МКОУ "СОШ с. Псыншоко"

МКОУ "СОШ с. Псыншоко"

Добро пожаловать на наш сайт!

Как рассчитать безучетное потребление электроэнергии в 2020г: Предпринимателю – о безучетном потреблении электроэнергии

Нормативы потребления электроэнергии

Нормативы потребления используются для расчета платы за коммунальные услуги в тех случаях, если собственником не передаются показания прибора учета, то есть выяснить фактический расход услуги невозможно. Если показания не передаются в связи с  поломкой прибора учета, то первые три месяца плату за электроэнергию ему будут начислять по среднемесячному расходу, а с четвертого – уже по нормативам. Если счетчик имеется, но собственник по каким-либо причинам не передает показания, то  нормативы начинают применять с четвертого месяца. До этого момента расчет ведется также исходя из среднемесячного потребления.

Напоминаем, что если у жителя многоквартирного дома имеется техническая возможность для установки прибора учета, но при этом счетчик отсутствует, то при начислении платы за электроэнергию к нормативам  применяется повышающий коэффициент 1,4. С 1 января 2017 года  повышающий коэффициент увеличится до 1,5.

Нормативы потребления электроэнергии утверждены «Постановлением Правительства Красноярского края от 11.10.2016 № 518-п «Об утверждении нормативов потребления коммунальной услуги по электроснабжению на территории Красноярского края», с изменениями и дополнениями от 03.08.2017 ПП Красноярского края № 450-п Постановление вступает в силу с 01.09.2017.

Тип норматива

Единица измерения

Количество комнат

1 чел.

2 чел.

3 чел.

4 чел.

5 чел. и более

1

Многоквартирные дома, жилые дома, общежития квартирного типа, не оборудованные в установленном порядке стационарными электроплитами для приготовления пищи, электроотопительными, электронагревательными установками для целей горячего водоснабжения

кВт·ч в месяц на человека

1

120

74

58

47

41

2

155

96

74

60

53

3

175

109

84

68

60

4 и более

190

118

91

74

65

2

Многоквартирные дома, жилые дома, общежития квартирного типа, оборудованные в установленном порядке стационарными электроплитами для приготовления пищи и не оборудованные электроотопительными и электронагревательными установками для целей горячего водоснабжения

кВт·ч в месяц на человека

1

163

101

78

63

55

2

192

119

92

75

65

3

210

130

101

82

71

4 и более

223

138

107

87

76

3

Многоквартирные дома, жилые дома, общежития квартирного типа, оборудованные в установленном порядке стационарными электроплитами, электроотопительными и (или) электронагревательными установками для целей горячего водоснабжения

кВт·ч в месяц на человека

1

318

197

152

124

108

2

375

232

180

146

127

3

410

254

197

160

139

4 и более

435

270

209

170

148

4

Многоквартирные дома, жилые дома, общежития квартирного типа, оборудованные в установленном порядке стационарными электроплитами, электроотопительными и (или) электронагревательными установками для целей горячего водоснабжения, в отопительный период

кВт·ч в месяц на человека

1

389

241

187

152

132

2

459

284

220

179

156

3

501

311

241

196

170

4 и более

532

330

256

208

181

5 Многоквартирные дома, жилые дома, общежития квартирного типа, не оборудованные стационарными электроплитами, но оборудованные в установленном порядке электроотопительными и (или) электронагревательными установками для целей горячего водоснабжения,  в отопительный период кВт*ч в
месяц на человека
1 352 218 169 137 120
2 454 282 218 177 154
3 514 319 247 201 175
4 и более 557 345 267 217 189

 

Постановление Правительства Красноярского края от 17 мая 2017 г. N 271-П
«Об утверждении нормативов потребления коммунальных ресурсов в целях содержания общего имущества в многоквартирном доме на территории Красноярского края и о внесении изменений в некоторые постановления Правительства Красноярского края, устанавливающие нормативы потребления коммунальных услуг на территории Красноярского края»

Нормативы потребления электрической энергии в целях содержания общего имущества в многоквартирном доме на территории Красноярского края, определенные расчетным методом

 

Категория многоквартирных домов

Единица измерения

Норматив потребления

1

 

Многоквартирные дома, не оборудованные лифтами и электроотопительными и электронагревательными установками для целей горячего водоснабжения

 

кВт*ч в месяц на 1 кв. метр общей площади помещений, входящих в состав общего имущества в многоквартирном доме

 

        2,06

 

2

 

Многоквартирные дома, оборудованные лифтами и не оборудованные электроотопительными и электронагревательными установками для целей горячего водоснабжения

 

кВт*ч в месяц на 1 кв. метр общей площади помещений, входящих в состав общего имущества в многоквартирном доме

        2,64

 

3

Многоквартирные дома, оборудованные двумя и (или) тремя лифтами, приходящимися на один подъезд, и не оборудованные электроотопительными и электронагревательными установками для целей горячего водоснабжения

 

кВт*ч в месяц на 1 кв. метр общей площади помещений, входящих в состав общего имущества в многоквартирном доме

        2,75

 

4

Многоквартирные дома, оборудованные четырьмя и (или) более лифтами, приходящимися на один подъезд, и не оборудованные электроотопительными и электронагревательными установками для целей горячего водоснабжения

 

кВт*ч в месяц на 1 кв. метр общей площади помещений, входящих в состав общего имущества в многоквартирном доме

       2,96

 

5

Многоквартирные дома, оборудованные лифтами, электроотопительными установками лифтовых шахт в целях поддержания температурного режима для обеспечения безопасной работы лифтов и не оборудованные электронагревательными установками для целей горячего водоснабжения

 

кВт*ч в месяц на 1 кв. метр общей площади помещений, входящих в состав общего имущества в многоквартирном доме

      3,86

 

6

Многоквартирные дома, оборудованные двумя и (или) более лифтами, приходящимися на один подъезд, электроотопительными установками лифтовых шахт в целях поддержания температурного режима для обеспечения безопасной работы лифтов и не оборудованные электронагревательными установками для целей горячего водоснабжения

 

кВт*ч в месяц на 1 кв. метр общей площади помещений, входящих в состав общего имущества в многоквартирном доме

      4,98

 

7

Многоквартирные дома, оборудованные лифтами и оборудованные электроотопительными и электронагревательными установками для целей горячего водоснабжения

 

кВт*ч в месяц на 1 кв. метр общей площади помещений, входящих в состав общего имущества в многоквартирном доме

     13,18

 

8Общежития (коридорного и секционного типа), не оборудованные лифтами и электроотопительными и электронагревательными установками для целей горячего водоснабжениякВт*ч в месяц на 1 кв. метр общей площади помещений, входящих в состав общего имущества в многоквартирном доме (общежитии)
0, 92
9Общежития (коридорного и секционного типа), оборудованные лифтами не оборудованные электроотопительными и электронагревательными установками для целей горячего водоснабжениякВт*ч в месяц на 1 кв. метр общей площади помещений, входящих в состав общего имущества в многоквартирном доме (общежитии)
1,99

  

Нормативы потребления коммунальной услуги по электроснабжению при использовании земельного участка и надворных построек в целях содержания сельскохозяйственных животных на территории Красноярского края, определенные расчетным методом

Направление использования коммунального ресурса

Единица измерения

Нормативы потребления

Коровы, лошади

Свиньи

Овцы, козы

Птица

1

Освещение в целях содержания сельскохозяйственного животного соответствующего вида

кВт*ч в месяц на голову животного

0,83

0,83

0,17

0,33

2

Приготовление пищи и подогрев воды для сельскохозяйственного животного соответствующего вида

кВт*ч в месяц на голову животного

5,58

5,75

Наверх

Подписан Федеральный закон «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в связи с развитием систем учета электрической энергии (мощности) в Российской Федерации»

Москва, 28 декабря. – Президент Российской Федерации Владимир Путин подписал разработанный Минэнерго России Федеральный закон «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в связи с развитием систем учета электрической энергии (мощности) в Российской Федерации».

Закон вводит единые требования к интеллектуальным приборам и системам учета электрической энергии, что предоставляет  возможность субъектам электроэнергетики бороться с коммерческими потерями электрической энергии (хищениями).

В период работы над документом Минэнерго России, учитывая диалог с Федеральным Собранием Российской Федерации, предусмотрело перенос обязанности за установку, эксплуатацию, поверку и замену приборов учета электрической энергии с потребителей на поставщиков энергоресурсов: в отношении многоквартирных домов — на гарантирующих поставщиков, а в отношении прочих потребителей – на сетевые организации.

Таким образом, с 1 июля 2020 года потребитель освобождается от обязанности эксплуатировать прибор учета, информировать кого-либо о выходе прибора учета из строя, устанавливать новый прибор учета.

За потребителем сохраняется единственная обязанность — обеспечивать целостность прибора учета, и то только в случае, если прибор учета находится в границах земельного участка  или внутри помещения потребителя.

