跨境可再生资源能效评估方法研究综述
2021-05-25司念朋李焘宗艺晶肖海清陶自强付艳玲郭兴洲王宏伟
司念朋 李焘,2 宗艺晶,2 肖海清 陶自强 付艳玲 郭兴洲,2 王宏伟*
(1.中国检验检疫科学研究院 北京 100176;2.国家市场监督管理总局消费品风险评估中心)
1 前言
改革开放以来, 为缓解我国经济快速发展中所面临的原材料紧缺的问题, 我国开始大量进口废物原料(即跨境可再生资源)作为补充[1]。 如今我国大力开展生态文明建设,对于环境标准的要求日益提高,对此类货物进口监管趋严的态势已不可扭转[2]。基于此, 本文对跨境可再生资源的能效评估方法进行研究,以期通过能效评估措施优化可再生资源进口,提升我国跨境可再生资源工业产品质量安全风险管理理论研究和应用技术水平,具有极其重要的现实意义。
2 能效评估方法关键定义
能效这一概念由美国学者首次提出,1965 年美国出现大停电事故, 相关学者开始关注在经济快速发展导致电力需求急剧增长的情况下电力系统的可靠性[3]。 20 世纪70 年代,欧美发达国家开始在电力领域开展能效管理技术的研究工作。 能源效率是能源利用的问题,世界能源委员会(WEC)对能源效率的定义为“减少提供同等能源服务源投入”。
首先, 学术界对此问题的意见并不一致。 Patterson[4]认为,能源效率是指用较少的能源生产同等数量的服务或有用的东西。 Bosseboeuf[5]等拓展了能源效率的范围, 认为经济上的能源效率指用相同或更少的能源以获得更多产出或更好的生活质量, 而技术经济上的能源效率是指由于技术进步、 生活方式的改变、管理的改善等,导致特定能源使用的减少。而我国大部分学者认为,能源效率是一个指标群。如魏楚等[6]根据测算方法的不同,将能源效率的指标分为4 种:热力学指标、物理-热量指标、经济-热量指标和纯经济指标,而魏一鸣等[7]综合上述观点,把能源效率分为能源宏观效率、能源实物效率、能源物理效率、能源价值效率、能源要素利用效率、能源要素配置效率、 能源经济效率等7 类描述能源效率的指标, 并指出这7 类指标具有各自的理论基础或假设条件、优缺点或适应范围,任何一种单一指标都不可能完整地反映出能源效率的水平。
其次, 众多学者对能源效率的影响因素进行了分析。 一般认为技术进步和产业结构调整是能源效率优化的关键因素。 Maddison、Denison[8-9]认为,当能源要素从低生产率或生产率增长较低的部门向高生产率或生产率增长较高的部门转移时, 就会导致总体经济实体能源效率的提高。Renshaw[10]强调能源与价格、经济中产业结构的变动也能够影响能源效率。吴巧生等[11]的研究表明,中国能源消耗强度下降主要是由于各部门能源使用效率的提高,其中,工业部门的技术进步是影响能源消耗强度的主要因素。 王群伟等[12]通过基于DEA 的Malm8uist 指数分析发现,技术效率比技术进步更易带来能源效率的提高,这与技术进步带来的回弹效应(Rebound Effect)有关。袁晓玲、张宝山等[13]认为工业结构、产业内部结构、所有权结构和能源因素对能源效率的影响较大,产业结构、 工业结构变量与能源禀赋全要素能源效率呈负相关, 且国有工业产值在工业总产值中的占比越高,全要素能源效率就会越低。 但是,也有一些不同的观点。K Hazzoom[14]认为回弹效应使得技术进步对于能源效率的影响难以确定。 史丹等[15]认为产业结构的变化对于能源效率的作用正在逐渐减弱,甚至会产生负作用。 李廉水等[16]研究发现技术效率是工业部门能源提高的主要因素,而并非技术进步,但是技术进步的作用正在逐渐增加。
梳理并分析以上文献, 可以发现由于对能源效率的概念和含义没有统一标准, 且各种投入产出数据具有统计差异性, 导致研究计算得出的能源效率结果差异较大。但可以肯定地是,生产中包含能源在内的各种要素之间相互影响, 若单纯分析一个生产要素对能源效率的影响将会有很大缺陷。
因此本文研究将尝试构建跨境可再生资源能效的多维评估模型:将能源效率定义为物理学概念,如能源利用中发挥作用的与实际消耗的能源量之比;将能源效益定义为经济学概念, 如终端提供的服务与所消耗的能源总量之比。
3 能效评估指标体系
3.1 建立体系的思想
建立能效评估指标体系并不是简单的将各种投入及产出指标罗列出来,而是需要科学地根据指标体系构建的基本思想,对指标进行筛选,并通过指标之间的关联性,反应能源效率的内涵。 本文研究的能效评估指标体系的建立主要基于以下3 个基本思想:
(1)以行业企业为研究对象,分析企业的能源利用情况, 通过实地考察调研和企业年度统计报告所示数据,对企业整体能源消耗情况进行客观、合理、有效的评估,并充分挖掘数据的潜在价值。
(2)能源消耗量不仅需要考虑生产方面的能源资源使用量, 还包括企业在进行生产活动中的其他资源消耗,例如:能源管理、设备管理、人力资源配置等方面的资源消耗, 这也是企业能源效率综合评估的重要内容。
