Эконометрический анализ влияния отдельных факторов на удельные показатели использования энергии в общественных зданиях

Economic Analysis of Impact of Certain Factors on Specific Energy Use Indicators in Public Buildings

I. A. Bashmakov, Doctor of Economics, General Director, XXI Century Energy Efficiency Center (CENEF-XXI): K. B. Borisov, Candidate of Engineering, Researcher, CENEF-XXI; M. G. Dzedzichek, Leading Researcher at CENEF-XXI: A.A. Lunin, Candidate of Engineering, Leading Researcher, CENEF-XXI: O. B. Lebedev, Candidate of Physics and Mathematics, Researcher, CENEF-XXI; A.D. Myshak, Researcher at CENEF-XXI

Keywords: energy efficiency in public sector facilities, effectiveness of energy efficiency improvement measures, econometric analysis

When implementing an energy saving measure it is important to understand to what extent it's implementation will reduce the facility's energy use. So the task is to identify the impact of the main factors, including implementation of energy efficiency improvement measures, on the value of specific thermal and electrical energy use indicators in state (municipal) facilities. Studies were carried out on the basis of empiric data using regression analysis. Potentially this should improve reliability and justification of individual measures' implementation effectiveness assessments in the public sector facilities.

Описание:

Реализуя то или иное энергосберегающее мероприятие, важно понимать, насколько его внедрение снизит энергопотребление объекта. Поэтому была поставлена задача – выявить влияние основных факторов, включая реализацию мер по повышению энергоэффективности, на значения удельных показателей использования тепловой и электрической энергии на объектах государственных (муниципальных) учреждений. Исследование проводилось на основе эмпирических данных методами регрессионного анализа. Потенциально это должно повысить надежность и обоснованность оценок эффективности реализации отдельных мер по повышению энергоэффективности на объектах бюджетной сферы.

Ключевые слова: энергоэффективность на объектах бюджетной сферы, результативность мер по повышению энергоэффективности, эконометрический анализ

Эконометрический анализ влияния отдельных факторов на удельные показатели использования энергии в общественных зданиях

И. А. Башмаков, доктор эконом. наук, генеральный директор, Центр энергоэффективности XXI век (ЦЭНЭФ-XXI)

К. Б. Борисов, , канд. техн. наук, исследователь, ЦЭНЭФ-XXI

М. Г. Дзедзичек, ведущий исследователь, ЦЭНЭФ-XXI

А. А. Лунин, канд. техн. наук, исследователь, ЦЭНЭФ-XXI

О. В. Лебедев, канд. физ.-мат. наук, исследователь, ЦЭНЭФ-XXI

А. Д. Мышак, исследователь, ЦЭНЭФ-XXI

Инновационные шумоглушители для круглых воздуховодов RT

Источники данных

Источником данных для проведения эконометрического анализа стали файлы из государственной информационной системы «Энергоэффективность» (ГИС «Энергоэффективность»), в которых содержатся сводные данные энергетических деклараций за 2018 год, заполненные в соответствии с приказом Минэнерго России № 401¹. Исходные данные были преобразованы согласно разработанному ЦЭНЭФ-XXI алгоритму определения параметров бенчмаркинга по удельному расходу типовых ресурсов на типовых объектах в сопоставимых условиях. Была сформирована выборка из 116,5 тыс. зданий полезной площадью 121 млн м² с отапливаемой площадью 87 млн м² и числом пользователей 560 млн чел. (это в 4 раза больше населения страны, поскольку один житель многократно в течение года пользуется услугами разных государственных (муниципальных) учреждений). Все эти объекты были разбиты на 21 функционально-типологическую группу объектов. По каждой из этих групп были сформированы отдельные выборки, для которых использовались фильтры на наличие приборов учета, реалистичность исходных и удельных показателей. В итоговой выборке остались здания общей отап-ливаемой площадью 62 млн м². По отдельным коммунальным ресурсам площади зданий в выборках оказались меньше.

Эффективность систем отопления и вентиляции

Качество полученных результатов анализа напрямую зависит от качества исходной информации. Основываясь на данных табл. 1 и опыте работы ЦЭНЭФ-XXI на объектах бюджетной сферы, можно заключить, что качество информации выше для таких групп, как дошкольные образовательные учреждения (ДОУ) и общеобразовательные школы. На этих объектах данные о потреблении энергии и реализации энергоэффективных мероприятий, как правило, ведут централизованные бухгалтерии или специализированные организации, которые и заполняют декларации, используемые в качестве информационной базы для ГИС «Энергоэффективность».
Обобщая результаты регрессионного анализа влияния отдельных факторов на эффективность систем отопления и вентиляции для разных функционально-типологических групп объектов, можно сформулировать следующие выводы (табл. 1):

Для подавляющей части функцио-нально-типологических групп объектов знаки перед всеми факторами адекватно отражают их ожидаемое влияние:
- рост износа здания за счет деградации ограждающих конструкций и инженерных систем приводит к росту удельных расходов тепла на нужды отопления и вентиляции;
- установка систем автоматического регулирования подачи тепла в зависимости от температуры наружного воздуха позволяет снижать удельный расход тепла на нужды отопления и вентиляции;
- установка энергоэффективного остекления позволяет снижать удельный расход тепла на нужды отопления. Без установки АИТП получить этот эффект от данной меры сложно, а при остеклении одновременно с установкой АИТП эффект может частично отразиться в значении коэффициента перед фактором автоматического регулирования.
Доля статистически значимых факторов сравнительно невелика, что объясняется как низким качеством информации, так и большим разно-образием условий, в которых работают объекты, адекватностью использования установленного оборудования, комплексностью реализуемых проектов и программ по экономии тепловой энергии.
Обобщенные количественные оценки влияния отдельных факторов выглядят следующим образом:

