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1北京市能源消耗统计评价体系研究中国建筑设计咨询公司李宁陈晓春丁高南京工业大学刘金祥陈定艺摘要本文分析了北京市20年来的能耗强度与人均能耗量，并对产业结构比例和能耗总量进行了回归分析，建立了回归方程。在综合考虑城市建筑热环境参数和能耗环境效益的基础上，提出了评价的指标体系并计算出了各部分的权重，得出了最终评价结果。针对评价结果用Matlab7.0和VC6.0联合编写了综合评价程序，由读取Excel文件可实现不同城市的评价过程，增强了该项研究的适用性。关键词城市尺度能耗；统计分析；权重；综合评价；程序1引言进入21世纪，能源和环境问题成为了人们关注的焦点，大、中型城市热岛效应逐年增强，城市中的电力和燃气等能源的消耗不断增加。文献[1]~[5]对北京、上海等国内一些大、中城市的公共建筑能耗进行了相关统计分析，但这些研究大多停留在全国不同气候特点和不同类型条件下的建筑单体能耗指标统计分析上。这些指标的提出对于即有建筑改造、同类条件下建筑的能源方案有着特定的参考意义，而对能耗迅速增长的城市大尺度而言，用这些指标来限制城市的能耗总量、控制能源规模还是远远不够的。另外目前从城市尺度角度进行能源统计分析的研究也相对较少。城市尺度能耗的分析与改善是节能工作的基础。本文以北京市能耗强度和人均能耗量的分析为出发点，统计了建筑热环境参数和居民公用事业能耗量等与城市能耗相关的内容，提出了城市尺度能耗评价考核的相关指标，计算了各部分权重，建立了综合评价体系，并编制了相应的计算程序。2城市尺度能耗的统计分析2.1北京市人均能耗量与能耗强度统计分析北京市能耗总量从1990年的2482.0万t标煤到2007年的6077.5万t标煤，增加了2倍多，这期间北京市的GDP也从500.8亿元增加到了9353.3亿元。由于经济发展水平相应增长，仅用能源的消耗总量并不能客观地反映城市的整体能耗水平，图1和图2分别给出了1990~2007年北京市的人均能耗量和能耗强度。由图可知，北京市的人均能耗量由2.285t/(人·a)增加到3.722t/(人·a)，变化率为26.86%；能耗强度从1990年至今逐渐降低，能源利用效率越来越高，1999年的能耗强度为1.4t标煤/万元，已经低于国家平均水平[6]。仅从图1和图2来看，北京市的人均能耗量不断上升，能耗强度则连年下降，对于城市尺度的能耗总量而言，人均能耗量的影响作用更大些。图11999～2007北京市年人均能耗量图21999～2007北京市能耗强度2.2北京市不同产业结构的能耗量在我国全部GDP中，我国第一、第二和第三产业的比例为15:52:33，而世界中等收入国家三大产业的平均比例为10:38:52[7]。在第二产业中，我国高能耗工业所占比重较高，引起了总体能耗水平增加。调整产业结构优化产业比例，是现代化城市建设的需要，也是控制城市能耗总量的重要措施。笔者对北京市近20年的产业结构数据进行了分析，按照各产业在国民经济中所占比例及相应的能2耗总量分别绘制出图3和图4。图3显示出随着北京市城市化的进程和经济的发展，产业结构发生了明显改变：第一产业从1990年的8.76%下降到了2007年的1.08%，第二产业从52.39%下降到了26.82%，第三产业从38.83%上升到了72.08%。图4给出了北京市1990~2007年各产业的能耗总量：第一产业的能耗从1990年到2007年减少了48.31万t标煤，变化率为44.8%；第二产业增加了1000.99万t标煤，变化率为43.55%；第三产业增加了1797.25万t标煤，变化率接近300%。图3北京市历年各产业比例关系图4北京市历年各产业能耗总量为了更好地体现城市产业结构和能耗总量之间的关系，对图3和图4中的数据(城市产业结构比例Xi和城市各产业能耗总量N)进行回归，如图5和图6。