民用建筑能源消耗影响因素范文

本站小编为你精心准备了民用建筑能源消耗影响因素参考范文，愿这些范文能点燃您思维的火花，激发您的写作灵感。欢迎深入阅读并收藏。

《工业工程杂志》2015年第六期

摘要:

以近年陕西省民用建筑能源消耗现状为基础，通过构建民用建筑能源消耗影响因素假设模型，采用多元线性回归法对各影响因素进行分析。结果表明，人口总量、城乡人口结构、经济发展、居民消费水平与第三产业发展均会促进陕西省民用建筑能源消耗，而现阶段技术进步对降低建筑能耗的作用是不明显的。就降低陕西省民用建筑能耗提出对策建议，旨在为陕西省相关部门找到建筑节能的着力点，更好地开展建筑节能减排工作提供参考。

关键词:

陕西;民用建筑;能源消耗;影响因素

随着经济的发展和人民生活水平的提高，建筑能耗在国民经济总能耗中所占比例越来越高。在节约能源、保护环境的迫切要求下，提高能源使用效率、降低建筑能耗成为我国能源政策中的重要组成部分。《节能减排“十二五”规划》中将建筑列为节能减排重点领域，并提出:在“十二五”时期形成600万吨标准煤的节能能力［1］。陕西省作为国家低碳试点省区，为创建国家低碳示范省，在《陕西省“十二五”规划》中明确提出单位生产总值能耗降低16%、二氧化碳排放降低15%的约束性目标，并将建筑、公共机构等纳入重点节能领域。为使陕西省节能相关部门从宏观角度更好地开展建筑节能减排工作，本文结合陕西省实际情况，对影响陕西省民用建筑能源消耗的宏观因素展开研究，以期识别出影响民用建筑能耗的关键因素，确定各因素对建筑能耗的影响程度，找到推动建筑节能工作的着力点，为政府部门出台有针对性的政策措施、制定建筑节能战略规划提供依据。

1陕西省民用建筑能源消耗测算

根据《民用建筑设计通则》［2］，民用建筑是指供人们居住和进行公共活动用的居住建筑和公共建筑的总称。建设部于2000年对建筑能耗的含义做出解释:所谓建筑能耗就是指建筑运行使用能耗，它包括采暖、照明、动力、空调等用能，即去除建筑施工能耗、新建建筑建材能耗，只取建筑的运行、使用能耗［3］。江亿认为“民用建筑的运行能耗，即在住宅、办公建筑、学校、商场、宾馆、交通枢纽、娱乐设施等非工业建筑内，为居住或使用者提供采暖、通风、空调、照明、炊事、生活热水，以及为了实现建筑的各项服务功能所使用的能源”［4］。综上，本文界定的陕西省民用建筑能源消耗即为陕西省民用建筑物运行、使用过程所消耗的能源，即民用建筑物建成后在其运行或使用阶段，为满足人们的一定使用功能所产生的能源消耗，包括照明、采暖、空调、电梯、热水供应、炊事、家用电器、办公设备等能耗。

目前，我国能源统计工作，一直是以经济活动来划分的，对终端能源消费仅统计品种和数量，不分具体用途，缺少直接反映建筑运行能源消耗的统计数据。因此民用建筑能耗只能通过间接计算的方法获得。在既有研究基础上［4-6］，本文采用宏观模型对陕西省民用建筑能耗进行测算，将民用建筑能耗分为城镇采暖能耗、城镇住宅除采暖外能耗、公共建筑除采暖外能耗与农村住宅能耗4部分。对于城镇采暖能耗可按城镇消费的煤耗城与镇集中供暖能耗之和所得;对于城镇住宅除采暖外能耗与农村住宅能耗可按能源统计年鉴中地区能源平衡表居民生活消费项能耗扣除交通能耗所得(扣除全部汽油、95%的柴油)［6］;对于公共建筑除外暖外能耗可将能源统计年鉴中地区平衡表中批发、零售业和住宿、餐饮业项能耗与其他行业(包括公共居民服务和咨询业、卫生体育社会福利、教育文艺、广播电视、科研和综合技术服务、国家党政机关和社会团体等行业)能耗扣除交通能耗(扣除95%的汽油、65%的柴油)［6］，加上交通运输仓储邮电通讯业项的电耗所得。由于各种能源原始计量单位不同，热值也不一样，为了能够进行汇总对比分析，本文将各种能源消耗统一转化为标准煤，其中电力按等价值折算［7］。