Законом предусмотрено:

— в случае выхода из строя (утраты) прибора учета или истечения его межповерочного интервала гарантирующий поставщик или сетевая организация обязана возобновить учет электрической энергии путем установки нового прибора учета;

— с момента замены гарантирующим поставщиком/сетевой организацией прибора учета на новый понятие безучетного потребления в отношении потребителя исключается, кроме случаев вмешательства в работу прибора учета, находящегося в границах объектов потребителя;

— многоквартирные дома, вводимые в эксплуатацию после 1 января 2021 года после осуществления строительства, должны быть оснащены интеллектуальными приборами учета, и до ввода дома в эксплуатацию в целях обеспечения обязательств гарантирующего поставщика по организации учета должны быть переданы застройщиком ему на обслуживание;

— потребителю и субъектам электроэнергетики должна быть предоставлена возможность получения на безвозмездной основе данных прибора учета, в том числе посредством интеллектуальной системы учета. Иные владельцы приборов учета также не должны препятствовать получению данных с принадлежащих им приборов учета и требовать за это плату;

— расходы на организацию учета в пределах нормативной стоимости, определяемой Минэнерго России, учитываются в сбытовой надбавке/тарифе на передачу. Экономия, достигнутая в результате сокращения издержек, сохраняется на 10 лет.

В Минэнерго России уверены, что подписанный Президентом Российской Федерации закон позволит значительно ускорить процесс цифровизации электроэнергетики, а также будет являться действенным инструментом по борьбе с неплатежами за электрическую энергию. Такая необходимость неоднократно подчеркивалась в целом ряде поручений Президента Российской Федерации, Правительства Российской Федерации, рекомендациях палат Федерального Собрания Российской Федерации, протоколах заседаний Комиссии при Президенте Российской Федерации по вопросам стратегии развития ТЭК и экологической безопасности.

Установка современного прибора учета электрической энергии и перенос ответственности за организацию учета, не только освободит потребителя от решения несвойственных задач, но и позволит использовать новые сервисы, которые обеспечат:

•        прозрачность, доступность и точность информации о потреблении электроэнергии;

•        оплату только качественной электроэнергии;

•        сокращение количества перерывов электроснабжения и их сроков;

•        возможность управления использованием ресурсов и их стоимостью;

•        повышение качества обслуживания.

Для отрасли такое решение станет инструментом для:

•        сокращения издержек за счет снижения потерь электроэнергии, снижения операционных затрат, роста производительности труда;

•        технологического развития за счет сокращения времени и частоты технологических нарушений, контроля качества электроэнергии у потребителя, оптимизации схем и режимов работы, развития тарифного меню, развития клиентских сервисов;

•        повышения платежной дисциплины и адресности применения льгот.

 

Справочно:

На сегодняшний день в Российской Федерации насчитывается порядка 76,2 млн. точек учета (с учетом потребителей в многоквартирных жилых домах  (МКЖД), из которых по 30,7 млн. точек учета. Сетевыми организациями установлено порядка 2,18 млн. современных («интеллектуальных») приборов учета, что составляет 10,4 % от общего объема.

Учет электроэнергии с 1 июля 2020 года

27 декабря 2018 года был опубликован Федеральный закон №522, кардинально меняющий отношения между субъектами розничного рынка электроэнергии касающиеся учета с 1 июля 2020 года.

Больше года заинтересованные стороны ждали выхода подзаконного акта, и вот дождались.

18 апреля 2020 год опубликовано Постановление Правительства РФ №554 «О внесении изменений в некоторые акты Правительства Российской Федерации по вопросам совершенствования организации учета электрической энергии».

Давайте посмотрим, как видит законодатель совершенствование учета электроэнергии со второго полугодия 2020 года.

После издания Федерального закона я решил, что безучетного потребления больше не будет. Оказалось, всё не так-то просто. Определение безучетного потребления осталось, но оно существенно изменилось.

Если раньше безучетное потребление могло быть выставлено потребителю по одной из трех причин:

  • Вмешательство в работу прибора учета;
  • Несоблюдения сроков извещения об утрате или неисправности прибора учета;
  • И так любимое многими совершение потребителем иных действий (бездействий), которые привели к искажению данных об объеме потребления. То есть фактически всё, что угодно, признанное гарантирующим поставщиком, сетевой организацией или судом искажающим данные об объеме потребления.

Посмотрите, как сейчас выглядит определение безучетного потребления…

1 предложение, 245 слов, 21 пары скобок, 32 запятые.

Как вы думаете – обычный человек вообще способен понять что там сказано? Я сильно сомневаюсь.

Постараюсь дать свою интерпретацию этого определения, но сразу предупреждаю, таких интерпретаций будет много. И в итоге опять нужна наработанная судебная практика, чтобы понять, что всё-таки хотел сказать законодатель. Ну или как суд трактует его слова.

Итак, безучетное потребление это – как и было раньше, вмешательство в работу прибора учета, только теперь еще добавилась информация не только про сам прибор, но и про другие элементы системы учета электроэнергии.

Несоблюдение сроков уведомления об утрате больше не актуально, так как при выходе из строя прибора учета, принадлежащего потребителю, новый устанавливает сетевая организация или гарантирующий поставщик за свой счет. Точнее за счет потребителей, так как эти деньги включаются в тариф то есть сбор денег с потребителей происходит, но уже, что называется, обезличено.

Совершение потребителем иных действий или бездействий тоже ушло в историю. И на мой взгляд – это однозначно хорошо. Так как это неконкретное определение давало большое пространство для маневров недобросовестным участникам рынка электроэнергии, которые выставляли потребителю безучетное потребление по большому количеству подчас надуманных предлогов.

Что же вместо этого…

Конкретизируется, что вмешательство в учет электроэнергии является безучетным потреблением, если элементы системы учета установлены у потребителя или же если обязанность по обеспечению целостности и сохранности возложена на потребителя.

Кроме того, безучетным признается потребление, если подключение энергопринимающих устройств потребителя осуществлено до точки измерения.

Как я понимаю, безучетное потребление с 1 июля 2020 года – это некое переходное положение. Ведь не все и сразу приборы учета будут установлены сетевыми организациями или гарантирующими поставщиками. Долгое время будут в работе большое количество приборов учета и иных элементов систем учета, которые будут находится на балансе потребителей до того момента, пока они не отработают свой ресурс и не будут заменены на учет на стороны квалифицированных участников рынка электроэнергии.

Вообще этот постепенный переход от учета потребителя к учету квалифицированных участников рынка электроэнергии делает и без того сложный для понимания раздел Х правил розничных рынков электроэнергии и без того, объемный и громоздкий – еще менее понятным потребителю. Ну определение безучетного потребления Вы уже видели.

Так что разбирать полностью новые правила я не вижу смысла – мы просто утонем в частностях. Расскажу про те изменения, которые меня больше всего заинтересовали.

Приборы учета постепенно переходят на баланс сетевых организаций и гарантирующих поставщиков

Как уже было сказано, предусмотрена постепенная миграция приборов учета с баланса потребителей на баланс сетевых организаций и гарантирующих поставщиков. Поскольку гарантирующие поставщики обеспечивают учет в многоквартирных домах, а сетевые организации по всем иным присоединениям, дальше я буду говорить только про сетевые организации.

С 1 июля 2020 году весь действующий учет так и остается на балансе потребителей. Сетевые организации обеспечивают учет в процессе технологического присоединения новых энергопринимающих устройств, а также в случаях, если что-то случилось с действующим учетом, находящемся на балансе потребителя. Например, прибор учета вышел из строя или закончился межповерочный интервал.

Сетевые организации также за «свой» счет устанавливают иное оборудование, которое используется для коммерческого учета электроэнергии.

Расходы по обеспечению учета электроэнергии учитываются в составе сбытовых надбавок гарантирующих поставщиков, тарифов на услуги по передаче электрической энергии и плате за технологическое присоединение.

Но здесь есть исключения.

Эксплуатация и поверка измерительных трансформаторов, устанавливаемых на подстанциях с уровнем напряжения 20 кВ и выше, а также используемых для учета объектов по производству электрической энергии, осуществляется за счет собственника соответствующих подстанций.

Определение объема потребления электрической энергии

Если раньше объем потребления определялся на основании данных приборов учета или на основании расчетных способов, то есть по максимальной мощности или максимальной токовой нагрузки вводного провода (кабеля), то сейчас при отсутствии актуальных данных об учете электроэнергии к расчетным способам добавилась замещающая информация – то есть  показания расчетного прибора учета за аналогичный расчетный период предыдущего года, а при отсутствии данных за аналогичный расчетный период предыдущего года, показания расчетного прибора учета за ближайший расчетный период, когда они имелись.

С 1 января 2022 года устанавливаемые приборы учета должны иметь возможность присоединения к интеллектуальным системам коммерческого учета электроэнергии.

В отношении потребителей, осуществляющих электроснабжение с оптового рынка по отдельной группе точек поставки, предусмотрено право потребителей самостоятельно осуществлять установку и обслуживания приборов учета.

Однако, в этом случае потребители оптового рынка также будут оплачивать розничный учет в рамках тарифов на услуги по передаче электроэнергии. То есть будут платить за учет других.

При этом, если собственник системы коммерческого учета направит сетевой организации уведомление, что он отказывается от дальнейшей эксплуатации системы коммерческого учета на оптовом рынке, сетевая организация должна «подхватить» АИИС КУЭ потребителя и обслуживать ее дальше.

Но что-то я очень сомневаюсь, что субъекты оптового рынка электроэнергии на это пойдут. Экономия от обслуживания системы коммерческого учета не сопоставима с возможными убытками от расчетов по замещающей информации на оптовом рынке.

Но право такое есть, а значит и оптовые потребители должны оплачивать учет на рознице. То есть фактически узаконен еще один вид перекрестки.

