本文根据2017年10月25日，在青岛《环球表计》能源计量与能效管理技术论坛会议上，北京建筑大学那威处长的演讲《北方采暖地区供热能耗现状及统计分析》内容整理而成。
那威，中国建筑节能协会能耗统计专委会 副秘书长；
北京建筑大学 副教授、副处长
建筑终端能耗数据研究背景
建筑节能是我国碳排放达峰的关键
建筑是碳减排的重要领域。据测算，2050年建筑碳减排潜力高达74%，为全国贡献50%的节能量，如果措施得当，建筑能源消费将于2031年达峰，相比参考情景，达峰时间可提前14年。
能耗数据是建筑领域实施碳排放总量控制的工作基础
在总量控制战略背景下，建筑能耗数据对建筑节能工作的基础性作用愈显突出，无论制定建筑能耗总量控制目标，抑或能耗强度控制目标，再或推动建筑碳交易等市场机制发展，均需依赖足够的数据支撑。
我国建筑能耗数据存在的问题
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完全依靠微观的实测或依靠科研单位的调研和测算覆盖全国、各气候区、各级行政区域的全面、系统的建筑能耗数据的难度较大；
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依靠统计部门的力量，采用统计调查的方法来实现较为可行，如美国商业和居住建筑能耗调查、韩国3年一次终端用能普查；
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我国目前的能源统计方式不能直接给出建筑能耗情况，以经济活动来划分的，分为一产、二产、三产和生活四大部门，对终端能源消费仅统计品种和数量，不分具体用途。因此，建筑能耗被分散统计到各个部门当中；
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能源平衡表是获取各个行业能源消费数据主要渠道，而我国能源平衡表中没有单列建筑能耗。且折算方法不同，计算结果差异较大。除电力有直接的消费统计资料外，其余能源品种均参考各部门、各行业有关信息和城调、农调两队的抽样调查资料并采用不同方法测算得到。
中国能源平衡表相关数据项分析
我国能源平衡表中终端能耗部门分成七类：
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农、林、牧、渔业；
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工业；
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建筑业；
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交通运输、仓储和邮政业；
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批发、零售业和住宿、餐饮业；
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居民生活；
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其他。
建筑和交通能耗被分散到上述七类之中，未对其进行单独统计。
我国建筑供暖能耗数据存在问题
我国能源平衡表中对建筑集中供暖能耗统计明显偏低。如 2011 年“5. 批发、零售业和住宿、餐饮业”、“6. 居民生活” 、“7. 其他”、三项热力消费合计为3111万tce，当年我国北方城镇集中采暖面积为51.8亿 m2，平均每平方米采暖能耗只有 6kgce，而当前我国效率最高的大规模热电联产的采暖能耗也只能达到9kgce/m2，一般的燃煤锅炉能耗为20 kgce/m2。
造成建筑供暖能耗计偏低的主要原因有：
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我国供热计量制度尚不完善，热力消费无法做到与电力或燃气一样进行分户计量收费。只能根据供热企业能源消费进行统计与核算供暖能耗。
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我国能源统计针对规模以上的工业企业，包括年主营收入 2000 万以上或年综合能源消费1万吨标煤以上的企业，部分较小的热力企业或供热站的能源消费未能纳入统计范围，导致供暖能耗统计偏低。
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热电联产企业其中供暖能耗未单列，被统计到发电能源消费之中，导致供暖能耗统计偏低。
研究对象和研究边界
建筑供暖能耗生命期阶段边界
建筑能耗相关概念较多，使用有点混乱。不同概念包含的能耗范围不同，这是造成不同机构测算的建筑能耗数据差距巨大的原因之一。
本研究所指建筑能耗为建筑运行阶段的能耗消费。
建筑供暖能耗的能源边界
供热系统是由热媒制备(热源)、热媒输配、热媒利用(散热设备)三个主要环节组成的整体。不同的供热方式三者的相互位置和组合形式是不同的，根据供热系统规模和热源位置的不同，共5类供热方式：区域锅炉房、CHP、小区热源、全楼集中热源和家庭独立采暖。
时间边界——建筑面积数据情况
城镇建筑面积数据主要来源于《中国统计年鉴》中的“年末实有房屋建筑面积”和“年末实有住宅建筑面积”两项指标。2000-2001年年末实有房屋建筑面积和年末实有住宅建筑面积均出现突变。其原因在于房屋建筑面积统计范围发生较大变化，从原来的设市城市扩展到设市城市和县城。
为避免建筑面积统计范围不一致问题，本研究以2001年作为项目研究的时间起点。