2民用建筑能耗宏观影响因素分析

民用建筑运行能耗作为社会大系统中的一个复杂子系统，其变化和发展不但与人口、富裕度、技术水平有关，而且与人民的社会生活密切相关，必然受到社会大系统中其他系统，比如社会、经济、科技、生态等的影响。在既有文献研究基础上，本文将民用建筑运行能耗的宏观影响因素归纳为3个方面，即:人口、经济与技术。1)人口。

随着人口的增长，其对环境造成的压力越来越大。Swan等［8］、Saha等［9］、白玮等［10］的研究表明，人口与建筑运行能源的消耗存在显著相关关系。人口对建筑运行能耗的影响主要体现在:人口数量的增长与城乡人口结构的变化两方面。人口总量的增加不仅会直接影响民用建筑运行能耗总量变化，也会影响到运行能耗的人均消费量。城乡人口结构变化对建筑能耗的影响主要体现在:大量农村人口不断迁移至城市，使城镇人口数量急剧增加，而城镇居民人均商品能源消费比农村要高;同时，农村人口向城市的迁移会使得商品燃料逐渐取代生物燃料、产生更多的建筑建设活动以及提高家庭用能标准，进而导致能源消费量的增加。考虑城镇化率这一指标可以反映出城乡人口结构的变化，本文选用城镇化率来分析城乡人口结构变化对民用建筑能耗的影响。对此，提出以下假设。H1为人口总量的增长与民用建筑能源消耗正相关;H2为城乡人口结构的变化与民用建筑能源消耗正相关。2)经济。

从世界范围来看，地区经济越发达，生产总值越高，人均民用建筑运行能耗越大。NikhilKaza［11］，Hirst［12］，曾狄［13］等人的研究表明，经济的增长对民用建筑能源的消耗具有明显的影响作用。随着经济水平的不断发展，人民生活水平在提高的同时消费观念也在逐步转变，居民的生活需求从最初的满足基本生存变为更加注重生活品质，对居住环境的舒适度、生活便利等不断提出更高的要求，与之相关的家用电器等耐用消费品的需求不断增长，由此导致的建筑运行能耗也在不断增加。目前我国正处于工业化时期，经济结构变动速度比较快，第三产业所占比例越来越高，而第三产业经济活动不属于工业生产，其发生的能源消费基本发生在建筑领域，因此第三产业的发展对建筑能源消耗有较大的影响。根据以上论述，提出如下假设。H3为经济增长与民用建筑能源消耗正相关;H4为居民消费水平与民用建筑能源消耗正相关;H5为第三产业发展与民用建筑能源消耗正相关。3)技术。科学技术的发展将推动建筑材料、建筑设备等在品质、新产品开发、能源利用效率提高方面的不断开拓和进步，新技术或设备可以通过提高设备的工作效率来降低能源消耗强度，进而降低能源消费量，它们的采用更加适应消费者的需求和可持续发展的要求。考虑建筑单位面积能耗这一指标可以综合反映出新技术对建筑能耗的影响，本文选用这一指标来分析技术因素对建筑能源消耗的影响。据此，提出如下假设。H6为技术进步与民用建筑能源消耗负相关4)民用建筑能源消耗影响因素假设模型。根据前文所述，提出如下假设模型。

3模型构建及数据来源

3．1模型构建通过以上分析，建立以下多元回归模型来分析宏观因素对民用建筑能耗的影响。其中，Y为民用建筑能源消耗量，是被解释变量;P、U、H、G、S、M为解释变量，分别代表人口总数、城镇化率、居民消费水平、生产总值、第三产业增加值、单位建筑面积能耗;β0、β1、β2、β3、β4、β5、β6为待估参数;γ是随机误差项。

3．2数据来源及处理表1为陕西省民用建筑能源消耗宏观影响因素指标，数据来源于《中国能源统计年鉴》(2000－2013)、《中国统计年鉴》(2000－2013)、《中国固定资产统计年鉴》(2000－2013)、《陕西省统计年鉴》(2000－2013)。