Сетевые организации осуществляют установку систем учета электроэнергии при технологическом присоединении потребителей, а также в течение 6 месяцев в следующих случаях:

1. с даты истечения интервала между поверками или срока эксплуатации прибора учета, если соответствующая дата установлена в договоре поставки электроэнергии

2. в иных случаях при нахождении прибора учета у потребителя при обращении потребителя с информацией

  • об истечении интервала между поверками,
  • срока эксплуатации,
  • об утрате
  • выходе прибора учета из строя
  • неисправности.

3. с даты выявления:

  • истечения срока поверки
  • срока эксплуатации
  • неисправности прибора учета в ходе проведения его проверки.


Штрафные санкции для субъектов розничного рынка электроэнергии помимо безучетного потребления

Если прошло более 6 месяцев и прибор учета не установлен, для сетевой организации предусмотрены штрафные санкции, неустойка в размере 50 процентов стоимости услуг по передаче электрической энергии за каждый месяц начиная с 7 месяца, а также неустойка в размере 100 процентов стоимости услуг по передаче электрической энергии начиная с 10 месяца.

При этом неустойка рассчитывается начиная с расчетного периода, в котором получена претензия.

То есть – истек у потребителя срок поверки прибора учета. Его счетчик «превращается в тыкву». До полугода он рассчитывается по замещающей информации и это считается нормой. Если через 6 месяцев сетевая не поставила счетчик – можно рассчитывать на уменьшение платежа за услуги по передаче электроэнергии, но только если потребитель обратился с соответствующей претензией, причем только с месяца обращения. Если учет не устанавливают, скажем 2 года, то никакого срока исковой давности.

Я, конечно, понимаю, что у сетевой организации гораздо больше приборов учета, чем у потребителя, но 6 месяцев рассчитываться по замещающей информации.

Особенно если вспомнить какие требования применялись к потребителям до 1 июля 2020 года. Почему потребитель вынужден был платить по максимальной мощности сразу по истечении межповерочного интервала, а сетевая организация только через 6 месяцев? Несимметрично как-то.

Если прибор учета стоит у потребителя и он 2 раза не допускает представителей сетевой организации для проведения контрольного замера или проверки прибора учета, то объем потребления для такого потребителя увеличивается в 1,5 раза и рассчитывается исходя из замещающей информации или контрольного прибора учета до того момента, пока потребитель не допустит представителей сетевой организации к прибору учета.

Если аналогичная ситуация происходит с прибором учета, установленным на объекте по производству электрической энергии, объем потребления со 2 недопуска до момента допуска считается равным нулю.

Определение объема безучетного потребления

Теперь объем безучетного потребления разделяется для прочих потребителей, населения, а также приравненных к населению категорий потребителей.

Для населения «безучетка» определяется в соответствии с Правилами предоставления коммунальных услуг.

Для категорий, приравненных к населению, берется аналогичный период прошлого года, а при отсутствии таких данных, ближайший период, когда показания предоставлялись, и увеличивается в 10 раз.

Для прочих потребителей методика в целом не меняется – также расчет идет исходя из максимальной мощности или допустимой длительной токовой нагрузке вводного провода (кабеля). Изменения здесь коснулись только времени. Безучетное потребление теперь может быть рассчитано максимум за 4380 часов, то есть 6 месяцев, а не год как было ранее.

Ну Вы помните, что через 6 месяцев после обнаружения проблем с учетом сетевая организация должна сделать свой.

Кроме того, конкретизируется, что время для расчета безучетного потребления, которое определяется как 24 часа в сутки вне зависимости от фактического режима работы.

По факту выявленного безучетного потребления расчетный прибор учета признается вышедшим из строя.

Ну то есть, доверия к потребителю больше нет и сетевая делает учет у себя.

На сколько я понял из утвержденных изменений, если потребитель злонамеренно не вмешивается в работу прибора учета или не подключает энергопринимающие устройства в обход приборов учета, безучетное потребление ему больше не грозит. Если обнаруживается, что данные об учете электроэнергии являются неадекватными по причинам, не зависящим от потребителя (например, если прибор учета вышел из строя), потребление рассчитывается по замещающей информации.

Так что с июля 2020 года ожидается значительное снижение выявленных случаев безучетного потребления и это безусловный плюс для потребителей электроэнергии.

Потребитель, пропустивший срок поверки прибора учета, не всегда несет ответственность за безучетное потребление электроэнергии БАРНАУЛ :: Официальный сайт города

Порядок приема и рассмотрения обращений

Все обращения поступают в отдел по работе с обращениями граждан организационно-контрольного комитета администрации города Барнаула и рассматриваются в соответствии с Федеральным Законом от 2 мая 2006 года № 59-ФЗ «О порядке рассмотрения обращений граждан Российской Федерации», законом Алтайского края от 29.12.2006 № 152-ЗС «О рассмотрении обращений граждан Российской Федерации на территории Алтайского края», постановлением администрации города Барнаула от 21.08.2013 № 2875 «Об утверждении Порядка ведения делопроизводства по обращениям граждан, объединений граждан, в том числе юридических лиц, организации их рассмотрения в администрации города, органах администрации города, иных органах местного самоуправления, муниципальных учреждениях, предприятиях».

Прием письменных обращений граждан, объединений граждан, в том числе юридических лиц принимаются по адресу: 656043, г.Барнаул, ул.Гоголя, 48, каб.114.

График приема документов: понедельник –четверг с 08.00 до 17.00пятница с 08.00 до 16.00, перерыв с 11.30 до 12.18. При приеме документов проводится проверка пунктов, предусмотренных ст.7 Федерального закона от 02.05.2006 № 59-ФЗ «О порядке рассмотрения обращений граждан Российской Федерации»:

1. Гражданин в своем письменном обращении в обязательном порядке указывает либо наименование государственного органа или органа местного самоуправления, в которые направляет письменное обращение, либо фамилию, имя, отчество соответствующего должностного лица, либо должность соответствующего лица, а также свои фамилию, имя, отчество (последнее — при наличии), почтовый адрес, по которому должны быть направлены ответ, уведомление о переадресации обращения, излагает суть предложения, заявления или жалобы, ставит личную подпись и дату.

2.  В случае необходимости в подтверждение своих доводов гражданин прилагает к письменному обращению документы и материалы либо их копии.

3.  Обращение, поступившее в государственный орган, орган местного самоуправления или должностному лицу в форме электронного документа, подлежит рассмотрению в порядке, установленном настоящим Федеральным законом.

В обращении гражданин в обязательном порядке указывает свои фамилию, имя, отчество (последнее — при наличии), адрес электронной почты. Гражданин вправе приложить к такому обращению необходимые документы.

В соответствии со статьей 12 Федерального закона от 2 мая 2006 года № 59-ФЗ письменное обращение, поступившее в государственный орган, орган местного самоуправления или должностному лицу рассматривается в течение 30 дней со дня его регистрации.

Ответ на электронное обращение направляется в форме электронного документа по адресу электронной почты, указанному в обращении, или в письменной форме по почтовому адресу, указанному в обращении.

Итоги работы с обращениями граждан в администрации города Барнаула размещены на интернет-странице организационно-контрольного комитета.

Последствия бездоговорного и безучетного потребления электрической энергии

Безучетное потребление электроэнергии – это потребление электрической энергии с нарушением установленного договором энергоснабжения (купли-продажи (поставки) электрической энергии (мощности), договором оказания услуг по передаче электрической энергии) и Постановления Правительства РФ №442 от 04.05.2012 (О функционировании розничных рынков электрической энергии, полном и (или) частичном ограничении режима потребления электрической энергии) со стороны потребителя (покупателя), выразившимся во вмешательстве в работу прибора учета (системы учета), обязанность по обеспечению целостности и сохранности которого (которой) возложена на потребителя (покупателя), в том числе в нарушении (повреждении) пломб и (или) знаков визуального контроля, нанесенных на прибор учета (систему учета), в несоблюдении установленных договором сроков извещения об утрате (неисправности) прибора учета (системы учета), а также в совершении потребителем (покупателем) иных действий (бездействия), которые привели к искажению данных об объеме потребления электрической энергии (мощности).

Объем безучетного потребления электрической энергии определяется расчетными способами для юридических лиц в соответствии с п.195 Постановления Правительства РФ от 04.05.2012 №442 «Основные положения функционирования розничных рынков электрической энергии».

Стоимость объема безучетного потребления электрической энергии включается в выставляемый потребителю счет на оплату стоимости электрической энергии (мощности), приобретенной по договору энергоснабжения, который должен быть оплачен потребителем.

В случае отказа потребителя оплатить стоимость выставленного безучетного потребления электроэнергии добровольно, взыскание задолженности производится в судебном порядке с возложением на потребителя всех судебных расходов.  

Бездоговорное потребление электрической энергии — это самовольное подключение энергопринимающих устройств к объектам электросетевого хозяйства и (или) потребление электрической энергии в отсутствие заключенного в установленном порядке договора, обеспечивающего продажу электрической энергии (мощности) на розничных рынках, кроме случаев потребления электрической энергии в отсутствие такого договора в течение двух месяцев с даты, установленной для принятия гарантирующим поставщиком на обслуживание потребителей.

В соответствии с п.6 абз.5 Постановления Правительства РФ от 06.05.2011 №354 «Правила предоставления коммунальных услуг собственникам и пользователям помещений в многоквартирных домах и жилых домов»

В случае отсутствия у потребителя в нежилом помещении письменного договора ресурсоснабжения, предусматривающего поставку коммунальных ресурсов в нежилое помещение в многоквартирном доме, заключенного с ресурсоснабжающей организацией, объем коммунальных ресурсов, потребленных в таком нежилом помещении, определяется ресурсоснабжающей организацией расчетными способами, предусмотренными законодательством Российской Федерации о водоснабжении и водоотведении, электроснабжении, теплоснабжении, газоснабжении для случаев бездоговорного потребления (самовольного пользования).Объем бездоговорного потребления электрической энергии определяется расчетным способом, предъявляется к оплате и взыскивается сетевой организацией.