分析得到置信区间为95%时的回归方程(R2=0.953)为：N=59.2X12+1000.3X2+969.3X3-92122(1)图5第一、二产业比例和能耗关系图6第一、三产业比例和能耗关系3城市尺度能耗评价指标的提出城市尺度能耗评价指标的选择应遵循繁简适中、全面性、指导性与可操作性兼顾的原则[8]。与普通的空调系统、单体建筑等能耗评价方法不同，城市尺度下的能耗评价体系指标的选取应能满足评价层面的需求，涵盖能源消费的各方面与整个过程，同时具有一定的可操作性与指导性，为城市总体规划阶段服务。住房和城乡建设部2007年通过了《关于贯彻落实城市总体规划指标体系的指标意见》，对城市中的能源、资源、生态环境等内容提出了明确的控制型指标，从而将城市尺度的可持续发展与节能工作实现了衔接，在城市总体规划层面上实现了节能工作的落实。本文结合城市总体规划指标体系，并将对城市能耗影响较大的建筑热环境指标加入其中，从建筑热环境、产业、能源(资源)、生态环境指标4个方面构建城市尺度能耗评价的指标体系。其中：建筑热环境指标是影响建筑能耗的外在影响因素，是节能工作的基础；产业指标决定着城市发展方向，2.2节中已对相关因素对城市能耗总量的影响进行了分析；能源(资源)指标反映城市人均能耗水平、资源利用率现状，有助于控制城市能耗总量；生态环境指标侧重反映能耗对生态环境产生的影响，从而实现节能减排的目标。3构建城市尺度能耗评价指标体系的研究还处于起步阶段，国内还没有比较成熟的体系。本文所介绍的指标体系由4个一级指标(B1~B4)和25个二级指标(C1~C25)构成，具体内容见图7。图7城市尺度能耗评价指标体系4城市尺度能耗的综合评价及程序实现4.1评价方法的选择由于层次分析法和模糊数学评价方法在评价体系中要靠专家系统来指定各指标的权重[9-10]，带有一定的主观性，不适合本系统的研究。本文采用因子分析的统计评价方法来确定各项指标的权重，建立城市尺度能耗评价体系。因子分析算法是由查尔斯.斯皮尔曼在1904年提出的，它利用降维的思想，在损失少量信息的前提下，从原始变量的相关矩阵出发，描述变量之间的相互关系[11]。4.2因子分析算法的实现按照图7列出的相关指标，根据《北京市统计年鉴》(1990~2008年)中的数据，列计算评价指标的相关系数矩阵R：111212122212pppppprrrrrrRrrr(2)主因子的提取，一般采用主成分算法：通过求解特征方程0IR，计算特征值i(i=1，2，…，p)，一般取特征值的累计贡献率达到90%以上为宜[12]，而后选定公共因子个数，从而略去线性表达式中的特殊因子，达到降维的目的。故经过处理后，原样本的公共因子模型可以用式(3)来表示：ZAF(3)式中，A为评价模型的因子荷载矩阵；F为评价模型的公共因子；ε为评价模型的特殊因子。为评价城市中能耗的问题，用一个指标进行评价是难以实现的，应通过计算权重给出一个综合指标，该指标应包含图7中所有的信息。本文基于因子分析的基础，提出如下确定权重的方法：计算因子得分系数矩阵，得到各个指标对公因子的贡献率；计算公因子的特征值，得到公因子对全部样本方差的累计贡献率，图7中单一指标的权重可以用式(4)计算：4111mijjjipmijjijewe(4)式中，βij为因子的得分系数矩阵；ej为公共因子方差的累计贡献率。4.3对城市尺度能耗的综合评价按照上述方法计算评价模型各主因子的特征值与方差，并汇总为表1。表1各主因子的特征值和方差贡献率主因子序号特征值贡献率/%累计贡献率/%117.9371.7271.7222.9711.8783.5931.244.9688.5540.983.9392.48通过计算因子得分系数矩阵，采用式(4)计算各个指标的权重，结果见图8。由图可知，C19(城市人均用水量)、C18(城市人均电力用量)、C10(第三产业万元GDP能耗)、C6(城市热岛区域面积)和C15(城市人均煤气用量)这五项指标的权重相对较大，均在6%以上，是该评价体系的主要影响因素。