Алгоритм определения сводных оценок энергоэффективности производственного комплекса

Аннотация:

В статье показана высокая актуальность проблемы повышения энергоэффективности производственных комплексов в экономике России. Приведены алгоритмы и подходы к определению сводных оценок энергоэффективности с использованием метода анализа иерархий. По результатам проведенных исследований сделаны основные выводы и предложено использование метода анализа среды функционирования как направление проведения дальнейших исследований.

УДК 519.866

Савельева Анастасия Ильинична,

аспирант,

ФГАОУ ВПО «УрФУ имени первого Президента России Б.Н.Ельцина» e-mail: everythingwell AT mail.ru г.Екатеринбург, Россия

Ключевые слова: Энергоэффективность, производственный комплекс, показатель (индикатор) энергоэффективности, "зеленая" экономика, метод анализа иерархий, анализ среды функционирования.

В последние десятилетия широкое внимание специалистов и общественности привлекли такие вопросы, как изменение климата, связанное со сжиганием ископаемого топлива, а также стоимость энергоресурсов и вопросы энергетической безопасности. Результатом этого явилась новая волна научных и практических работ по проблемам энергоэффективности и публикация большого количества информации по этим и связанным с ними вопросам [1].

На сегодняшний день центральным объектом экономической активности хозяйственных систем становится производственный комплекс [2, c. 76].

Энергоэффективность производственных комплексов в современных условиях во многом определяет их конкурентоспособность и конкурентные позиции. Именно поэтому в настоящее время получила широкое распространение концепция "зеленой экономики".

Анализ множества работ отечественных и зарубежных специалистов позволяет выделить два крупных подхода к формированию индикаторов и последующему исследованию энергоэффективности производственных комплексов и процессов.

Первый подход разделяет индикаторы энергоэффективности на экономические (стоимостные), технико-экономические (физические) и индикаторы степени внедрения энергоэффективных технологий. К методикам, реализующих такой подход, например, относится одна из методик Мирового энергетического консульства (World Energy Council) [3 - 5].

Второй подход разделяет индикаторы энергоэффективности по видам деятельности: уровень отраслевых видов деятельности, структурных видов деятельности и энергетическая интенсивность. Примерами методик, реализующих данный подход, служат методики Asia Pacific Research Center [6], проект по индикаторам Международного энергетического агентства (International Energy Agency) [7-9 и др.], проект Французского агентства по окружающей среде ADEME [10], технической службы по стратегии и энергоэффективности Мирового энергетического консульства (World Energy Council) [11 - 12 и др.], одна из методик Национальной лаборатории Лоуренса Беркли (Lawrence Berkeley National Laboratory) [13].

Для определения перспективы изменения потребности производственного комплекса в энергии необходимо выявить закономерности взаимосвязи экономического роста с увеличением энергопотребления. На сегодняшний день в развитых странах мира при решении задач перспективного развития упор делается на стратегию "зеленой экономики". В результате, в основу оценки перспектив роста энергопотребления положены индикаторы зеленой экономики, которые опираются на показатели выбросов парниковых газов, эмиссии загрязняющих веществ и т.п. [14-16].

Основные достоинства и недостатки приведенных выше подходов изложены в [17]. С учетом анализа разработок отечественных и зарубежных специалистов для оценки энергоэффективности производственных комплексов автором была предложена система показателей, разбитых по трем уровням производственного комплекса: уровень производственного комплекса (Э1), уровень продукции производственного комплекса (Э2), уровень технологического процесса по виду продукции (Э3) [18].

Уровень Э1 является наиболее агрегированным и оперирует сводными данными по производственному комплексу, без их детализации. На данном уровне сложно проводить глубокий энергетический анализ, но в то же время данные на уровне Э 1 являются наиболее доступными. Уровень Э 2 - уровень оценки энергоэффективности деятельности производственного комплекса по отдельным видам продукции (как правило профилирующим), на производстве которых специализируется комплекс. Уровень Э3 является уровнем еще более глубокого энергетического анализа деятельности производственного комплекса.