建筑供暖能耗建模
建筑能耗建模分层和步骤
建筑能耗模型分为三个层次：建筑层、需求层和技术层
建模步骤：
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确定建筑分类（建筑层）
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确定各类建筑终端用能需求分类（需求层）
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确定满足终端需求所采用的技术类型（技术层）
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确定各终端设备或技术所使用的能源种类
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确定建筑能耗模型各层级的能耗计算公式。
能源计算和能源换算
建筑能耗的能源边界根据建筑能耗类别确定：
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电：应按发电煤耗法折算标准煤，即考虑发电机组能源损耗；
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燃料（煤、油、气等）：应按输入到建筑物内设备系统的能源计算；
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热（冷）：建筑集中供热、集中供冷能耗计算边界为到输入到集中供热/冷系统的能耗，即包含冷热源损耗及管网热损。
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可再生能源：应按外部可再生能源系统输入到建筑内的能量计算，建筑自有的可再生能源系统提供的能量不计入计算。
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其他能源
建模工具
建筑能耗模型建模工具应采用LEAP模型，LEAP软件应为 v2013以上版本。
LEAP中“主要假设条件”（key assumption）模块放置模型所需参数，所有参数均应从此模块处输入；
“需求”（demand）模块用于建立模型框架，输入模型计算结果；
不考虑“能源转换”（transfer）和“资源”（resource）模块。
各类能源的碳排放因子应采取LEAP默认的IPCC Tier 1排放因子。
数据采集流程
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依据建筑能耗模型框架，编制并确定数据需求清单；
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数据需求清单应与本单位现有数据进行对照，确定数据缺失情况；
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制定每类缺失数据的获取方案；
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根据获取方案，查找不同数据来源，获取数据，根据数据需求情况完成数据采集；
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对数据进行处理与审核，数据处理和审核无法满足建筑能耗模型框架数据需求的，应重复步骤2、3、4，直到按需求完成数据采集；
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按建筑能耗模型框架数据需求填写完成数据需求清单；
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数据需求清单上报。
数据可靠度评价
选择的测算方法与数据来源不同是各个机构测算的中国建筑能耗数据差异的主要原因。当前关于建筑能耗测算方法主要有三种，包括基于统计年鉴计算方法、基于能耗强度的计算方法和基于终端能耗模型的计算方法，各方法特点比较见右表。
本研究采用基于统计年鉴的计算方法，主要考虑到该方法数据来源统计年鉴，数据权威，并且易于获取时间序列数据，便于进行建筑能耗趋势分析。
建筑能耗测算方法
当前关于建筑能耗测算方法主要有三种，包括基于统计年鉴计算方法、基于能耗强度的计算方法和基于终端能耗模型的计算方法。
建筑面积数据分析与处理
农村居住建筑面积 = 农村人口总量 * 农村居民人均住房建筑面积
城镇居住建筑面积
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2001-2006年：以统计年鉴“城镇年末实有住宅建筑面积”为准
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2007-2014年：以住宅建筑竣工面积累加值作为驱动变量，采用模糊神经网络方法计算得到
公共建筑面积= 城镇公共建筑面积 + 村镇公共建筑面积
建筑供暖能耗强度数据分析
基于统计年鉴的建筑供暖能耗强度分析
建筑能耗=①建筑能耗基础量-②交通能耗扣除量+③采暖能耗修正量+④其他部门建筑能耗
去年冬天至今，北方地区的供暖工作取得了良好的效果。跟2016年相比，去年很少见到雾霾，出现了更多的蓝天白云。北方采暖地区供热能耗统计分析为供暖工作提供了有力的数据支撑和指导，可以有效防止“气荒”等现象发生，对未来的供暖工作具有重要的指导意义。
