【城市能源数据创新】城市能源消费总量变化影响因素贡献度分析

编者按：国网（苏州）城市能源研究院数据研究中心围绕城市能源数据中心建设、人工智能大数据技术应用、城市能源数据辅助决策、智慧城市和智慧能源4个主要方向，从理论、政策、发展规划等领域开展研究，提供城市能源数据从理论研究、分析工具、到落地应用的全套解决方案。本专栏将围绕城市能源数据中心建设关键问题，从理论研究、模型方法和经验实践等方面展开，结合相关成果和研究思考与读者进行交流分享。

文章导读：城市能源消费总量控制是城市能源革命的重要任务之一。通过对城市能源消费总量不同影响因素的分解和分析，综合考虑数据的可比性、可获取性，选取各典型要素的指标，利用数值方法构建了各影响因素对于城市能源消费总量变化的贡献度模型，进而获取了各影响因素对于城市能源消费总量变化的相对贡献度。以北京为样本，验证了该模型的有效性。模型可为城市能源总量控制选择重点领域和重点方法提供支撑。

城市能源消费总量变化影响因素

贡献度分析

执笔人：王林钰、郭磊、周佳伟

国网（苏州）城市能源研究院

一、城市能源消费总量变化影响因素

      城市的日常运转带来城市能源的消费，城市能源消费总量变化是一个多因素综合作用的结果，其中既包括城市生产活动，也包括城市生活活动，也包括生产生活带来的技术和管理进步又反作用于城市的能源系统，带来能源效率等的提升，总体来说，城市能源消费总量变化的主要影响因素有以下六个。

     （1）经济发展

      经济发展的背后是能源需求的增长，为描述城市中经济发展对能源消费总量变化的影响，按照我国对产业的划分方法，将城市按产业分为第一产业、第二产业、第三产业，以产业GDP作为具体指标。

     （2）居民生活水平提高

      随着城市居民生活水平的提升，人们对美好生活的要求日益增高，进而导致居民生活用能增加。生活用能主要包括出行和家居生活用能，从生活支出统计来看，生活用能消费量与人均消费支出具有强相关性，居民生活水平也与人均生活用电量紧密关联。因此，可以基于居民人均生活用电和人均消费支出来考量居民生活水平提升对城市能源消费总量影响。

     （3）城市人口规模

      城市的人口与城市能源消费具有直接的线性关系，在其他条件不变的情况下，更多的人口必然带来更多的能源消费，选取城市常住人口而非户籍人口来表征城市人口规模，因此也能更合理的评估城市人口对城市能源消费的影响。

     （4）城市产业结构

      城市的产业结构大致决定了城市的能源消费特征。不同产业单位产值能耗差异巨大。对我国大部分城市来说，工业中的高耗能产业占据了城市所有能源消耗的一半以上，而第二产业整体的能耗水平大约是第三产业的3倍左右，城市的产业结构，包括每个产业下的细分行业结构对城市能源消费总量具有巨大影响。

     （5）城市能源结构变化

      由于各种能源品种的能源利用效率不同，终端能源消费需求固定的情况下，能源结构的不同，将直接导致城市能源消费总量不同。

     （6）技术进步及管理提升

      技术进步主要是生产工艺的优化和能源转化效率的提升，管理水平涵盖了能源相关的管理服务和公共政策的影响，技术进步和管理提升融入到城市能源的各个领域各个环节，较难与其他影响因素完全不相关，因此分析时将技术和管理因素作为上述几种因素之外的因素，总体形成影响城市能源消费的因素结构。

二、城市能源消费总量变化影响因素模型描述

      模型构建的基本原则是，在评估某因素对能源消费总量变化影响时，通过指标选择，剔除其他因素的影响，仅考虑该单一因素的影响。

     （1）模型基本参数定义

      P_sumb、P_sumt分别表示目标城市基准年与目标年能源消费总量；

      E1_b、E1_t分别表示目标城市基准年与目标年第一产业产值；

      P1_b、P1_t分别表示目标城市基准年与目标年第一产业能源消费总量；

      E2_b、E2_t分别表示目标城市基准年与目标年第二产业产值；

      P2_b、P2_t分别表示目标城市基准年与目标年第二产业能源消费总量；

      E3_b、E3_t分别表示目标城市基准年与目标年第三产业产值；

      P3_b、P3_t分别表示目标城市基准年与目标年第三产业能源消费总量；

      P4_b、P4_t分别表示目标城市基准年与目标年居民生活能源消费总量；

      P_生产、P_生活分别表示目标城市基准年生产（包括第一产业、第二产业、第三产业）能源消费总量、生活能源消费总量。 

     （2）经济发展对能源消费变化贡献度

      目标城市基准年区域生产总值GDP_b，目标年区域生产总值GDP_t。经济发展对城市能源消费变化的贡献度C_GDP如式（1）所示。

     （3）居民生活水平对能源消费变化贡献度

      为评估居民生活水平变化对能源消费变化的影响，从人均用电量、人均消费支出两个维度的变化来评估。用k_{居民生活水平}、k_{人均用电量}、k_{人均消费支出}分别表征目标年与基准年相比居民消费水平变化百分比、人均用电量变化百分比、人均消费支出变化百分比。λ_{人均用电量}、λ_{人均消费支出}表征目标年与基准年人均用电量、人均消费支出对居民生活水平变化的描述权重，两者之和为1（此权重系数可通过目标城市相关历史数据或者不同城市同期数据拟合获取）。居民生活水平变化百分比k_{居民生活水平}，如式（2）所示。