Также следует отметить, что на уровнях Э2 и Э3 оценки, получаемые по отдельным показателям (блокам показателей) не всегда являются равнозначными (имеют различный вес в формировании результирующей оценки энергоэффективности). Поэтому отдельным шагом при проведении оценки энергоэффективности на этих уровнях является оценка значимости отдельных блоков (показателей энергоэффективности). Для реализации этого шага предлагается использовать метод анализа иерархий [19].

Метод состоит в декомпозиции проблемы на все более простые составляющие части и дальнейшей обработке последовательности суждений лица, принимающего решение, по парным сравнениям. В результате может быть выражена относительная степень (интенсивность) взаимодействия элементов в иерархии. Эти суждения затем выражаются численно. Метод анализа иерархии включает процедуры синтеза множественных суждений, получения приоритетности критериев и нахождения альтернативных решений.

В матрице анализа иерархий элементы задачи сравниваются попарно по отношению к их воздействию («весу», или «интенсивности») на общую для них характеристику. Сравнивая выбор составляющих проблемы друг с другом, получаем следующую матрицу:

Данная матрица будет иметь свойства обратной симметричности, т.е.

aji = 1 / ay, (1)

где индексы i и j относятся к строке и столбцу соответственно.

В качестве примера использования метода анализа иерархий рассмотрим неопределенный уровень Э х.

Пусть Хх1, Хх2, Хх3, ..., Ххп - множество результирующих интегральных оценок по блокам от 1 до п на уровне Эх. trv/. wx2, \\vi. ..., \v„, соответственно веса блоков от 1 до п на уровне Э х. С использованием метода анализа иерархий вес каждого элемента (блока) сравнивается с весом другого блока неопределенного уровня Э х по отношению к общему для них свойству или цели.

Сравнение весов можно представить следующим образом:

Сравнение весов по блокам от 1 до n на уровне Э х

Таблица 1

Для проведения субъективных парных сравнений разработана шкала, описанная в таблице 2.

Таблица 2

В качестве примера использования метода анализа иерархий применительно к задаче оценки энергоэффективности рассмотрим уровень Э3. Пусть технологический процесс по производству продукции является энергоёмким, поэтому доля блока 3.1 в результирующей оценке энергоэффективности технологического процесса должна быть больше, чем доля блока 3.2. В этом случае выбирается балльная оценка 5, которая свидетельствует о том, что интегральный показатель по одному блоку будет иметь сильное превосходство над другим. Тогда расчёт весовых коэффициентов будет рассчитываться как в табл. 3.

Таблица 3

Пример расчёта весовых коэффициентов по методу анализа иерархий

для уровня Э 3

В результате результирующая оценка на уровне Э3 будет рассчитываться следующим образом:

Э3 = Х31 *0,83 + Х32 *0,17, (2)

где Х31 - результирующая (интегральная) оценка энергоэффективности производственного комплекса на уровне Э3 по блоку 3.1;

Х32 - результирующая (интегральная) оценка энергоэффективности производственного комплекса на уровне Э3 по блоку 3.2.

Аналогичным образом можно рассмотреть другие возможные ситуации и соотношения между показателями Х31 и Х32.

Абсолютно на таких принципах производится сопоставление показателей и получение интегральных оценок энергоэффективности на уровне Э2. Что касается уровня Э1, то здесь все оценки по блокам принимаются равновесными (равнозначными).

Поэтому в общем виде можно записать следующее выражение для определения результирующих оценок энергоэффективности на k-м уровне оценки:

N N

где X kn - результирующая (интегральная) оценка энергоэффективности производственного комплекса на k-м уровне по n-му блоку;

N - число блоков показателей, по которым производится оценка энергоэффективности на k-м уровне;

аn - весовой коэффициент n-го блока в формировании интегральной оценки энергоэффективности на k-м уровне.