рост износа здания на 10 % (при отсутствии глубокого капитального ремонта) приводит к увеличению удельного расхода тепла на нужды отопления за счет деградации ограждающих конструкций зданий и инженерных систем в среднем на 1,3 % от среднего для данной функционально-типологической группы объектов уровня. Если средний срок службы здания равен 50–60 годам, то удельный расход тепловой энергии на нужды отопления и вентиляции растет примерно на 0,2 % в год;
внедрение автоматического регулирования в среднем экономит 16,6 % от среднего уровня (для функционально-типологических групп объектов с корректным знаком перед этой переменной). Если выборку функционально-типологических групп ограничить только теми, где коэффициент перед этим фактором оказался статистически значимым, то среднее значение экономии возрастает до 28 %. Первая цифра близка к эффектам от установки АИТП в МКД. По итогам анализа установки АИТП на жилых зданиях средняя фактически полученная экономия равна 15–17 %²;
остекление (увеличение доли энергосберегающих стеклопакетов с 0 до 100 %) в среднем дает экономию 6,6 % от среднего уровня (по выборке для функционально-типологических групп объектов с корректным знаком перед этой переменной). База данных ГИС «Энергоэффективность» не дает информации о параметрах энергоэффективного остекления (сопротивление теплопередаче). Наличие этого параметра позволило бы повысить точность статистических оценок.

Реализация только двух рассмотренных энергосберегающих мероприятий – установки АИТП и энергоэффективного остекления – позволяет получить реальную экономию в размере примерно четверти расхода тепловой энергии на нужды отопления и вентиляции. Есть все основания предполагать, что повышение качества информации в ГИС «Энергоэффективность» позволит повысить точность количественных оценок эффективности реализации мер по экономии энергии.

Потребление электроэнергии

Проведен анализ зависимости удельного расхода электроэнергии для разных функционально-типологических групп объектов от двух факторов: удельной мощности систем освещения (Вт/м2) и наличия датчиков движения и освещенности (искусственная переменная, принимающая значения 0 или 1) на основе данных ГИС «Энергоэффективность») за 2018 год. На основе проведенного анализа можно сделать вывод: адекватность и полнота информации, имеющейся в ГИС «Энергоэффективность», совершенно недостаточны для анализа эффективности реализации мер по экономии электроэнергии. Это существенно ограничивает отбор факторов для анализа, а отсутствие фильтров на достоверность заполнения исходных данных не позволяет считать достаточно надежной даже информацию по тем факторам, которые потенциально можно вычленить.

Тем не менее по отдельным функционально-типологическим группам объектов удалось провести регрессионный анализ эффективности реализации мер в части повышения эффективности систем освещения. Обобщая результаты регрессионного анализа влияния отдельных факторов на эффективность систем электропотребления, можно сформулировать следующие выводы (табл. 2):

Для подавляющей части функционально-типологических групп объектов знаки перед фактором удельной мощности систем освещения адекватно отражают их ожидаемое влияние:
- снижение удельной мощности за счет замены источников света на более эффективные приводит к снижению удельных расходов электроэнергии в целом;
- для большинства функционально-типологических групп объектов этот фактор был статистически значимым;
- для большой части функционально--типологических групп объектов знак перед фактором наличия датчиков движения и освещенности оказался отрицательным, то есть их наличие снижает удельное потребление электроэнергии. Однако ни для одной из функцио-нально-типологических групп объектов этот фактор не является статистически значимым. Так как в ГИС «Энергоэффективность» отражается только наличие или отсутствие датчиков, но не степень охвата ими источников света, этот результат можно отнести к ожидаемым.
Обобщенные количественные оценки влияния отдельных факторов выглядят следующим образом:
- снижение удельной мощности системы освещения на 1 Вт/м² за счет повышения доли эффективных источников света позволяет получить экономию на суммарном потреблении электроэнергии в среднем (по всем функционально-типологическим группам объектов, для которых этот фактор оказался статистически значимым) в размере 0,49 кВт•ч/м²;
- разброс значений вокруг этой средней величины зависит от доли осве-щения в суммарном потреблении электроэнергии. Наиболее высокие значения этого показателя получены для административных зданий (0,7 кВт•ч/м²), музеев, театров и кинотеатров (более 1 кВт•ч/м²), открытых спортивных сооружений, аптек и музыкальных школ (0,87–1,00 кВт•ч/м²);
- снижение средней удельной мощности систем освещения на 50 % за счет повышения их энергоэффективности дает экономию (среднюю по всем функционально-типологическим группам объектов) в размере 8,2 % от суммарного электропотребления;
- установка датчиков освещенности или движения дает в среднем (по тем функционально-типологическим группам объектов, для которых знак зависимости оказался адекватным) экономию в размере 17,6 кВт•ч/м², или 31,5 % от среднего уровня электропотребления. Если убрать самое высокое значение, полученное для аптек и молочных кухонь, то получится соответственно 12 кВт•ч/м², или 28 %. Однако этот результат не является статистически значимым;
- тем не менее можно с довольно высокой степенью уверенности утверждать, что только за счет этих мер по повышению эффективности систем освещения можно в среднем по всем объектам обеспечить экономию электроэнергии в размере около 10 % от ее суммарного потребления.

Однако во многих случаях ограничение комплекса мер только мерами по повышению энергоэффективности систем освещения может оказаться недостаточным для достижения более значимых целевых уровней экономии электрической энергии.