基于区域能源管理云平台的工业能效指数构建及分析

张海强

摘要：在我国快速发展的过程中，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，在某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

引言

家电和照明系统一直是建筑节能与智能家居的重点，尤其是在越来越注重建筑节能的大背景下，运用能源云管控平台进行智能操控，可以充分挖掘节能潜力。2015年11月19日，第十六届中国国际建筑智能化峰会召开，并深入探索在“互联网+”趋势下，利用云平台实现能源管理与建筑节能。随着数字化、三网融合、物联网、大数据、云计算等应用技术的迅猛发展，家电产业与互联网企业间的合作不断增加，尤其在物联网方面的布局，始终是业内热议的话题。“智能、节能”不只是家电企业的专利。“凭借提供连接物体的实时可见性和控制能力，物联网注定将给我们的生活带来智能、节能与高效率。能源管理与建筑节能更是物联网的重要应用领域。”一位从事物联网行业多年的业内人士说。

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。

图1EEI指标体系结构图

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。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工业能效分析

2.1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。

2.2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。

2.3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.

结语

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。

参考文献:

[1]广东省统计局.广东统计年鉴2016年[M].北京：中国统计出版社，2016.

[2]蒋翠清，沈光辉.中国制造业PMI与CPI的相关性分析[J].统计与决策，2016，（22）：95-97.