Бездоговорное потребление электрической энергии является безусловным основанием для введения ограничения режима потребления электроэнергии в отношении потребителя, допустившего бездоговорное потребление.

Самовольное подключение к электрическим сетям, а равно самовольное (безучетное) использование влечет привлечение потребителя к административной ответственностипо ст. 7.19 КоАП РФ.

Последствия несанкционированного подключения оборудования

 

Пункт 2 Основных положений функционирования розничных рынков электрической энергии, утвержденных постановлением Правительства РФ от 04.05.2012 № 442 (далее – Основные положения) содержит понятия, используемые в этом нормативном правовом акте, и раскрывает их значение.

Так, «Бездоговорное потребление электрической энергии» — самовольное подключение энергопринимающих устройств к объектам электросетевого хозяйства и (или) потребление электрической энергии в отсутствие заключенного договора, потребление электрической энергии в период приостановления поставки электрической энергии по договору, в связи с введением полного ограничения режима потребления электрической энергии. Бездоговорным потреблением не признается потребление электрической энергии в отсутствие заключенного договора, обеспечивающего продажу электрической энергии (мощности) на розничных рынках;

«Безучетное потребление электрической энергии» — потребление электрической энергии с нарушением установленного договором энергоснабжения (купли-продажи (поставки) электрической энергии (мощности), оказания услуг по передаче электрической энергии) порядка учета электрической энергии со стороны потребителя (покупателя), выразившимся во вмешательстве в работу прибора учета, измерительного комплекса, измерительных трансформаторов тока и (или) напряжения, соединенных между собой по установленной схеме вторичными цепями, через которые приборы учета установлены (подключены), системы учета, компонентов интеллектуальной системы учета электрической энергии (мощности) в случаях нарушения целостности (повреждения) прибора учета, измерительного комплекса, измерительных трансформаторов, нарушения (повреждения) пломб и (или) знаков визуального контроля, нанесенных на прибор учета, измерительный комплекс, измерительные трансформаторы, систему учета, компоненты интеллектуальной системы электрической энергии (мощности), на приспособления, препятствующие доступу к ним, расположенные до места установки прибора учета электрической энергии (точки измерения прибором учета), когда в соответствии с настоящим документом прибор учета, измерительный комплекс, измерительные трансформаторы, система учета, компоненты интеллектуальной системы учета электрической энергии (мощности) установлены в границах балансовой принадлежности потребителя (покупателя) и (или) в границах земельного участка, принадлежащего такому потребителю на праве собственности или ином законном основании, на котором расположены энергопринимающие устройства потребителя или, если обязанность по обеспечению целостности и сохранности прибора учета, измерительного комплекса, измерительных трансформаторов (системы учета) возложена на потребителя (покупателя), а также с нарушением указанного порядка, обнаруженным в границах балансовой принадлежности потребителя (покупателя) подключения энергопринимающих устройств до точки измерения прибором учета или в границах земельного участка потребителя (покупателя) подключения до точки измерения прибором учета энергопринимающих устройств, расположенных в границах этого земельного участка.

Основанием расчета и взыскания платы за бездоговорное или безучетное потребление электрической энергии является Акт о неучтенном потреблении электроэнергии.

Так, в соответствии с п. 177 Основных положений по факту выявленного в ходе проверки безучетного потребления или бездоговорного потребления электрической энергии сетевой организацией составляется акт о неучтенном потреблении электрической энергии и не позднее 3 рабочих дней с даты его составления передается в адрес:

гарантирующего поставщика (энергосбытовой, энергоснабжающей организации), обслуживающего потребителя, осуществившего безучетное потребление;

лица, осуществившего бездоговорное потребление.

Факт безучетного потребления может быть выявлен в том числе при проведении проверки состояния приборов учета, а также в ходе проведения осмотра прибора учета перед его демонтажем.

Порядок составления названных актов, существенные условия и содержание актов о неучтенном потреблении, требования к их оформлению, устанавливаются в п.178 Основных положений.

Расчет объема безучетного потребления электрической энергии потребителей – физических лиц производится в соответствии с п.62 Постановления Правительства РФ от 06.05.2011г. №354 «О предоставлении коммунальных услуг собственникам и пользователям помещений в многоквартирных домах и жилых домов» следующим образом:

Доначисление размера платы должно быть произведено исходя из объемов коммунального ресурса, рассчитанных как произведение мощности несанкционированно подключенного оборудования и его круглосуточной работы за период начиная с даты осуществления несанкционированного подключения, указанной в акте о выявлении несанкционированного подключения, а в случае невозможности установления даты осуществления несанкционированного подключения — с даты проведения исполнителем предыдущей проверки, но не более чем за 3 месяца, предшествующие месяцу, в котором выявлено такое подключение, до даты устранения исполнителем такого несанкционированного подключения.

В случае невозможности определить мощность несанкционированно подключенного оборудования доначисление размера платы осуществляется исходя из объема, определенного на основании норматива потребления соответствующих коммунальных услуг с применением к такому объему повышающего коэффициента 10.

При этом в случае отсутствия постоянно и временно проживающих в жилом помещении граждан объем коммунальных услуг в указанных случаях рассчитывается с учетом количества собственников такого помещения.

Расчёт (перерасчёт) электроэнергии

Перерасчёт размера платы за электроэнергию осуществляется на основании письменного заявления, поданного до начала периода временного отсутствия или не позднее 30 дней после окончания временного отсутствия.
Формат заявления размещён: https://www.energosale34.ru/fizperson/formaty-zayavleniy/.
Для подачи заявления гражданину необходимо в часы приёма обратиться в сбытовой (абонентский) участок гарантирующего поставщика находящейся по месту жительства.
Адреса, телефоны и режим работы сбытовых (абонентских) участков указаны в платёжных документах за электроэнергию и на официальном сайте гарантирующего поставщика: https://www.energosale34.ru/fizperson/fizadr/.
Потребители, зарегистрированные в «Личном кабинета физического лица», могут подать заявление и документы дистанционно.
К заявлению в обязательном порядке должны быть приложены документы, подтверждающие временное отсутствие.
Документы, подтверждающие продолжительность периода временного отсутствия потребителя, за исключением проездных билетов, должны быть подписаны уполномоченным лицом выдавшей их организации (индивидуальным предпринимателем), заверены печатью такой организации (при наличии), иметь регистрационный номер и дату выдачи.
Документы должны быть составлены на русском языке.
Если документы составлены на иностранном языке, они должны быть легализованы в установленном порядке и переведены на русский язык.
Предоставляемые потребителем копии документов, подтверждающих продолжительность периода временного отсутствия потребителя, должны быть заверены лицами, выдавшими такие документы, или лицом, уполномоченным в соответствии с законодательством Российской Федерации на совершение действий по заверению копий таких документов.
Гарантирующий поставщик вправе снимать копии с предъявляемых потребителем документов, проверять их подлинность, полноту и достоверность содержащихся в них сведений, в том числе путем направления официальных запросов в выдавшие их органы и организации.

Нормативно–правовая база:
— п. 91, 92, 93, 94 и 95 Правил предоставления коммунальных услуг собственникам и пользователям помещений в многоквартирных домах и жилых домов, утвержденных Постановлением Правительства Российской Федерации от 06.05.2011 г. № 354 «О предоставлении коммунальных услуг собственникам и пользователям помещений в многоквартирных домах и жилых домов».

Влияние домашних хозяйств на потребление электроэнергии во время пандемии

Американцы потратили на домашнее энергопотребление на 6 миллиардов долларов больше с апреля по июль 2020 года, чем в обычное время, что почти компенсировало снижение делового и промышленного спроса.

Благодаря сеансам Zoom, более широкому использованию систем отопления и охлаждения, а также лампам и принтерам, работающим весь день, американцы, работающие из дома, в сочетании с увеличением числа безработных, которые находятся дома из-за того, что потеряли работу на закрытых предприятиях, вели резкий рост потребления электроэнергии в жилищах с начала пандемии COVID-19 в США.

По данным Обеспечение работы из дома (Рабочий документ NBER 27937) Стива Чикала.

Исследование, основанное на почасовых данных об использовании в Техасе с поправкой на погодные условия, свидетельствует о резких изменениях в структуре потребления электроэнергии в домашних условиях.Перед пандемией потребление электроэнергии резко возросло рано утром, когда люди готовились к работе, снизилось в течение дня и достигло пика к вечеру. Во время пандемии эта закономерность в значительной степени исчезла: потребление в жилых помещениях возрастает позже утром и на 16 процентов выше в рабочее время, чем было до пандемии.

В исследовании используются ежемесячные данные о потреблении электроэнергии в масштабах страны с поправкой на погодные условия, чтобы отделить влияние увеличения числа работающих на дому от других факторов, которые привели к увеличению потребления электроэнергии в жилых помещениях.Например, в 10 крупнейших мегаполисах доля рабочей силы, которая работает из дома, по оценкам, на 10 процентных пунктов выше среднего показателя по стране. Эта разница соответствует 3-процентному увеличению бытового потребления в этих городских районах во втором квартале 2020 года по сравнению с теми же месяцами 2016–2019 годов. Потребление в жилых помещениях увеличилось по всей стране, но наиболее резкий рост был в Новой Англии, Иллинойсе и Калифорнии. Наименьший рост был в Аппалачах и южно-центральных штатах.