4回归分析

4．1平稳性检验经典计量经济学建模过程中，通常假定经济时间序列是平稳的。但事实上，大多数时间序列是非平稳的，如果直接将非平稳时间序列当做平稳时间序列进行回归，则可能会导致不良后果，因此，模型分析前应对原序列进行平稳性检验。本文采用ADF单位根检验法，对各时间序列的平稳性进行检验。各时间序列均在2阶差分滞后一期的条件下进行检验，结果表明:各变量ADF检验统计量的值均小于5%显著水平下的临界值，由此可以拒绝各时间序列有单位根的假设，可认为这7个时间序列都是平稳的，时间序列为不带漂移的I(2)过程。

4．2协整检验协整检验用于分析序列之间是否存在长期均衡关系。本文采用Engle－Granger两步法进行协整检验。在采用OLS法构建回归模型的基础上对回归方程的残差进行平稳性检验，如果平稳，则说明序列是平稳的，变量间存在协整关系。检验结果表明，t统计量的值为－3.449761小于5%显著水平下的临界值－3.144920，表明残差序列不存在单位根，残差序列是稳定的，即各变量之间存在着长期的相关性。

4．3变量多重共线性检验在多元线性回归模型经典假设中，其重要假定之一是回归模型的解释变量之间不存在线性关系，若回归模型中存在多重共线性，将会对模型进行最小二乘估计造成严重影响，使得普通最小二乘法估计的参数值不能确定，增大最小二乘估计量的方差。因此，需要对变量的多重共线性进行诊断。由表2相关系数分析可得到:建筑能源消耗与各指标呈高度正相关，表明所选取的自变量是可以解释能源消耗增长的。但各解释变量之间存在着严重的相关关系，模型存在多重共线性。为了达到较好的拟合效果，必须要消除多重共线性。

4．4岭回归岭回归(ridgeregression)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。对全部的6个变量做岭迹分析，发现当K=0.7以后，各参数开始趋于稳定，岭变化逐渐平稳。因此选取K=0.7，计算此时的岭回归估计结果，如表3所示。由表3可知，模型中自变量的岭回归系数均通过1%的显著性检验，符合经济学意义检验，复决定系数R2为0.977，F的显著性检验P=0.000＜1%，高度显著，通过显著性水平检验，模型整体拟合效果良好，可以较好地解释陕西省民用建筑能源消耗与其影响因素间的关系。至此，可得模型标准化岭回归方程为。

5结果分析

从岭回归结果中可以看出:6个自变量均与因变量呈正相关关系，证明假设H1－H5成立，H6不成立。其可能原因为:现阶段一些新技术的使用使得单位面积能耗下降，而一些新设备的投入又增加了单位面积的能耗，使得技术进步在减低民用建筑能源消耗中起到的作用是不明显的。人口方面，陕西省人口总量与城乡人口结构均与陕西省民用建筑能源消耗间存在着显著的正相关关系。人口每增加1%，民用建筑能源消耗量会增加0.146%。由于我国自1978年开始实行计划生育政策，人口增长速度得到有效控制，陕西省2000年－2012年年人口增长均速达0.25%。但随着2013年“单独二胎”政策的提出，预计未来陕西省人口增速会有提升，这将对民用建筑能源消耗造成一定压力。同时城乡人口结构的变化也促进民用建筑能耗的增长，城镇化率每提升1%，民用建筑能源消耗量会增加0.14%。目前我国正在一直开展城镇化建设，陕西省“十二五”规划中提出到2015年，城镇化率要达到57%，城镇化对建筑能耗的影响将进一步加重。经济方面，陕西省经济增长、居民消费水平与第三产业的发展均会促进民用建筑能耗的增长。陕西省经济增长每增加1%，会使得民用建筑能源消耗量增加0.144%，按照陕西省“十二五”规划提出的目标，陕西省经济还将保持平稳较快发展，将会使得民用建筑能源消耗量进一步加大。而居民消费水平每增加1%，则会使得民用建筑能耗增加0.146%，随着人民生活水平的提高，居民消费消费水平也在不断提升，人们对居住环境的舒适度、便利性要求也在不断提高，由此导致的建筑运行能耗也将不断增加。此外，第三产业的发展也会促进民用建筑能耗增长，第三产业增加值每提升1%，民用建筑能耗将增加0.145%，现阶段，陕西省把推动服务业大发展作为经济转型升级的主攻方向，不断扩大第三产业比重，会进一步加剧民用建筑能源的消耗。