Все показатели, используемые для оценки энергоэффективности производственного комплекса на разных уровнях оценки имеют различные, несопоставимые между собой, единицы измерения. Поэтому для получения оценок по блокам показателей Xkn, а в последствии и интегральной оценки энергоэффективности на каждом уровне Эk прибегают к процедуре нормирования оценок по отдельным показателям, то есть их приведению в безразмерный сопоставимый вид.

Предлагаемый авторами подход к нормированию выглядит следующим образом:

а норм _ akns , (4)

Ukns ~

аkns,баз

где анорм - нормированное значение показателя s, входящего в блок n на k-

м уровне оценки энергоэффективности; а^ - текущее (фактическое) значение показателя s, входящего в блок n на k-м уровне оценки энергоэффективности; а - базовое значение показателя s, входящего в блок n на k-м

kns,баз

уровне оценки энергоэффективности. Обычно в качестве базовых значений берут значения аналогичным показателей основных конкурентов или целевые ориентиры, определенные стратегией развития производственного комплекса в перспективный период. Следует отметить, что проблема определения и обоснования базовых значений показателей энергоэффективности производственных комплексов представляет собой отдельную большую задачу, которая решается индивидуально для каждого конкретного комплекса и универсальных (унифицированных) подходов к своему решению не имеет.

Зная нормированные значения отдельных показателей энергоэффективности, нетрудно определить результирующие оценки по блокам показателей. Для этого предлагается использовать среднее геометрическое значение по показателям, входящим в блок.

Xkn _ ^jГКГ, (5)

где Z - число показателей, входящих в блок n на k-м уровне оценки энергоэффективности.

По аналогичному алгоритму определяется интегральный показатель энергоэффективности на уровне Э }, в отличие от уровней Э2 и Э3, где интегральные показатели определяются в соответствии с выражением (3).

При трехуровневой оценке энергоэффективности производственного комплекса, предлагаемой в настоящей статье, помимо оценок на каждом из уровней 3k, необходимо получить общую результирующую оценку Эобщ, объединяющую в себе оценки на всех уровнях и являющуюся наиболее объективным интегральным критерием энергоэффективности комплекса. Однако следует учесть, что оценки на уровнях Э2 и Э3, как отмечалось ранее, доступны не всегда. В этом случае оценка Эобщ будет совпадать с Э i. В основу расчета Эобщ положено выражение (6).

= jfrr • к2 • Кз, (6)

V m=1

где Э1т - интегральная оценка энергоэффективности на 1-м уровне, полученная для предприятия производственного комплекса т;

M - число основных предприятий производственного комплекса, по которым проводилась оценка энергоэффективности. Следует отметить, что при большом числе предприятий, входящих в производственный комплекс оценка энергоэффективности может проводится для отдельных предприятий-типопредставителей в предположении, что оценки, полученные по этой выборке предприятий в целом отражают состояние дел по комплексу в целом;

К2 - коэффициент, учитывающий оценки энергоэффективности, полученные для уровня Э2;

К3 - коэффициент, учитывающий оценки энергоэффективности, полученные для уровня Э3.

В свою очередь, величины К2 и К3 определяются:

к; =£э„- Ь,; ±Ь, = 1- (7)

i=1 i=1

где Э2{ - результирующая оценка энергоэффективности, полученная для i- го вида продукции, производимой в производственном комплексе;

R - число основных видов продукции, производимой в производственном комплексе;

Ь i - удельный вес i-го вида продукции в валовой выручке.

Кз =Х ЭзГ v ± Cj = 1, (8)

j=1 j=1

где Э3j - результирующая оценка энергоэффективности, полученная для j- го технологического процесса по производству продукции в производственном комплексе;

Н - число основных технологических процессов, используемых в производственном комплексе;

Cj - значимость (вес) j-го технологического процесса в деятельности производственного комплекса. Значения Cj обычно определяются экспертным путем, исходя из анализа используемых технологий и процессов в условиях конкретного производственного комплекса.

Предложенный методический подход к оценке энергоэффективности производственного комплекса был апробирован на примере крупнейшего холдинга России - Уральской горно-металлургической компании (УГМК) и изложен в [15].