Традиционно потребление электроэнергии предприятиями было сигналом направления экономики. Экономический кризис 2008 года сопровождался падением потребления электроэнергии в промышленных и коммерческих целях на 10-15 процентов, но без значительных изменений в бытовом использовании. Напротив, рост жилищного использования во время пандемии почти компенсировал снижение коммерческого и промышленного потребления. Потребление электроэнергии во всех секторах снизилось всего на 3,5 процента во втором квартале 2020 года по сравнению с тем же периодом годом ранее.

С экологической точки зрения работа и учеба на дому обходятся дорого, особенно тем, кто живет в больших загородных домах. Эти дома в среднем не так энергоэффективны, как школы и офисы. Это снижение эффективности использования энергии в дневное время является частичным противовесом экономии энергии, связанной с сокращением поездок на работу.

Стив Маас

фактов об энергетических данных | Программа для жилых домов

Изучите следующие источники:

Обследование энергопотребления в жилищном секторе (RECS)
Под эгидой U.S. Управление энергетической информации (EIA) Министерства энергетики (DOE) каждые пять лет, RECS — это национальное обследование жилых домов. Интервьюеры собирают энергетические характеристики каждой жилой единицы, участвовавшей в выборке, включая модели использования, демографические данные домохозяйства и характеристики домохозяйства. Последний RECS основан на данных, собранных в 2009 году, и включает несколько профилей штатов.

EIA Annual Energy Outlook 2016
Прогнозы в справочном примере Annual Energy Outlook 2016 акцент делается на факторах, которые будут формировать U.S. энергетические рынки до 2040 г., при условии, что действующие законы и нормативные акты в целом останутся неизменными на протяжении всего прогнозного периода. Ранний выпуск обеспечивает основу для изучения и обсуждения тенденций энергетического рынка.

Государственные и местные энергетические данные Министерства энергетики США

Этот инструмент, управляемый Управлением энергоэффективности и возобновляемых источников энергии (EERE) Министерства энергетики США, предоставляет информацию о рынке энергии, которая может помочь правительствам штатов и местным органам власти планировать и реализовывать проекты в области экологически чистой энергии, в том числе: оценки городского электричества, природного газа и топлива; производство электроэнергии; источники и стоимость топлива; применимые политики, правила и финансовые стимулы; и потенциал возобновляемых источников энергии.Выполните поиск по почтовому индексу или городу, чтобы получить сводные отчеты, или используйте панель инструментов для просмотра действий сообщества в области энергетики.

Buildings Energy Databook
Справочник Buildings Energy Databook за 2011 г. включает статистические данные о потреблении энергии в жилых и коммерческих зданиях. Таблицы содержат данные, относящиеся к строительству, технологиям строительства, потреблению энергии и характеристикам здания. Отдел строительных технологий Управления энергоэффективности и возобновляемых источников энергии Министерства энергетики разработал этот ресурс, чтобы предоставить актуальный и точный набор всеобъемлющих данных, касающихся зданий и энергетики.

DOE Energy Savers Guide
Energy Savers Guide информирует домовладельцев о способах сокращения энергопотребления в своих домах с помощью простых и практичных решений. Эти решения включают модернизацию дома, более эффективное использование бытовой техники и другого оборудования и многое другое.

American Housing Survey (AHS)
AHS спонсируется Министерством жилищного строительства и городского развития (HUD) и проводится Бюро переписи населения США. Это наиболее полное национальное жилищное обследование в США.

Прогноз

на 2021 год — Отчет по рынку электроэнергии — декабрь 2020 года — Анализ

После того, как чистое добавление возобновляемых мощностей достигло нового рекорда в почти 200 ГВт в 2020 году, ожидается, что общая мощность вырастет примерно на 218 ГВт в 2021 году, что почти на 10% больше, чем в 2020 году. Сильный рост обусловлен проектами, отложенными в этом году. в 2021 году (несколько правительств продлили сроки реализации) и новые финансовые возможности. Кроме того, ожидается, что распределенные солнечные фотоэлектрические системы снова начнут медленно расти в связи с восстановлением экономики и политической поддержкой.Прирост возобновляемых мощностей происходит за счет солнечной энергии и ветра, на долю которых приходится около 54% ​​и 31% чистого прироста соответственно.

Большая часть из чистых добавленных мощностей PV ожидается в Китае, что составит около одной трети (38 ГВт) от общемирового объема, что более чем вдвое превышает ожидаемое добавление в Соединенных Штатах, на которые приходится еще 15% Общая. Дальнейшие значительные абсолютные приросты ожидаются в Европе (21 ГВт), Индии (11 ГВт) и Японии (7 ГВт).

Несмотря на то, что солнечные фотоэлектрические установки превосходят по установленной мощности, ветряных турбин остаются наиболее быстрорастущей формой возобновляемой энергии с точки зрения генерации, при этом в 2021 году чистая дополнительная мощность составит около 68 ГВт (из которых 89% находятся на суше).Большинство добавлений происходит в Китае (39%), Европе (21%) и США (16%). Ожидается, что в 2021 году прирост мощности морских ветроэнергетических установок достигнет рекордного уровня в 7 ГВт, во главе с Китаем, на долю которого приходится более половины от общего объема. Ожидается, что первый крупномасштабный морской ветроэнергетический проект будет запущен в Китайском Тайбэе.

Около 13 ГВт из атомных энергоблоков планируется ввести в эксплуатацию в 2021 году. Из 13 энергоблоков три расположены в Китае и два — в Индии. После того, как Объединенные Арабские Эмираты введут в эксплуатацию свой первый атомный блок в 2020 году, второй блок электростанции Барака запланирован на 2021 год, а еще два блока — на два последующих года.Ожидается, что после начала строительства в 2005 году энергоблок Олкилуото 3 в Финляндии будет подключен к сети в конце 2021 года, а коммерческая эксплуатация начнется в начале 2022 года. В Соединенных Штатах ожидается, что 5,5 ГВт ядерной мощности будут выведены из эксплуатации в 2021 году. , в то время как в Германии три из оставшихся шести блоков должны быть выведены из эксплуатации в конце следующего года, а остальные три будут выведены из эксплуатации в конце 2022 года. 140 ГВт, в основном за счет 30 ГВт новых мощностей, ожидаемых в Китайской Народной Республике (далее «Китай»).Ожидается, что мощности по добыче угля за пределами Китая существенно не изменятся: новые мощности в Азии будут компенсированы выходом на пенсию в Европе и Северной Америке. В 2021 году Индия, Япония, Индонезия, Вьетнам и Бангладеш намерены ввести в эксплуатацию ряд угольных электростанций, строительство которых в настоящее время находится на завершающей стадии, хотя сделать точную оценку сложно, поскольку проекты были отложены из-за Covid. -19-индуцированный кризис. Блок 1 ТЭЦ Хасьян в Объединенных Арабских Эмиратах станет первой угольной электростанцией на Ближнем Востоке за пределами Израиля.

Угольные электростанции будут выведены из эксплуатации в Европе и Северной Америке в 2021 году. В Соединенных Штатах после вывода из эксплуатации 10 ГВт в 2020 году еще 3 ГВт планируется вывести из эксплуатации в 2021 году, хотя окончательная цифра может быть выше, если некоторые блоки будут выведены из эксплуатации. 2022 год закрывается раньше. В Европе вывод из эксплуатации будет продолжен в Испании, Великобритании, Германии и, в частности, в Италии, где ожидается, что энергоблоки Бриндизи 2 (600 МВт), Фузина (1600 МВт) и Специя (600 МВт) будут закрыты к началу 2021 года, в то время как другие могут вскоре последовать за ними.После закрытия угольных электростанций Pego и Sines Португалия вслед за Бельгией, Австрией и Швецией прекратит производство угольной энергии в стране. В целом, ожидается, что в 2021 году в Европе будет выведено из эксплуатации более 12 ГВт.

Природный газ Электростанция Ожидается, что в 2021 году мощность будет увеличиваться чуть более чем на 30 ГВт. В Соединенных Штатах будет чуть более 7 ГВт новых мощность запланирована, на Техас и Огайо приходится более половины дополнительных мощностей. С технологической точки зрения, комбинированные циклы составляют более 50%, а турбины внутреннего сгорания — более 40%.Планируется вывод из эксплуатации почти 0,4 ГВт газовых мощностей.

Ожидается, что на Ближнем Востоке будет добавлено 7 ГВт мощности, в основном за счет строительства заводов в Иране, Саудовской Аравии и Объединенных Арабских Эмиратах. В Азии газовые мощности продолжают увеличиваться более чем на 10 ГВт, при этом на Китай и Малайзию приходится почти две трети дополнительных мощностей.

В Европе в 2021 году ожидается ввод в эксплуатацию газовых генерирующих мощностей 0,9 ГВт, в том числе ТЭЦ Жерань (490 МВт) в Польше и ПГУ Ландивизиау (446 МВт) в Бретани, Франция.

Китай предупреждает две трети регионов об отсутствии энергетических целей

Рабочий осматривает солнечные панели на солнечной электростанции в Куньмине, провинция Юньнань, 25 мая 2010 г. REUTERS / Stringer

ПЕКИН, 3 июня (Рейтер) — государственный планировщик Китая в четверг предупредили правительства провинций и регионов о недопустимости невыполнения своих целевых показателей энергопотребления и эффективности на 2021 год после того, как две трети из них не достигли хотя бы некоторых из своих целей в первом квартале.

