作者：王玉博，王强，王树，董洪芳，李鹏，吴海涛，魏海亮
第一作者单位：山东建筑大学热能工程学院
摘自《煤气与热力》2024年2月刊
王玉博，王强，王树，等. 山东省集中供热面积及煤耗增量预测［J］. 煤气与热力，2024，44（2）：A01-A08.目前，我国人均温室气体排放处于全球较高水平，碳排放、碳交易对我国传统制造业和高科技产业发展的影响日益显现。建筑是全社会耗能的重要领域，2017年折合成标准煤的能源消耗量超过9.63×108 t，占我国能源消耗总量的21%左右，其中北方地区集中供热消耗折合成标准煤的能源总量达到2.01×108 t［1］。同时，建筑能耗分布具有明显的地域特征，并受到当地经济发展水平的影响。2016年，山东、河北、广东三省的城镇民用建筑碳排放总量分别以12 799×104、11 305×104、9 077×104 t位居全国前列，而宁夏、青海、海南的同期数据仅为1 049×104、1 028×104、793×104 t［2］。可以发现，山东省城镇民用建筑碳排放总量处于全国较高水平，建筑控碳、减碳形势严峻。2017年，我国北方城镇集中供热面积从2001年的50×108 m2增长至140×108 m2［1］。其中，山东省燃煤集中供热面积超过23×108 m2，并且仍在持续快速增长。针对上述问题，国内外学者对建筑能耗开展了探索性研究。在涉及建筑能耗的直接影响因素方面，文献［3-5］从建筑类型、建筑面积、用电量、使用人数、居民收入等方面开展了建筑能耗计算方法研究。从建筑能耗与社会发展宏观指标之间的联系出发，文献［6-14］开展了城乡结构、城镇人口、城镇化率、GDP、万元地区生产能耗等因素对建筑能耗影响的研究。本文综合考虑城乡结构、GDP、人口数量、城镇化率等参数，建立集中供热面积预测模型，对山东省集中供热面积、供暖期集中供热煤耗增量进行预测研究。汇总山东省统计局公布的历年统计年鉴数据，对比山东省各地市统计局公布的数据发现，山东省统计年鉴数据仅包含各地级市、县级市的集中供热面积，不包含各县的集中供热面积。对此，参考住建部城市、城乡统计年鉴对上述数据进行了补充，获得了山东全省（含各地级市、县级市、县）（为方便阐述，本文将包括各地级市、县级市、县的山东省相关数据，称为山东全省相关数据，如山东全省集中供热面积、山东全省GDP变化率、山东全省人口变化率、山东全省城镇化率等）集中供热面积历史数据。但由于城乡发展显著不平衡，完全采用历史数据开展山东全省集中供热面积研究仍然存在不足。因此，采用数据更加丰富、样本量更大的全国集中供热面积数据建立预测模型，可有效保证预测准确性。2020年山东全省与全国住房、人口及经济数据见表1。由表1数据可知，山东全省在人均住房面积、城镇化率、流动人口与人户分离人口比率、人均国内生产总值等方面与全国数据具有可比性。因此，可根据全国集中供热面积、经济、人口数据建立预测模型（作为山东全省集中供热面积预测模型），根据山东省统计年鉴数据的山东省（不含县）（为方便阐述，本文将不包括县的山东省相关数据，称为山东省相关数据，如山东省集中供热面积、山东省GDP变化率、山东省人口变化率、山东省城镇化率等）集中供热面积、经济、人口数据建立山东省集中供热面积预测模型。两预测模型预测结果的差为山东省县集中供热面积预测数据。表1 2020年山东全省与全国住房、人口及经济数据
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3 省级集中供热面积预测
分析数据发现，集中供热面积受地区经济发展水平、居民家庭经济条件的影响更加显著。经过初步筛选，选取全国GDP、第二产业增加值、第三产业增加值、人均公园绿地面积作为全国集中供热面积的经济数据影响因素进行比较，筛选出最具影响力的经济数据。受源数据限制，人均公园绿地面积仅有2002—2020年的数据。1981—2020年全国集中供热面积、全国GDP、第二产业增加值、第三产业增加值、人均公园绿地面积分别见图1~4。由图1~4可知，全国集中供热面积、全国GDP、第二产业增加值、第三产业增加值、人均公园绿地面积均呈逐年增加的趋势。全国集中供热面积与全国GDP表现出很强的关联性。尽管第二、第三产业增加值主要影响绝大多数的居民家庭收入水平，但全国集中供热面积与第二、第三产业增加值之间仍然存在较强的关联性。进入21世纪以来，我国的人均公园绿地面积逐年增加，但其增长规模和增长率与全国集中供热面积之间的联系不显著，并且分析样本较少，将制约预测模型的适用性。因此，为方便研究，将全国GDP作为唯一的经济数据影响因素。图1 1981—2020年全国集中供热面积、全国GDP图2 1981—2020年全国集中供热面积、第二产业增加值图3 1981—2020年全国集中供热面积、第三产业增加值图4 1981—2020年全国集中供热面积、人均公园绿地面积1981年以来，全国经济和集中供热面积发生了显著变化，在未来一段时间仍然具有较大的发展潜力。因此，为保证预测模型的适用性，汇总、分析了1981年以来全国集中供热面积与经济、人口等数据，并采用1981年全国相应数据作为基准，计算得到不同年份全国集中供热面积变化率RA、全国GDP变化率RG、全国人口变化率Rp，并获取全国城镇化率Rt。采用经验拟合的方法，研究了不同因素对全国集中供热面积变化率RA的影响。研究发现，RA与RG、Rp、Rt存在较强的关联性。根据1981—2019年数据，通过函数拟合得到全国集中供热面积预测模型：![]()