В матрице анализа иерархий элементы задачи сравниваются попарно по отношению к их воздействию («весу», или «интенсивности») на общую для них характеристику, альтернативным подходом, также учитывающим веса показателей, является анализ среды функционирования.

Анализ среды функционирования (Анализ среды функционирования - АСФ, Data Envelopment Analysis - DEA) - это методология, основанная на применении линейного программирования. АСФ успешно применялся для оценки относительной эффективности ряда организаций, обычно называемых самостоятельными хозяйственными единицами (Decision Making Unit - DMU), использующими множество идентичных затрат (inputs) для производства множества идентичных выпусков (outputs). Основы АСФ были заложены М. Дж. Фаррелом [20], однако серия последующих исследований началась со статей А. Чернеса и др.

Предположим, что существует п самостоятельных хозяйственных единиц (СХЕ) и что рассматриваемые СХЕ преобразуют I затрат в J выпусков. В частности, пусть СХЕт производит выпуск у/т. используя затраты xim. Чтобы измерить эффективность этого преобразовательного процесса СХЕ, предлагается модель дробного математического моделирования, обозначенная как (9). Целевая функция модели максимизирует соотношение взвешенных затрат к взвешенным выпускам СХЕ с учетом условия, что схожие соотношения для всех СХЕ менее или равны 1

1 vJmyjm

max

Ei=i ut

jlj=1 vjmy jm

0 -zn——■—— l;n= 1,2, ...,N (9)

^i=l uimxim

yjm, Ujm e;i = 1, 2, ..., I; j = 1, 2, ..., J где индекс i относится к затратам. j к выпускам и п к СХЕ.

Переменные у/т и - весы, которые определяются математической программой. Величина е - сколь угодно малая положительная величина, введенная, чтобы обеспечить положительные значения весов всех известных затрат и выпусков. Самостоятельная хозяйственная единица СХЕт является основной СХЕ в модели 1. Оптимальное значение целевой функции модели 9 - это оценка эффективности АСФ, присвоенная СХЕт. Если оценка эффективности равняется 1 (или 100%), СХЕт удовлетворяет необходимому условию и является эффективной; в другом случае, она является неэффективной.

Преимущество метода АСФ в том, что он измеряет относительную эффективность при наличии множества вариантов затрат и выпусков.

Недостаток метода заключается в том, что внутренний производственный процесс рассматривается как черный ящик, измеряя

эффективность и игнорируя информацию о процессе производства. В традиционной методологии анализа среды функционирования промежуточные продукты рассматриваются различными исследователями как затраты или выпуски.

Основное направление дальнейшего исследования - изучение и применение сетевого метода анализа среды функционирования для измерения интегрального показателя энергоэффективности; в сетевом методе АСФ процесс производства может быть разделен на две или более самостоятельные хозяйственные единицы, и часть затрат (выпусков) для одной единицы производится (потребляется) другой.