      人口规模增长和居民生活水平变化是影响生活能源消费总量变化的主要因素，如用k_人口规模来表征目标城市常住人口增长百分比，则居民生活水平变化对城市能源需求增量C_{居民生活水平}，如式（3）所示。

     （4）人口规模对能源消费变化贡献度

      人口规模对能源消费变化的影响主要体现在目标城市常住人口对居民生活用能的影响上。用k_人口规模来表征目标城市常住人口增长百分比，则人口规模对城市能源消费变化的贡度C_人口规模如式（4）所示。

     （5）产业结构对能源消费变化贡献度

      将目标城市产业分为一二三产，设x1、 y1 、z1分别代表基准年目标城市第一产业、第二产业、第三产业的比重，x2、 y2 、z2分别代表目标年目标城市第一产业、第二产业、第三产业的比重。产业结构对城市能源消费变化的贡献度记作C产业结构，如式（5）所示。

      鉴于我国大部分城市目前仍以第二产业为主，且第二产业是主要耗能产业。第二产业占比采用式（6）进行修正。

      其中，i代表细分行业，y_1i、y_2i代表细分行业占比。

     （6）能源结构变化对能源消费变化贡献度

      能源消费结构变化对能源消费需求变化的影响主要体现在不同种类的能源利用效率上。我国以煤炭为主体的能源消费结构在较长时间内无法改变，将目标城市的能源按照煤炭、天然气、电力、石油四类。依据清洁化能源发展趋势，将城市能源消费结构变化主要分为以下四个场景：电代煤、电代油、气代煤、气代油。

      1）电代煤：主要是指用电取代散煤燃烧，而散煤的主要用途是采暖和小锅炉；

      2）电代油：主要是指用电取代燃油燃烧，包括岸电、电动汽车、电动大巴；

      3）气代煤：主要是指用天然气发电取代煤炭发电。

      4）气代油：主要是指用天然气取代柴油供给汽车燃料。

      将目标城市基准年作为能源利用的煤炭、石油的比重分别设为a₁、b₁，目标年作为能源利用的煤炭、石油的比重分别设为a₂、b₂。目标城市的煤直接转化为内能效率为η_煤-内，油直接转化为内能效率为η_油-内，电能转化为内能η_电-内，区外来电发电综合发电效率为η_综发电。根据热当量等效原则，则能源结构变化对城市能源消费变化的影响量C_能源结构如式（7）所示。

      其中，j=a，b，v代表煤或油，i代表气或电，v→i代表电代煤或电代油或气代煤或气代油。

     （7）技术进步及管理提升对能源消费变化贡献度

      技术进步和管理提升对城市能源消费变化的影响主要以一、二、三产的单位GDP能耗来反应。技术进步和管理提升对城市能源消费变化的影响量C_技&管如式（8）所示。

      对于第二产业，还可以根据需要按目标城市的高耗能行业进行细分，用式（6）进行修正。

三、案例分析

     （1）原始数据

      以北京市为样本，根据北京市统计局公布的历年北京市统计年鉴数据，2013-2016年的能源消费总量及消费结构、地区成产总值及产业结构、常住人口、人均用电量、人均消费支出、一次能源占能源消费总量比重、第二产业四大高耗能行业能源消费总量和产值如表1-表8所示。

表1  能源消费量及三产消费情况

表2  产业结构

表3  人口情况

表4  人均用电量

表5  人均消费支出

表6  一次能源占能源消费总量的比重（%）

表7  第二产业排名前四行业能源消费量
（万吨标准煤）

表8  第二产业排名前四行业生产总值（亿元）

     （2）各影响因素贡献度

      通过模型分析，得出单一城市中（以北京2013到2016年数据为例），生产、生活、产业结构、能源结构、技术管理对能源消费总量的贡献度如表9和图1所示。

表9  能源消费量各影响因素贡献度分析（%）

图1  2014-2015北京市生产、生活、产业结构、能源结构和技术管理进步贡献度

      分析表9和图1，得到以下结论：

      1）2013-2014、2014-2015、2015-2016三个时间段内生产对于北京市能源消费总量的贡献度一直保持在80%以上，而产业结构、能源结构、技术管理的贡献度却为负数，这表明生产所消耗的能源量是能源消费总量增长的最重要因素，三产能源消费量增长的背后是经济的发展，因此，经济发展是能源消费总量增长的主导因素。