Только 10 из 30 регионов и провинций материкового Китая достигли своих целей по сокращению энергопотребления и энергоемкости, или количества энергии, потребляемой на единицу экономического роста, в первом квартале, как показала Национальная комиссия по развитию и реформам (NDRC). в заявлении.Он предупредил, что оставшиеся правительства могут не выполнить свои годовые цели.

Наихудшими нарушителями были восточная провинция Чжэцзян, провинции Юньнань и Гуандун, а также регион Гуанси на юге Китая, которые получили самые низкие оценки как по потреблению, так и по интенсивности.

Провинции Цинхай и Нинся получили красный рейтинг за свои целевые показатели интенсивности и желтый за их потребление, а Цзянсу — желтый за его интенсивность и красный за потребление.

Четыре других региона получили желтые баллы за обе цели, в то время как остальные девять не достигли хотя бы одной цели.

Регионы, получившие предупреждения, должны «принять решительные меры, чтобы быстро переломить пассивную ситуацию и обеспечить достижение годовых целей, особенно целей по энергоемкости», — говорится в сообщении NDRC.

Пекин пообещал снизить энергоемкость примерно на 3% в 2021 году для достижения своих климатических целей. Китай не выполнил свою задачу по снижению энергоемкости на 15% в течение 2016-2020 годов.

Потребление энергии в четырех регионах с наихудшими показателями выросло в первые четыре месяца 2021 года после активной промышленной деятельности и необычно теплой погоды, которые увеличили спрос на кондиционеры.

По данным Китайского совета по электричеству, потребление электроэнергии в провинции Чжэцзян выросло на 29,3% и на 29,2% в провинции Гуандун в январе-апреле по сравнению с прошлым годом.

Гуандун, Гуанси и Юньнань проинструктировали своих промышленных пользователей снизить энергопотребление за счет увеличения производства в условиях нехватки электроэнергии и снизить энергоемкость.

Отчетность Мую Сюй и Шивани Сингх; Под редакцией Кристиана Шмоллингера

Наши стандарты: принципы доверия Thomson Reuters.

Ископаемое топливо по-прежнему доминирует в энергетике США, но возобновляемые источники энергии быстро растут

Ряд солнечных батарей на семейной ферме в Графтоне, штат Массачусетс, которая обеспечивает электроэнергией близлежащие дома и малые предприятия. (Роберт Никельсберг / Getty Images)

Большинство американцев (77%) считают, что для Соединенных Штатов более важно развивать альтернативные источники энергии, такие как солнечная и ветровая энергия, чем производить больше угля, нефти и других ископаемых видов топлива, согласно недавний опрос Pew Research Center.Возникает вопрос: как США удовлетворяет свои огромные потребности в энергии и как это изменилось, если вообще изменилось?

Ответ, как и следовало ожидать, сложен. Использование солнечной и ветровой энергии росло быстрыми темпами за последнее десятилетие или около того, но по состоянию на 2018 год на эти источники приходилось менее 4% всей энергии, используемой в США (это самый последний полный год, за который имеются данные. .) Насколько нам известно, большая часть энергии, используемой в США, поступает из угля, нефти и природного газа.В 2018 году эти «ископаемые виды топлива» обеспечивали около 80% потребности страны в энергии, что немного ниже, чем 84% десятилетием ранее. Хотя использование угля в последние годы сократилось, использование природного газа резко возросло, а доля нефти в национальных энергетических запасах колеблется между 35% и 40%.

Общее количество энергии, используемой в США — от освещения и отопления домов до приготовления еды, заправки заводов, вождения автомобилей и питания смартфонов — достигло 101,2 квадриллиона БТЕ в 2018 году, что является самым высоким уровнем с момента начала сбора данных в 1949 году, согласно данным Федеральное управление энергетической информации (EIA).

(сокращение от британской тепловой единицы, британские тепловые единицы часто используются в энергетической отрасли, не говоря уже о производстве бытовой техники, в качестве общего критерия для измерения и сравнения различных типов энергии. Одна британская тепловая единица — это количество энергии, необходимое для нагрева 1 фунт воды на 1 градус по Фаренгейту на уровне моря. Это эквивалентно примерно 1055 джоулям в метрической системе, или теплу, выделяемому при сжигании обычной деревянной спички на кухне.)

Соединенные Штаты потребляют много энергии — по некоторым оценкам, уступая только Китаю.Поскольку общественное беспокойство по поводу изменения климата продолжает расти, а энергетическая политика становится ключевым вопросом политических кампаний этого года, нам нужна надежная базовая информация о том, как США получают и используют энергию, и как эти тенденции меняются в последнее время.
Этот отчет основан в первую очередь на данных, собранных Управлением энергетической информации, статистическим подразделением Министерства энергетики США. Мы также ссылаемся на опрос Pew Research Center, посвященный взглядам американцев на политику в области климата и энергетики.В рамках этого опроса приняли участие 3627 членов Американской группы тенденций Центра, онлайн-опроса, который набирается посредством национальной случайной выборки адресов проживания в октябре 2019 года. Вот вопросы, заданные в этом опросе, вместе с ответами, а вот ответы на опрос. методология.

Около 38% всех этих британских тепловых единиц поступило в электроэнергетику (электроэнергетические компании и независимые производители электроэнергии), которые преобразовали их в электроэнергию и отправили обратно в остальную экономику.На транспорт приходилось около 28% общего потребления энергии, за ним следуют промышленный сектор (23%), домашние хозяйства (7%) и коммерческие предприятия (менее 5%).

Энергопотребление на душу населения в США снижалось с начала XXI века, но в 2018 году оно увеличилось. В среднем каждый американец в 2000 году использовал около 349,8 миллиона британских тепловых единиц. К 2017 году этот показатель упал до 300,5 млн британских тепловых единиц — самого низкого уровня за пять десятилетий. Однако в 2018 году потребление энергии на душу населения выросло до 309,3 млн БТЕ.(Пик энергопотребления на душу населения пришелся на 1979 г. и составил 359 млн. Британских тепловых единиц)

С другой стороны, после окончания Второй мировой войны экономика США постепенно стала менее энергоемкой. В 1949 году на каждый доллар реального валового внутреннего продукта приходилось 15 175 британских тепловых единиц. К 2018 году их потребовало 5450 единиц, что на 64% меньше. Но в системе по-прежнему много неэффективности: Ливерморская национальная лаборатория подсчитала, что в 2018 году около двух третей всей потребляемой энергии было потрачено впустую (как в случае теплового выхлопа транспортных средств и печей).И только 34,5% энергии, используемой в электроэнергетике, доходит до конечных потребителей в виде электричества — остальная часть теряется в процессе производства, передачи и распределения энергии.

Добыча нефти и природного газа увеличилась, угля снизилась

Сегодня Соединенные Штаты удовлетворяют почти все свои потребности в энергии за счет внутреннего производства. Чистый импорт, в основном нефть, составил менее 4% от общего объема энергоснабжения США в 2018 году по сравнению с 26% десятилетием ранее.

За первые 10 месяцев 2019 г.По данным EIA, S. перекачал почти 3,7 миллиарда баррелей сырой нефти, что более чем на 2 миллиарда больше, чем за тот же период 2009 года. За полный 2018 год на нефть приходилась почти четверть всей добычи энергии в США. Природный газ, на который приходилось около трети общего объема производства энергии в 2018 году, также резко вырос — с 21,7 триллиона кубических футов за первые девять месяцев 2009 года до 33,6 триллионов кубических футов за тот же период в 2019 году.

Столь резкий рост внутренней добычи нефти и газа был вызван новыми технологиями, в первую очередь гидроразрывом и горизонтальным бурением, которые позволяют компаниям получать доступ к подземным месторождениям, разработка которых ранее была слишком дорогой.Как следствие, в 2018 году США были крупнейшим производителем нефти и газа в мире, опередив Саудовскую Аравию и Россию соответственно.

Уголь, с другой стороны, резко сократился с момента пика 2008 года, когда было добыто почти 1,2 миллиарда тонн. Почти весь уголь США (около 93% в 2018 году, по данным EIA) используется для выработки электроэнергии. Но, как отмечается в отчете Брукингского института, спрос на электроэнергию в США не изменился, цена на природный газ упала по мере роста добычи, а государственная политика до недавнего времени отдавала предпочтение другим источникам энергии, таким как ветер и солнце.В 2018 году на уголь приходилось всего 16% от общего объема внутреннего производства энергии, что меньше половины его доли десятилетием ранее. Объем добычи за первые девять месяцев 2019 года составил 540 миллионов тонн, что примерно на треть меньше, чем за аналогичный период 2009 года.

За последнее десятилетие солнечная энергия продемонстрировала самый большой процентный рост среди всех источников энергии в США. В 2008 году солнечная энергия произвела чуть более 2 миллиардов киловатт-часов электроэнергии. Десять лет спустя она произвела более 93 миллиардов киловатт-часов, что почти в 46 раз больше.Рост солнечной энергетики происходит как в крупном масштабе (электростанции), так и в малом масштабе (солнечные панели на крышах). В целом, около двух третей всей солнечной энергии было произведено электроэнергетическими предприятиями, при этом большая часть остального приходилась на солнечные установки в домах и коммерческих зданиях.