由式（1）计算得到的2020年山东全省集中供热面积为19.64×108 m2，实际山东全省集中供热面积为19.62×108 m2，计算相对误差为0.10%。在2020年实际山东全省集中供热面积中，实际山东省集中供热面积为15.93×108 m2，实际山东省县集中供热面积为3.69×108 m2。由式（2）计算得到的2020年山东省集中供热面积为16.07×108 m2，计算相对误差为0.88%。结果表明，预测模型的预测误差在合理水平，能够比较准确预测山东全省集中供热面积、山东省集中供热面积。![]()
由式（1）计算得到的2020年山东全省集中供热面积为19.64×108 m2，实际山东全省集中供热面积为19.62×108 m2，计算相对误差为0.10%。在2020年实际山东全省集中供热面积中，实际山东省集中供热面积为15.93×108 m2，实际山东省县集中供热面积为3.69×108 m2。由式（2）计算得到的2020年山东省集中供热面积为16.07×108 m2，计算相对误差为0.88%。结果表明，预测模型的预测误差在合理水平，能够比较准确预测山东全省集中供热面积、山东省集中供热面积。
为开展集中供热面积预测，需要确定未来一段时期（本文以2021—2035年为例）预测模型相关参数。将2020年的数据作为计算基础，计算2021—2035年山东全省GDP、山东全省人口数量、山东全省城镇化率等山东全省数据，以确定山东全省GDP变化率、山东全省人口变化率、山东全省城镇化率。2020年，山东全省GDP为7.31×1012 元，山东全省人口数量为10 165×104 人，山东全省城镇化率为0.630 5，出生率为0.008 56，高龄老年人口减少率为0.007 19，低于预期寿命人口减少率为0.003 488。经过测算，将山东全省数据代入山东省集中供热面积预测模型，也可得到相对准确的山东省集中供热面积预测结果。因此，山东省集中供热面积预测模型也采用山东全省数据进行预测。“十四五”（2021—2025年）、“十五五”（2026—2030年）、“十六五”（2030—2035年）山东全省GDP较上一年增速为分别取5.50%、5.25%、5.00%，由此计算“十四五”“十五五”“十六五”期间山东全省GDP（见表2）。表2 2021—2035年山东全省GDP、山东全省人口数量、山东全省城镇化率
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由以上方法确定的2021—2035年山东全省GDP、山东全省人口数量、山东全省城市化率见表2。2023年3月，山东省发布的《2022年山东省国民经济和社会发展统计公报》显示，山东全省年末常住人口10 162.79×104 人、城镇化率为0.645 4。与表2数据对比可知，相对误差分别为-0.19%、1.83%，验证了预测模型参数确定方法的准确性。采用山东全省集中供热面积预测模型、山东省集中供热面积预测模型以及确定的模型参数，得到山东全省集中供热面积、山东省集中供热面积、山东省县集中供热面积预测结果，见表3。由表3可知，山东全省集中供热面积预计于2032年达峰，最高为30.21×108 m2，并在之后缓慢减少。山东省集中供热面积预计于2032年达峰，最高为23.26×108 m2，并在之后缓慢减少。山东省县集中供热面积预计于2033年达峰，最高为6.96×108 m2，并在之后缓慢减少。2032年，山东全省集中供热面积出现拐点，说明建筑供热能耗全面达峰。表3 山东全省集中供热面积、山东省集中供热面积、山东省县集中供热面积预测结果
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经过考虑，城市（含县）集中供热面积预测模型可采用山东全省集中供热面积预测模型，城市（不含县）集中供热面积预测模型可采用山东省集中供热面积预测模型。考虑到一些不足，以集中供热面积变化率增量作为预测目标。方法为对式（1）、（2）的供热面积变化率求全微分，分别得到城市（含县）、城市（不含县）集中供热面积变化率增量预测模型。城市（含县）集中供热面积变化率增量dRA，i（n）预测模型：![]()
采用上述方法，得到山东省各城市（含县）集中供热面积增量预测结果，见表5。表5中，各时期增量均为各期期末量减上个时期期末量，正值为正增长，负值为负增长。由表5可知，在未来3个五年计划时期，山东省各城市（含县）集中供热面积增量比较均衡，但增速均呈下降趋势。在“十六五”末，山东省各城市（含县）集中供热面积出现负增长。表4 2021年各城市（含县）实际集中供热面积、预测集中供热面积及预测相对误差