6政策建议

以近年陕西省民用建筑能源消耗现状为基础，通过构建民用建筑能源消耗影响因素假设模型，采用多元线性回归法对各影响因素进行分析，研究结果表明:现阶段技术进步对降低陕西省民用建筑能耗的作用是不明显的，而人口总量、城乡人口结构、经济发展、居民消费水平与第三产业发展均会促进陕西省民用建筑能源消耗。基于前文分析，本文就降低陕西省民用建筑能源消耗提出以下节能对策。1)加快建筑节能减排技术的开发和推广应用。进一步提高城镇新建建筑建筑节能强制性标准执行率，加快既有建筑节能改造，推广建设可再生能源建筑，推广使用新型节能建材和再生建材。在农村推进节能型住宅建设，推动省柴节煤灶更新换代，鼓励太阳能及沼气池技术利用。2)控制人口自然增长率。避免“单独二胎”政策实施后，人口数量短时间内迅速膨胀导致的建筑能源大量消耗。3)城镇化进程中，加快陕北百万千瓦风电和太阳能光伏发电基地建设，推进陕南水力资源和关中地热资源开发利用，推广采用太阳能等清洁、可再生能源，减少传统能源消耗、优化建筑用能结构。4)居民生活消费水平提高的同时，提倡行为节能，倡导勤俭节能的生活方式，采用高效节能空调器，推广使用高效节能家电。5)第三产业发展过程中，在零售业等商贸服务和旅游业开展节能减排行动，加快设施节能改造，严格用能管理，引导消费行为。对于公共机构严格执行公共场所空调温度限额标准，建立完善公共机构能源审计、能效公示和能耗定额管理制度，加强能耗监测平台和节能监管体系建设。

参考文献:

［1］国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要［EB/OL］．

［2］中华人民共和国建设部．GB50352-2005民用建筑设计通则［S］．北京:中国建筑工业出版社，2005．

［3］倪德良．上海市建筑能耗之统计分析［J］．上海节能，2007(5):6-9，13．NiDe-liang．StatisticalanalysisofShanghaibuildingenergyconsumption［J］．ShanghaiEnergySaving，2007(5):6-9，13．

［4］杨秀，魏庆芃，江亿．建筑能耗统计方法探讨［J］．建筑节能．2007(1):12-15．YangXiu，WeiQing-fan，JiangYi．Buildingenergycon-sumptionstatisticsmethod［J］．BuildingEnergyEfficiency，2007(1):12-15．

［5］清华大学建筑节能研究中心．中国建筑节能年度发展研究报告［M］．北京:中国建筑工业出版社，2008．

［6］王庆一．中国建筑能耗统计和计算研究［J］．节能与环保．2007(8):9-10．WangQing-Yi．Chinabuildingenergyconsumptionstatisticsandcomputingresearch［J］．EnergySavingandEnvironmen-talProtection，2007(8):9-10．

［7］中华人民共和国国家统计局．中国统计年鉴(2000-2013)［M］．中国统计出版社．

［8］SwanLG，UgursalIV．Modelingofend-useenergyconsump-tionintheresidentialsector:Areviewofmodelingtech-niques［J］．RenewableandSustainableEnergyReviews，2009，13(8):1819-1835．

［9］SahaGP，StephensonJ．AmodelofresidentialenergyuseinNewZealand［J］．Energy．2007，5(2):167-175．

［10］白玮，龙惟定，刘仲英．上海未来住宅建筑能耗预测研究［J］．建筑科学，2008(10):11-15．BaiWei，LongWei-ding，LiuZhong-ying．Shanghairesi-dentialbuildingenergyconsumptionpredictionresearch［J］．BuildingScience，2008(10):11-15．

［11］NikhilKaza．Understandingthespectrumofresidentialen-ergyconsumption:Aquintileregressionapproach［J］．En-ergyPolicy，2010，38(11):6574-6585．

［12］HirstE．Amodelofresidentialenergyuse［J］．Simulation:TransactionoftheSocietyofModelingandSimulationInter-national，1978，30(3):69-74．

［13］曾荻．我国民用建筑运行能耗预测方法及其应用研究［D］．北京:北京交通大学，2012．ZengDi．ThepredictionmethodanditsapplicationofcivilbuildingenergyconsumptioninChina［D］．Beijing:BeijingJiaotonguniversity，2012．

［14］国家统计局能源司．中国能源统计年鉴(2000-2013)［M］．北京:中国统计出版社．

［15］陕西省统计局．陕西统计年鉴2000～2013［M］．北京:中国统计出版社．

作者：张涑贤 王震 单位：西安建筑科技大学 管理学院