(3) 所有的能源效率评估指标都需要具备可获得性、可量化性,而且指标数据的有效性、准确性也是非常重要的, 只有指标能够通过准确的数据表达出来,才能得到准确的能源效率评估结果,为管理者的决策方案提供理论支持。
3.2 建立体系的原则
能效评估指标体系是是系统、 全面分析企业能源效率的基础, 构建企业能源效率评估指标体系需要基于以下原则:
(1)系统性原则。评估指标体系需要反映出各指标之间的逻辑关系, 不同的侧面需要反映出企业能源效率水平与投入要素和产出要素之间的关系。 由于评估指标体系中的底层是由具体可量化的指标要素构成,虽然各指标在量纲、数值、含义方面有区别,但是都基于一个统一的生产系统, 指标之间实质上是彼此相关联的,因此,指标体系是一个统一的、有机的整体, 需要通过这个整体的投入产出配置情况分析企业能源效率水平。
(2)典型性原则。 评估指标需要进行归纳整理,以避免出现指标信息的重复, 应当尽可能准确反映出上层指标的全部信息, 例如, 对于铜冶炼企业而言, 生产能源投入需要考虑到水资源的消耗量和煤炭的消耗量。 评估指标体系也应当尽可能得进行简化, 使其在具有典型代表性的同时能够便于数据的处理和计算, 在不影响评估结果的同时提高评估计算处理速度。
(3)边界性原则。本文研究的起点是各类跨境可再生资源从出口国离境,此后的主要进口流程包括:国际运输、通关、国内运输、生产加工等,终点是已完成初级加工的、 可以用于后续产品进行工业生产的中间产品,如铜锭、ABS/PE 再生粒等。
(4)简明科学性原则。企业能源效率评估指标体系的设计及评估指标的选择必须以科学性为原则,能客观真实地反映出全要素能源效率的内涵, 并且避免指标含义的重复性。 在保证评估指标体系完整性的基础上应该尽量简化企业能源效率评估指标体系, 使其易被能源效率评估操作者理解并对其计算过程进行简化。
(5)可比、可操作、可量化原则。 在指标选择方面,应当特别注意在总体范围内的一致性,企业能源效率评估指标体系的构建是企业科学评估和管理能源使用情况的前提, 评估和计算方法的选取应当与指标体系保持一致。各指标的简洁性、代表性有助于数据的收集, 评估方法的简练有助于保证评估过程的可操作性。
4 能效评估方法
国内外学者们提出了很多能效评估方法, 其量化指标体系具有可计算性, 通过计算机软件可加以实现, 跨境可再生资源能效评估的关键问题在于实用性强的数学模型算法, 本文对文献中出现的4 种典型能效评价方法进行分析对比, 每种方法所实现的作用有所不同。
4.1 指标体系直接对比
指标体系的直接对比是指通过常用的能效指标体系来评价能效水平的方法。 该方法常用于电子电气产品能效分析,如中国能效标识、日本“领跑者”计划[17]等都主要基于此方法。
将相同类型的产品以同等试验条件下的直接测量值或计算值作为评价指标, 综合各指标构成指标体系,通过与标准规定限定值进行比较,确定产品的能效等级。 以电冰箱为例(见表1),判定其能效等级(水平)的主要指标是标准能效指数(ηs)、综合能效指数(ηt)[18]。
式中:
ηs综合标准能效指数;
Es标准耗电量;
Ebase基准耗电量, 按 GB 12021.2-2015 第 4.2节计算;
Eaux辅助装置年耗电量, 按GB 12021.2-2015附录D 计算;
Day16℃按 GB 12021.2-2015 规定值;
Day32℃按 GB 12021.2-2015 规定值。
表1 各被测量引入制热量的不确定度分量电冰箱能效等级的能效指数
简单指标比对法主要是计算待评价对象能效值与参比能效值的差距,并不适用于多维度、多参数的复杂能效评估;但其能效等级划分方法可以作为参考。
4.2 层次分析法
层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是把定性方法与定量方法有机结合的决策方法,能把多目标、 多准则且难以进行全部量化处理的决策问题转化为多层次单目标的问题,通过两两比较,确定同一层次元素相对于上一层元素的数量关系,并进行简单的数学运算。
文献[19-23]是层次分析法应用于能效评估的实例。其中文献[19]分析了综合能源系统的能源流向,借鉴层次分析模型建立评估指标体系, 将层次分析模型分为3 层(目标层、准则层、方案层),通过构建判断矩阵计算指标权重,对综合能源系统能效进行评估。文献[20]针对天然气净化工艺,采用层次分析法与模糊综合评价法结合,首先采用模糊评判,确定和建立能效评价指标和体系, 通过对各指标按照其相对重要性, 确定指标权重并构造判断矩阵, 计算特征向量,从而进行天然气净化工艺能效评价。文献[21]对变电站建立层次化模型, 运用层次分析法进行一次设备能耗分析和站用电能耗分析, 确定每个单项指标的重要程度(即权重向量),结合其评估指标和评估依据,最后计算得到综合分值,从而建立变电站能效评估方法。
