分点。9 月份有 54.5% 的企业产值环比上升,工业整体产值能耗降低,说明工业经济发展与能源消耗保持着一个良性的发展关系。各行业产值能耗概况见表3。由产值能耗划分的各行业溯源分析见图3。对于企业产值环比上升而行业产值单耗下降的行业,表现为该行业经济发展对能耗的依赖关系在减弱,二者处于一个良性的发展关系;对于企业产值环比上升而行业产值单耗上升的行业,其经济发展较为依赖于能源的消耗。电气机械及设备制造业 55.8% 的企业产值环比下降,但产值单耗依旧上升,说明该行业的经济发展过度依赖于能源的消耗;玩具及文体用品制造业企业产值与产品单耗同时下降,说明行业经济发展依赖于能源消耗的趋势在减弱。

3.3 能源加工转换效率

2017 年 9 月份能源加工转换 EEI 为 67.8,较8 月上升了 1.6% ,提升到荣枯线( 50.0 )以上,表明从能源加工的角度分析,东莞市工业企业能源加工转换效率在提升。

2017 年 9月份燃煤发电效率指数为 42.9,表明行业能源加工转换效率在下降;燃煤供热指数为 83.3,行业能源加工转换效率大幅度上升;燃气发电效率指数为75;燃气供热企业仅有一家,该企业 9月份能源加工转换效率同比上升,因此行业能源加工转换效率为 100。4 种能源加工转换效率溯源分析如图 4 所示。 3.4 能效数据质量

2017 年 9月份能效数据质量 EEI 为 59,较 8月回落了 2.4 个百分点,表明能效数据的准确度总体上处于较好的水平。具体分析,月度数据匹配指数为 50.5,表明月报数据的准确度总体上处于比较稳定的水平;能耗数据在线采集指数为 58.1,较 8 月降低了 4.3 个百分点,表明企业能耗在线监测的数据准确率总体水平在上升,但幅度有所收窄;能效数据在线对接指数为 77.8,较 8 月降低了 7.8 个百分点,表明企业能管系统数据在线传输稳定率进一步上升,但是上升的幅度在趋缓。各个指数溯源分析如图 5 所示。 3.5 能源消费结构

2017 年 9 月份能源新消费结构 EEI 为 56,较8 月提升了 1.1 个百分点,表明从能源品种的角度分析,东莞市工业能源消费中,电和气的消耗比例进一步在增加,能源消费结构更趋向合理。

2017 年 9 月份电力消费 EEI 为 53.1 ,较 8 月降低了 0.2 个百分点,表明企业用电比例仍在上升;原煤消耗能效指数为 61.5,较 8 月上升了 0.9个百分点,表明企业燃料中原煤消耗比例在降低;燃油消耗能效指数为 51.5 ,较 8 月降低了 1.1 个百分点,表明企业燃料中燃油的比例在降低;燃气消耗能效指数为 41.4 ,较 8 月降低了 8.3 个百分点,表明企业燃料中燃气的比例在降低。4种能源消费指数溯源分析结果如图 6 所示。 3.6 EEI 与 PMI 指数对比验证分析东莞市制造业 PMI指数反映了东莞市制造业的发展趋势,与经济产出有一定的相关性,而东莞市工业 EEI 中也有涉及经济维度的分析,因此将 EEI 中的产值能耗能效指数与东莞市制造业PMI 指数进行趋势对比分析,用来验证 EEI 的客观适用性,见图 7。

从图 7 来看,由于 EEI 和 PMI 各自分析维度不一样,导致两者之间的变化趋势关联度不高,但是 EEI 中涉及经济维度分析的产值能耗能效指

数与 PMI 指数,大部分变化趋势都保持一致,即PMI指数升高,制造业总体向好,产值增长的时期,产值能耗能效指数相应地也会上升;PMI 指数降低,制造业紧缩,产值增长减速的时期,产值能耗能效指数相应降低。

4 结论

工业 EEI 模型将来自企业的大量数据分类整合,对各级能效指数自下而上地建模分析。以2017 年 9月份为例,对于产品单耗 EEI,尽管造纸及纸制品业产品单耗下降企业占据优势,但电力、热力生产供应业和其它行业的产品单耗上升企业较多,工业产品单耗有所提高;以电子信息制造业为主的产值能耗降低导致了工业产值能耗的减少;燃煤发电的能源转换效率虽然有所降低,但燃煤供热和燃气的能源转换效率大幅上升,能源加工转换效率 EEI 提升至荣枯线以上;能效数 据质量的 3个三级指数均大于 50 ,数据质量总体处于较好水平;由于技术成本原因,企业中燃气消耗比例有所降低,但同时更多企业中燃煤和燃油消耗比例的下降,电力消耗比例的上升,表明东莞市能源消费结构趋于合理。除了产品单耗EEI,其余 4个二级能效指数均有利于工业能效水平的提高。

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