Список использованных источников

• Справочный документ по наилучшим доступным технологиям обеспечения энергоэффективности. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http : //www. russian-city-climate.ru/
• Криворотов В.В., Калина А.В., Третьяков В.Д., Ерыпалов С.Е. и др. Методический инструментарий и результаты оценки конкурентоспособности российских производственных комплексов // В кн. Конкурентоспособность социально-экономических систем: вызовы нового времени / под ред. А.И. Татаркина, В.В. Криворотова. М.: Экономика, 2014. С. 75-138.
• Ang B.W., Lee S.Y. Decomposition of industrial energy consumption: some methodological and application issues // Energy Economics. 1994. Vol. 16.
• Ang B.W., Choi K.H. Decomposition of aggregate energy and gas emission intensities for industry: a refined Divisia index method // The Energy Journal. 1997. Vol. 18(3).
• Energy Efficiency: A Recipe for Success. World Energy Council, 2010.
• Energy Efficiency Indicators: A study of energy efficiency indicators for industry in APEC Economies. Asia Pacific Energy Research Centre, 2000. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://aperc.ieej.or.jp/file/2010/9/26/Energy_Efficiency_Indicators_for_Industr y _ 2000.pdf.
• Energy Indicators System: Index Construction Methodology. Washington
• C.: Office of Energy Efficiency and Renewable Energy, 2003. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www1.eere.energy.gov/ba/pba/ intensityindicators/.
• Energy Policies of IEA Countries. Canada 2009 Review. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.iea.org/publications/freepublications/ publication/canada2009.pdf.
• Energy Statistics Manual. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.iea.org/publications/freepublications/publication/statistics_ manual.pdf.
• Indicators to measure the contribution of energy efficiency and renewables to the Lisbon targets. Fraunhofer Institute for Systems and Innovation Research, 2009. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.isi.fraunhofer.de/ isi-en/profile/publikationen.php.
• McKenna R. Industrial Energy Efficiency. University of Bath, 2009. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://opus.bath.ac.uk/18066/1/ In- dustrial_Energy_Efficiency_McKenna_030809.pdf.
• Nanduri M., Nyboer J., Jaccard M. Aggregating physical intensity indicators: results of applying the composite indicator approach to the Canadian industrial sector // Energy Policy. Vol. 30.
• Worrell E., Neelis M., Price L., Galitsky C., Zhou N. World Best Practice Energy Intensity Values for Selected Industrial Sectors. Berkeley CA: Lawrence Berkeley National Laboratory, 2008. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://eetd.lbl.gov/sites/all/files/industrial_best_practice_en.pdf.
• ODYSSEE database. Key indicators. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.indicators.odyssee-mure.eu/online-indicators.html.
• СО2 emissions from the fuel combustion. Highlights. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.iea.org/publications/freepublications/ publica- tion/co2emissionsfromfuelcombustionhighlights2013.pdf.
• Tracking clean energy progress 2013. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.iea.org/publications/tcep_web.pdf.
• Калина А.В., Ерыпалов С.Е., Савельева А.И. Методический подход к оценке энергоэффективности производственного комплекса // Проблемы обеспечения безопасного развития современного общества: сборник трудов IV международной научно-практической конференции. В 2-х частях. Часть I. Екатеринбург: Изд-во УМЦ УПИ, 2014. С. 185 - 198.
• Савельева А.И., Калина А.В., Ерыпалов С.Е. Методический инструментарий оценки энергоэффективности производственного комплекса в условиях перехода к «зелёной экономике» // Вестник УрФУ. Серия Экономика и Управление. Том 14. №3.2015. С. 432-456.
• Саати Т., Кернс К. Аналитическое планирование. М.: Радио и связь, 1991.
• Farrel M.J. The Measurement of Productive Efficiency // Journal of the Royal Statistical Society. - 1957. - Т. 120. - С. 253-281.
• Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring efficiency of decision making units // European Journal of Operation Research. - 1978. - Т.2, №6. - С. 429-444.
• Banker R.D., Charnes A., Cooper W.W. Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis // Management Science. - 1984. - Т. 30, №9. - С. 1078-1092.

Anastasiya Savelyeva, postgraduate,

Department of Economics of Industrial and Energy Systems,

Ural Federal University named after the first President of Russia Boris Yeltsin e-mail: everythingwell AT mail.ru Ekaterinburg, Russia

AN ALGORITHM OF CONDUCTING THE COMPOSITE ASSESSMENT OF ENERGY EFFICIENCY OF INDUSTRIAL SYSTEM

Abstract:

The article emphasizes the significance of the problem of increasing energy efficiency of industrial systems in the contemporary Russian economy. The article suggests procedures and approaches to conducting the composite assessment of energy efficiency at different levels with application of Analytic Hierarchy Process. The studies provided grounds for conclusions and suggests using of Data Envelopment Analysis as to the direction of further studies.

Key words:

Energy efficiency, industrial system, energy efficiency indicator, green economy, Analytic Hierarchy Process, Data Envelopment Analysis.

Количество показов: 1135