B1（建筑热环境指标）、B3（能源资源指标）中只有个别因素对城市能耗评价的影响比较大，如C6和C18，B2（产业结构指标）中6项指标权重都在5%左右，因此产业结构指标对城市整体能耗的影响较为平均，B4（生态环境）的4项指标影响作用最小，都在3%以下。图8各原始指标的评价权重评价体系最终的得分值可由各指标的加权和求出：1piiiYwX(5)式中，Y为评价体系的综合得分；p为原始指标个数；wi为各指标的计算权重；Xi为评价体系中的原始指标值。由于指标中所有能耗数据均采用人均指标，综合评价值Y越大，说明城市能耗水平越高。为了使综合评价结果更加直观、明晰，将综合评价值归一化后转换为百分制数值，图9显示了综合评价的结果与1990～2007年北京市能耗水平的变化趋势，图中的趋势线与评价结果有较好的相关性(R=0.740)，也反映了其变化过程。5图9北京市历年能耗综合评价结果4.4综合评价的程序实现针对4.1~4.3节中的计算过程，采用Matlab7.0的GUI(GraphicalUserInterfaces)功能，对计算过程编程，不同地区可调用各自Excel文件从而增加程序通用性，输入形式如表2所示。图10显示了计算程序的主界面，通过激活相应控件的Callback函数完成上文提出的评价过程，并在GUI界面上显示。各控件的Callback命令在编译完成之后，采用VC6.0编译器，将GUI文件编译为EXE文件，增加环境变量MCRInstaller.exe，即可脱离Matlab7.0与VC6.0环境独立运行，图11是以北京市为例综合评价的结果。表2程序数据输入格式C1C2C3C4…Cp1990年X11X12X13X14…X1p1991年X21X22X23X24…X2p……2007年Xn1Xn2Xn3Xn4…Xnp图10综合评价程序主界面图11北京市的综合评价结果5结论1)本文统计分析了北京市近年来能耗强度、人均能耗量的变化趋势及产业结构与城市能耗间的相互关系，指出人均能耗量与第二产业比例对城市总体能耗的影响较大；2)初步提出了北京市城市能耗评价指标，采用因子分析的方法建立了综合评价体系，计算出了各个指标的权重，其中C19(城市人均用水量)指标权重最大，为9%，其次是C18(城市人均电力用量)、C10(第三产业万元GDP能耗)、C6(城市热岛区域面积)，分别为8.14%、6.81%和6.29%。对综合评价结果与统计年份进行回归分析，得到了回归方程(R=0.740)；3)通过程序结果与4.3节中综合评价结果的对比，验证了所编写程序的准确性，同时程序中通过输6入Excel文件作为原始数据进行综合评价，增加了研究成果的适用性；4)随着能源的紧缺与热环境的恶化，城市尺度能耗的评价将越来越重要，文中仅初步提出了相应的指标体系，随着该领域研究的进展，这一指标体系将不断完善。[参考文献][1]薛志峰，江亿.北京市大型公共建筑用能现状与节能潜力分析[J].暖通空调，2004，34(9)：8~10[2]王远，魏庆芃，薛志峰，等.大型公建节能会诊(三)——调查分析篇大型公共建筑能耗调查分析[J].建设科技，2007，22(2)：17~19[3]杨洁，涂光备，森山正和，等.天津与神户地区公共建筑能耗调查分析[J].煤气与热力，2004，24(1)：13~16[4]王洪卫，白雪莲，孙纯武，等.重庆市大型公共建筑集中空调系统能耗状况及分析[J].洁净与空调技术，2005，4：47~50[5]龙惟定，潘毅群，范存养，等.上海公共建筑能耗现状及节能潜力分析[J].暖通空调，1998，28(6)，13~17[6]潘一玲，徐彦峰.北京能源规划的若干思考[J].北京规划建设，2005，1：55~57[7]尹立，王松华.城市节能与发展[J].经济师，2005，9(3)：49~50[8]王丽洁，马士宾，杨艳红.绿色建筑评估及其实现[J].建筑科学，2009，25(6)：68~72[9]杨启帆，方道远.数学建模[M].浙江：浙江大学出版社，1999[10]徐敏，陈国良，周心权.高