      2）图1表明，技术和管理的提升在抑制能源消费总量的增长中贡献作用最大，这表明通过技术改造和提高管理水平能有效地控制能源消费总量的增长。随着北京市大量电代煤和气代煤工程的实施，能源消费结构将不断优化，可以预测未来能源消费结构对能源消费总量的抑制作用将越来越小。

      3）能源结构对能源消费总量的抑制作用仅次于技术和管理。“十二五”期间为持续改善首都空气质量，北京市实施压减燃煤、控车减油、治污减排等行动，加快调整能源结构，大量增加了燃气发电，能源消费总量得到有效控制，能源结构的贡献度较大。

      4）相较之下，产业结构对北京市能源消费总量的抑制作用最小。由于北京市已基本完成以第三产业为主导的产业结构转型升级，2013-2014时间段内产业结构变化对能源消费总量的贡献度基本可以忽略，但从长时间维度来看，产业结构变化可能会带来较大的影响。

四、总结

      本文在综合考虑数据的可比性、可获取性，选取各典型要素的典型指标，利用数值方法构建了各影响因素对于城市能源消费总量变化的贡献度模型，分析计算得到各影响因素对城市能源消费总量变化的贡献度。北京样本数据表明，一般而言，经济发展、人口规模增长、生活水平提高对城市能源消费总量的变化具有正的贡献度，而产业结构优化、技术进步和管理提升对城市能源消费总量变化具有负的贡献度。

      通过对同城历史数据、或同类型城市历史数据进行综合分析，可以获取更准确各因素对城市能源消费总量变化的相对贡献度，使城市主政者能更好地把握能源消费总量变化的主导因素，因城施政，实现城市能源消费总量控制。

专家介绍

王林钰，博士，国网（苏州）城市能源研究院数据中心主任，高级研究员。长期从事城市能源战略、城市能源数据管理、能源大数据应用等方面的研究，作为项目负责人完成多项国家能源局、国家电网公司科技项目，主笔完成专著两本，获得发明专利授权7项，发表期刊、会议文章数十篇。

郭磊，硕士，国网（苏州）城市能源研究院副院长。长期从事电力市场改革、国有企业改革、公司治理、企业战略等方面的研究，多次获得公司科技进步奖。曾任国网能源院企业战略研究所副所长，国网能源院管理咨询研究所（企业运营研究中心）副所长（副主任）。

周佳伟，国网（苏州）城市能源研究院数据中心研究员。主要从事智慧能源、数据管理、大数据应用等方面研究。先后参与国家电网公司科技项目、国网江苏省电力公司科技项目、国家电网管理咨询项目等10多项。发表EI论文共2篇，获得发明专利授权1项，参与出版专著编写3本。

团队简介：城市能源院坐落于江苏省苏州市高新区科技城，由国家电网有限公司和苏州市人民政府联合出资组建，2017年8月正式挂牌成立，是中国首个城市能源研究院。目前已获得国家科技型中小企业、省级研发机构认定、省高新技术企业入库。

      城市能源院作为国家电网公司建设“具有中国特色国际领先的能源互联网企业”的重要单元，紧紧围绕国家电网公司党组部署的“高端智库、技术研发、市场示范、产业孵化、国际合作”五大职能定位，充分发挥“高端智库平台、产业孵化平台、国际合作平台”三大平台优势，通过不断推进跨界发展、创新发展、协同发展，为服务国网公司战略落地实施作出独特贡献。坚持在国际合作的背景下，城市能源院以建设“高端智库驱动型的能源产业创新孵化平台”为核心，成为城市能源变革整体解决方案的战略倡导者、规划引领者、实践推动者。

      城市能源院自成立以来，积极探索实践“四个革命、一个合作”能源战略思想在城市全面落地，承担中国科学院、国家能源局、国家科技部、国家自然科学基金项目等多项国家级重大课题。牵头编制《苏州建设国际能源变革发展典范城市创建方案》。支撑国网公司综合能源服务顶层设计研究和国网江苏电力综合能源服务业务发展战略研究。联合德国能源署、国网欧研院开展同里新能源小镇综合能源系统规划。“城市能源优化利用实验室”获得国家电网公司培育类实验室命名。与东南大学共建创新联合体，设立研究生工作站获省教育厅批复；与苏州大学合作课题被省科技厅推荐为江苏省产学研合作成功案例。出资参股国网江苏电力设计咨询有限公司，提升建设城市能源革命整体解决方案核心能力。承接苏州广电传媒广场智慧管控平台建设项目，促成苏州广电大楼获得省内首个LEED铂金级认证。成功承办“第三届国际能源变革论坛—城市和区域能源转型分论坛”，发布首份《中国城市能源报告》，与中国能源报合作创办首个《中国城市能源周刊》，打造“城市能源”高端论坛，持续提升社会影响力和品牌美誉度。

 往期回顾 

编辑：杨彪

审核：蒋东方‍

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