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表5 山东省各城市（含县）集中供热面积增量预测结果
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采用同样方法，对式（2）求偏导，得到城市（不含县）集中供热面积变化率增量预测模型，进而得到山东省各城市（不含县）集中供热面积增量预测结果，见表6。由表5、6可知，山东省各城市（不含县）集中供热面积增量变化趋势与山东省各城市（含县）集中供热面积增量变化趋势一致。表6 山东省各城市（不含县）集中供热面积增量预测结果
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全国北方供热数据显示，供暖期建筑单位供热面积煤耗量约16.0 kg/m2。根据表5数据，可得到山东省各城市（含县）供暖期集中供热煤耗增量预测结果，见表7。表7 山东省各城市（含县）供暖期集中供热煤耗增量预测结果
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由表7可知，“十四五”末，山东省城市（含县）集中供热煤耗增量达到1 124.80×104 t。“十五五”末，山东省城市（含县）供暖期集中供热煤耗增量显著减小，约521.60×104 t。“十六五”末，山东省城市（含县）供暖期集中供热煤耗出现负增长，比“十五五”末减少30.40×104 t。由于预测模型建立过程中选取的自变量数量有限，以及山东省各城市经济、社会发展现实差异影响，集中供热面积预测精度受限，今后仍然需要开展深入研究。①2032年，山东省集中供热面积出现拐点，建筑供热能耗达峰。②“十六五”末山东省供暖期集中供热煤耗出现负增长，比“十五五”末减少30.40×104 t。［ 1 ］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，2019，11-12.［ 2 ］中国建筑节能协会. 中国建筑能耗研究报告（2018）［R］. 上海：中国建筑节能协会，2018：24-26.［ 3 ］HUEBNER G M，HAMILTON I，CHALABI Z，et al. Explaining Domestic Energy Consumption – the Comparative Contribution of Building Factors， Socio-Demographics， Behaviours and Attitudes［J］. Applied Energy，2015，159：589-600.［ 4 ］STEEMERS K，YUN G Y. Household Energy Consumption： a Study of the Role of Occupants［J］. Building Research & Information，2009，37：625-637.［ 5 ］KELLY S. Do Homes That Are More Energy Efficient Consume Less Energy?： a Structural Equation Model of the English Residential Sector［J］. Energy，2011，36：5610-5620.［ 6 ］邹璀，刘秀丽. 基于IPAT理论的城镇建筑能耗测算模型和应用［J］. 中国人口、资源与环境，2012（S2）：82-85.［ 7 ］王震. 陕西省民用建筑能源消耗影响因素与预测研究（硕士学位论文）［D］. 西安：西安建筑科技大学，2015：12-13.［ 8 ］刘国娟. 北京市民用建筑运行能耗影响因素分析与情景预测（硕士学位论文）［D］. 北京：华北电力大学，2014：15-16.［ 9 ］申立银，朱梦成，吴雅，等. 中国居住建筑碳排放效率测度［J］. 城市问题，2019（10）：53-62.［10］邓瑛鹏. 重庆市城镇建筑能耗测算研究［J］. 中国高新科技，2017（5）：26-28.［11］池婷丽. 北方地区居民建筑部门能耗预测研究（硕士学位论文）［D］. 北京：中国石油大学，2020：8-9.［12］朱建奇. 京津冀地区城镇居民建筑能耗预测研究（硕士学位论文）［D］. 北京：北方工业大学，2022：10-11.［13］陈莉，方修琦，李帅，等. 中国与欧美寒冷地带采暖耗能的比较［J］. 自然资源学报，2011（7）：1258-1268.［14］王悦，赵鹏军. 我国居民住宅建筑生活能耗差异性调查研究［J］. 北京大学学报（自然科学版），2018（1）：162-170.［15］山东省统计局. 山东统计年鉴（2022）［M］. 北京：中国统计出版社，2022.维普免费下载《煤气与热力》论文（现刊和过刊均可）
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