Тем не менее, солнечная энергия составляла лишь 1% от общего объема производства энергии в стране в 2018 году. Самым большим возобновляемым источником энергии оставалась гидроэнергетика (2,8% от общего объема производства), за которой следовали ветер, древесина и биотопливо.

Модель оценки потребления электроэнергии на новых станциях метро

Потребление электроэнергии на станциях метро резко возрастает с расширением сети метро, ​​и это вызывает растущую озабоченность. Основываясь на соответствующих исторических данных по существующим станциям метро, ​​в этом документе предлагается модель опорной векторной регрессии (SVR) для оценки суточного потребления электроэнергии на недавно построенной станции метро. Модель учитывает некоторые основные факторы, влияющие на потребление электроэнергии станцией метро с точки зрения как схемы внутреннего дизайна станции (например,g., планировка станции и размещение помещений) и внешние факторы (например, количество пассажиров, температура и относительная влажность). Генетический алгоритм с пятикратной перекрестной проверкой используется для оптимизации гиперпараметров модели SVR с целью повышения ее точности при оценке потребления электроэнергии станцией метро (ECMS). С оптимизированными гиперпараметрами результаты тематических исследований в метро Пекина показали, что точность оценки предложенной модели SVR может достигать 95%, а коэффициент корреляции равен 0.89. Было продемонстрировано, что предложенная модель может превзойти традиционные методы, использующие нейронную сеть с обратным распространением или многомерную линейную регрессию. Метод, представленный в этом документе, может быть адекватным инструментом для оценки ECMS и должен в дальнейшем помочь в создании новых энергоэффективных станций метро.

1. Введение

Метрополитен играет важную роль среди городских систем общественного транспорта и имеет ряд преимуществ по сравнению с другими видами общественного транспорта в мегаполисах, таких как наличие более надежных услуг, возможность перевозить гораздо больший объем пассажиров. , и быть более экологически чистым.В Китае сети метро резко выросли в последние десятилетия, поскольку население быстро урбанизировалось по всей стране. Например, общая протяженность сети метро в Пекине достигла около 591,7 км, соединив в общей сложности 361 станцию ​​с 2017 года; к концу 2020 года предполагается, что сеть будет расширена до более чем 900 км, что предполагает в общей сложности 552 станции.

Хотя метро является одним из наиболее энергоэффективных видов транспорта, потребление электроэнергии в системе метро значительно возрастает с постоянным увеличением пробега в эксплуатации.Данные пекинского метро показывают, что общее потребление электроэнергии на всех линиях увеличилось до 1,71 миллиарда кВтч в 2016 году, что почти в три раза больше, чем в 2010 году. Очевидно, это дало серьезную причину для беспокойства, что общий уровень потребления электроэнергии в метрополитен будет продолжать развиваться, так как его сеть продолжает расширяться. Кроме того, согласно статистическим данным, полученным от пекинского метро, ​​потребление электроэнергии станцией метро (ECMS) составляет примерно половину от общего потребления электроэнергии всей системы метро.Поэтому сокращение ECMS имеет большое значение для сокращения всего потребления электроэнергии в системе метро [1].

ECMS описывает полный объем электроэнергии, потребляемой в пределах станции метро, ​​включая все ее подсистемы, такие как HVAC (отопление, вентиляция и кондиционирование), освещение и другие объекты (например, двери экрана платформы и эскалаторы) [2 ], что обеспечивает нормальную работу станции. Основная часть ECMS связана с использованием оборудования HVAC. Например, около двух третей ECMS летом поступает от HVAC на большинстве станций метро Пекина [3].В попытке снизить потребление электроэнергии с помощью систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха, Ван и др. Разработали автономную систему управления. [4], которые могут адаптировать подачу холода к изменению тепловой нагрузки. Установка экранных дверей платформы может помочь предотвратить дополнительное тепло, вызываемое движением поездов, и, таким образом, в некоторой степени снизить уровень тепловой нагрузки на станции [5]. Помимо HVAC, подсистема освещения также составляет значительную часть ECMS [6]. Casals et al. [7] разработали адаптивную энергосберегающую подсистему освещения, которая могла регулировать интенсивность освещения в соответствии с объемом пассажиров.Кроме того, Casals et al. [8] предложили интеллектуальную систему управления энергопотреблением, которая объединяет подсистемы освещения, вентиляции и вертикального транспорта, чтобы обеспечить комплексное энергосбережение для станции метро.

Несмотря на вышеупомянутые средства и оборудование, то, как расположение станции повлияет на ECMS, в существующих исследованиях явно не рассматривалось. Оказывается, ECMS может заметно отличаться на разных станциях, учитывая одинаковое количество пассажиров и одинаковые удобства.Другими словами, ECMS во многом зависит от проектной схемы, особенно от пространственной структуры станции. Следовательно, важно создать модель оценки для ECMS с учетом проектирования станций метро, ​​которая является важным инструментом для правильного проектирования станций метро с целью экономии энергии.

Энергоаудит и определение критических факторов влияния на ECMS являются основой разработки моделей оценки на ECMS. Fu и Deng [9] проанализировали практические данные о потреблении энергии на железнодорожных станциях Гуанчжоу и предложили ряд методов экономии энергии, потребляемой системой кондиционирования воздуха, системой энергетического оборудования и системой освещения.Хонг и Ким [2] исследовали энергопотребление станций метро на корейском языке и исследовали взаимосвязь между энергопотреблением станции и его влияющими факторами. Эти исследования выявили основные факторы, влияющие на ECMS, и показали, что отношения между ECMS и большинством факторов нелинейны. Однако эти исследования не служат цели прогнозирования ECMS на этапе проектирования станции, чтобы помочь в оценке энергопотребления проектных схем станции метро.

В последние годы была предложена серия линейных моделей для оценки энергии, потребляемой станциями, в предположении линейной зависимости между потреблением энергии и его влияющими факторами.Вот несколько примеров. Ян и др. [10] попытались определить наиболее важные факторы, влияющие на ECMS, с помощью корреляционного анализа и предложили регрессионную модель для оценки потребления электроэнергии. Wang et al. В [11] предложена линейная вычислительная модель для прогнозирования тенденции энергопотребления данной городской сети на основе показателя ежемесячного энергопотребления. Guan et al. [12] применили модель многомерной линейной регрессии (MLR) для анализа вклада различных факторов, таких как площадь станции и количество пассажиров, в ECMS.Ahn et al. [13] построили модель линейной регрессии для оценки производительности существующих станций метро и прогнозирования уровней энергопотребления для будущего расширения. На самом деле, однако, эти модели с меньшей вероятностью будут обеспечивать высокую точность прогнозирования ECMS, поскольку они могут не улавливать лежащую в основе нелинейность во взаимосвязи между ECMS и ее влияющими факторами.

Для повышения точности прогнозирования была применена модель нейронной сети с нелинейным обратным распространением (BPNN) для прогнозирования ECMS на основе исторических данных в городской системе Гонконга [14].Единственный скрытый слой BPNN может аппроксимировать любую нелинейную функцию с произвольной точностью [15]. Из-за сильной способности к нелинейному отображению BPNN очень популярен для прогнозирования энергопотребления зданий и других систем. Экичи и Аксой [16] использовали BPNN для прогнозирования потребности в тепловой энергии трех разных зданий. Yokoyama et al. [17] разработали модель BPNN для прогнозирования потребности здания в охлаждении. Однако производительность моделей BPNN в задачах прогнозирования определяется качеством и количеством обучающих выборок.Чрезмерная подгонка данных и застревание на некоторых локальных минимумах, которые могут значительно снизить точность прогноза, также являются общими проблемами в практических приложениях моделей BPNN [18].

Другая проблема связана с размером данных для обучения модели. Что касается прогнозирования ECMS, городской сети, которая на ранних этапах развития может не предоставлять достаточно большие выборки данных. Выборка данных довольно небольшого размера также сделает модель BPNN неэффективной [19]. Машина опорных векторов (SVM), минимизирующая риск структуры, включая ошибку обучения и сложность модели для достижения хорошего обобщения, представляет собой новый метод машинного обучения для классификации, основанный на теории статистического обучения [20, 21].Принцип SVM также был применен к моделям регрессии, называемым регрессией опорных векторов (SVR), чтобы имитировать нелинейную связь между переменными и результатами. SVR широко применяется при прогнозировании энергии [22–25] из-за его способности нелинейного приближения и работы с несколькими входами и небольшими выборками. Таким образом, SVR рассматривается как многообещающий инструмент для прогнозирования ECMS на этапе проектирования станции на основе ограниченных исторических данных.

В этом исследовании разработана модель на основе SVR для прогнозирования ежедневной ECMS с учетом как внутренних (например,g., расположение станции) и внешние факторы, связанные с работой станции. Учитывая тот факт, что гиперпараметры модели могут иметь существенное влияние на точность ее предсказания [26], для оптимизации гиперпараметров модели SVR применяется генетический алгоритм (ГА) с перекрестной проверкой в ​​кратности. Данные, собранные в метро Пекина, используются для демонстрации работы модели. Также проводится сравнение предложенного метода с другими альтернативами, включая модели BPNN и MLR.Это исследование призвано предоставить практикующим специалистам адекватный инструмент для оценки эффективности различных схем проектирования станций с точки зрения потребления электроэнергии.