层次分析法是将决策问题按总目标、 各层子目标、 评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构, 然后用求解判断矩阵特征向量的办法, 求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重, 最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重, 此最终权重最大者即为最优方案。
4.3 数据包络分析
数据包络分析(Data envelopment analysis,DEA)是一个线性规划模型,表示为产出对投入的比率。通过对一个特定单位的效率和一组提供相同服务的类似单位的绩效进行比较, 使服务单位的效率尽可能最大化。 在这个过程中,获得100%效率的一些单位被称为相对有效率单位, 而另外的效率评分低于100%的单位被称为无效率单位。
DEA 的思想源于投入角度的效率评估概念,1957 年 ,Farrell 发 表 论 文 《The Measurement of Productive Efficiency of Production》首次阐述了基于投入角度的能源效率概念。基于Farrell 的研究,1978年,美国的运筹学家Charnes 等提出了首个DEA 模型,即CCR 模型,1984 年又提出了CCR 的改进模型,即可适应规模报酬变化的BCC 模型。 BCC 模型在CCR 模型的基础上添加了部分约束条件, 相对于CCR 模型,具备了更高的适用性。
文献[24-26]是数据包络分析应用于能效评估的实例。其中文献[24]基于全要素能效概念,以投入产出为出发点,分析并比较能效生产率和能源效率,提出企业能源效率评估的非参数方法, 构建了多产出基于松弛变量的DEA 效率评估模型。文献[25]运用IDA 分解方法获得了影响能源消耗的活动、 结构与强度3个能效评估指标, 使用基于投入—产出松弛变量的数据包络分析对能效指标进行分析, 得到提高乙烯装置能效的改进方向。 文献[26]将数据包络分析DEA模型引入数据中心能效评价, 选取与数据中心能效相关的输入、输出评价指标,根据数据中心能效评价指标模型, 将设备能耗种类及数量、 机房的建筑面积、 运行有效负载等作为DEA 模型的输入评价指标, 将数据中心PUE、DCeP 等指标构成DEA 模型的典型输出评价指标。实际使用时可以根据DEA 模型要求,对输入、输出的评价指标进行统一处理。
基于DEA 方法的能效评价方法具有较好的科学性。评价时由样本数据确定生产前沿面,将决策单元与数据生产前沿面进行比较, 对相对效率进行排序,从而得到数据中心能效情况。 因此,在能效评价过程中,输入和输出元素权重均由数据产生,并非事先给定,从而不受主观因素的影响。但DEA 方法的实施较为依赖的持续性和稳定性。
4.4 主成分分析
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种降维的统计方法,它借助于一个正交变换,将其分量相关的原随机向量转化为其分量不相关的新随机向量, 这在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵, 在几何上表现为将原坐标系变换为新的正交坐标系, 使其指向样本点散布最开的p 个正交方向, 之后对多维变量系统进行降维处理, 使其能够以一个较高的精度转换为低维变量系统,再通过构造适当的价值函数,进一步把低维系统转化为一维系统。
文献[27]基于模糊综合评价与主成分分析的客户用电能效评估方法,建立指标体系,对指标数据进行预处理,通过模糊综合评价法量化指标,基于主成分分析建立一级指标并改进二级指标, 对客户用电能效进行评价。 文献[28]针对离散制造能耗构成的复杂性,能耗指标之间相互影响,能耗分析结果难以获取的问题,引入指标重要性权重,建立离散系统能效评价指标体系,进而提出一种基于改进主成分分析的离散制造能耗分析方法, 分析只强调信息权重的缺陷,分析只强调信息权重的缺陷,更具合理性和稳定性。
在主成分分析的过程中, 需要保证所提取的前几个主成分的累计贡献率可以达到较高的比例,而且这些主成分必须具有实际意义, 否则主成分将空有信息而并无实际评估意义。
5 结论
本文综述了国内外能效评估方法的研究现状,并为项目研究关键性问题提供以下思路:
(1)明确了多维评估模型的概念和关键定义,将能源效率定义为物理学概念, 将能源效益定义为经济学概念;
(2)确定了构建能效评估指标体系的思想和原则;
(3)分析了指标体系直接对比、层次分析法、数据包络分析、主成分分析4 种常见能效评估方法,指标体系直接对比法常用于电子电气产品能效分析,其能效等级划分方式可以作为项目研究参考; 层次分析法是将决策问题按照总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序, 分解成不同的层次结构;DEA 方法的实施较为依赖的持续性和稳定性; 主成分分析需要保证所提取的前几个主成分的累计贡献率可以达到较高比例。