Остальная часть документа организована следующим образом. В разделе 2 анализируются факторы, влияющие на ECMS, и определяются входные переменные для модели SVR. В разделе 3 подробно рассматриваются основы модели SVR и метод оптимизации связанных с ней гиперпараметров с помощью GA. Используя предложенную модель, в разделе 4 описывается пример из практики ежедневной оценки ECMS в метро Пекина и оценивается эффективность модели.Наконец, в разделе 5 резюмируется исследование и заканчивается статья.

2. Факторы, влияющие на ECMS

В этом разделе подробно описаны некоторые основные факторы, влияющие на ECMS. Эти факторы, которые служат входными переменными в предлагаемой модели, в целом можно разделить на две группы: 1) факторы, относящиеся к схеме дизайна интерьера, и 2) другие внешние факторы, которые необходимо учитывать.

2.1. Схема интерьера станции метро
2.1.1. Площадь разных зон станции

Предыдущие исследования (e.г., [11, 12]) показали, что масштаб станции метро может иметь существенное влияние на ECMS. В общем, станцию ​​метро можно условно разделить на четыре зоны: вестибюль, платформу, заводскую комнату и комнату для персонала. В этих различных зонах установлены системы отопления, вентиляции и кондиционирования, освещение и другие средства, обеспечивающие безопасную, доступную и комфортную среду для пассажиров и персонала. Какие модели и сколько систем вентиляции и кондиционирования и освещения необходимо установить, во многом зависит от планировки станции и площади этих зон.А именно, охлаждающая и световая нагрузка на станции метро связаны с ее структурной системой в целом. В этом отношении фактическая площадь четырех различных зон будет влиять на ECMS и, следовательно, должна рассматриваться как входные переменные в спецификации модели.

2.1.2. Вспомогательные сооружения

На станциях метро эскалаторы и лифты оборудованы для повышения качества или безопасности обслуживания в период эксплуатации. Потребление электроэнергии этими вертикальными транспортными сооружениями связано с их количеством и высотой, которые также будут включены в спецификацию модели в качестве входных переменных.

Как упоминалось выше, сетчатые двери платформы, установленные на платформах, также могут быть связаны с ECMS, поскольку они могут эффективно минимизировать дополнительный тепловой эффект от подземных туннелей, когда они полностью закрыты на краю платформы. Этот фактор не будет учитываться при этом, поскольку большинство линий метро в Пекине оборудованы дверьми-ширмами.

2.2. Внешние факторы

Погода — ключевой фактор, влияющий на холодопроизводительность подсистем централизованного кондиционирования и вентиляции станций метро.Воздух снаружи станций может приносить определенное количество тепла и влаги, что увеличивает охлаждающую нагрузку подсистемы кондиционирования воздуха. В связи с этим следует учитывать относительную влажность и температуру наружного воздуха в качестве входных переменных прогнозной модели.

Помимо погоды, пассажиропоток является еще одним важным внешним фактором, влияющим на ECMS. Внутреннее тепло станции метро накапливается по мере того, как на станцию ​​входит все больше и больше пассажиров.Следовательно, общее количество пассажиров, которые входят или выходят из станции метро, ​​также следует принимать в качестве входной переменной для определения модели.

Как обсуждалось выше, входные переменные модели прогнозирования ECMS перечислены в таблице 1.

1

Классификации Факторы влияния Входные переменные Unit
Схема внутреннего убранства станции метро Масштаб вестибюля Площадь вестибюля () м 2
Масштаб платформы Площадь платформы () м 2
Масштаб производственных помещений Площадь производственного помещения () м 2
Масштаб помещения для персонала Площадь помещения для персонала () м 2
Помещения VT Количество помещений ВТ ()
Высота ВТ фасадов lities () м

Внешние факторы Температура Средняя температура () ° C
Влажность Относительная влажность () % Относительная влажность () % Общее количество пассажиров () Человек / день

3.Разработка модели SVR

В этом разделе описывается разработка модели на основе SVR для оценки ECMS с ее тремя гиперпараметрами (обозначенными, и), оптимизируемыми GA.

3.1. Введение SVR

Пусть обозначает вектор, состоящий из всех нормализованных входных переменных, и обозначает нормализованное значение ECMS в -м наборе данных. Предположим, размер выборки набора данных. Набор данных можно определить как. SVR, который может использоваться для описания нелинейной взаимосвязи между входными и выходными переменными, может быть выражен в следующей форме [27]:

В уравнении (1) обозначает многомерное пространство признаков, которое отображается нелинейно. из исходного входного пространства, а параметры и являются неизвестными.Согласно [28], неизвестные параметры могут быть оценены путем минимизации функции риска конструкции следующим образом:

где и описывают риск конструкции и эмпирический риск соответственно; описывает регуляризованный член, который контролирует уровень достоверности, и является функцией потерь. Кроме того, регуляризованная константа является параметром штрафа, который определяет баланс между эмпирическим риском и регуляризованным членом. Первый член правой части уравнения (2) измеряется -нечувствительной функцией потерь в -SVR [29], которая определяется уравнением (3) следующим образом:

Функция потерь определяет «трубу» ( см. рисунок 1), на котором размер трубки обозначен как.Как показано на рисунке 1, значение функции потерь будет равно нулю, если прогнозируемое значение находится внутри трубы; в противном случае значение будет равно разнице между ошибкой предсказания и радиусом трубы. Регуляризованная константа и размер трубки — это параметры, задаваемые пользователем на основе эмпирического анализа.


Путем введения переменных положительного резерва и уравнение (2) может быть преобразовано в исходную целевую функцию, которая формулируется в уравнении (4).Как показано на рисунке 1, , , и являются ошибками верхней и нижней сторон соответственно, которые должны быть минимизированы, чтобы минимизировать ошибку обучения модели.

Задача оптимизации, сформулированная в уравнении (4), может быть решена в ее двойственной формулировке, где ограничения обрабатываются путем введения множителей Лагранжа. Двойная функция выглядит следующим образом:

, где оба и являются множителями Лагранжа. Двойственная задача, сформулированная в уравнении (5), подчиняется условию седловой точки, которое может быть сведено к уравнению (6).

Наконец, введя функцию ядра [27] и используя уравнение (6), задача оптимизации (1) может быть преобразована в уравнение (7) следующим образом.

Используя функцию ядра, пространство признаков любого измерения может быть решено без вычисления функции отображения [28]. Однако функция ядра может повлиять на точность прогнозирования модели SVR. В этом исследовании выбирается и используется функция ядра Гаусса, которая определяется уравнением (8) следующим образом:

, где описывает ширину ядра Гаусса.Ядро Гаусса имеет несколько преимуществ [30], оно делает модель относительно простой из-за наличия одного гиперпараметра и имеет меньшие числовые трудности по сравнению с другими, которые в некоторых случаях могут оказаться недействительными.

При выборе подходящих гиперпараметров,, и, ECMS может быть смоделирована как функция влияющих факторов посредством решения множителей Лагранжа, и задачи квадратичного программирования, сформулированной выше.

3.2. Алгоритм оптимизации параметров

Согласно [26], гиперпараметры и оказывают значительное влияние на производительность SVR.Гиперпараметр определяет ошибку обучения и сложность модели SVR. Достаточно небольшое значение может привести к небольшому штрафу за ошибку обучения, что приведет к тому, что модель не будет соответствовать обучающим данным. В то время как, если оно будет слишком большим, способность модели к обобщению уменьшится. Гиперпараметр ε определяет ширину -нечувствительной зоны. По мере увеличения значения количество опорных векторов будет уменьшаться, и в этом случае результирующее решение будет представлено разреженно; однако, если он станет слишком большим, это также снизит точность аппроксимации обучающих данных.Гиперпараметр определяет структуру многомерного пространства признаков. Как правило, ошибка предсказания модели не будет монотонно уменьшаться с увеличением значения, но увеличиваться, когда становится слишком большой.

Несмотря на многочисленные исследования, посвященные оптимизации гиперпараметров, все еще не хватает показателей, по которым набор этих гиперпараметров был бы наиболее подходящим для модели SVR. Значение и может быть определено вручную на эмпирической основе (например,g., [20, 31]) или, часто, с помощью оптимизации поиска по сетке (например, [22]). В связи с этим в данном исследовании используется ГА, который также широко используется в задачах оптимизации [32], в попытке найти оптимальный набор гиперпараметров с учетом производительности модели. Блок-схема алгоритма оптимизации гиперпараметров (HOA) проиллюстрирована на рисунке 2. Основные этапы предлагаемого HOA заключаются в следующем.


Шаг 1 . Инициализируйте параметры GA, включая размер популяции, вероятность кроссовера, вероятность мутации и максимальное поколение (см. Таблицу 2).


Размер популяции Максимальное поколение Вероятность кроссовера Вероятность мутации

60 902 902 902
60 902 902 902

Шаг 2 . Создайте случайную популяцию. То есть случайным образом генерируются все особи исходной популяции.Затем закодируйте значения трех гиперпараметров, и в одной хромосоме, учитывая,,. Хромосома эквивалентна комбинации гиперпараметров, каждый из которых закодирован как двоичные значения (как показано на рисунке 3).


Шаг 3 . Повторите эволюционный процесс от шага (4) до шага (6), пока не будет достигнута максимальная генерация. Когда достигается максимальная генерация, алгоритм завершается и выводится оптимальное на данный момент решение.

Шаг 4 .Рассчитайте фитнес-ценность каждого человека. Во-первых, значение каждого гиперпараметра получается путем декодирования хромосомы. Затем устанавливается модель SVR с тремя гиперпараметрами, и данные выборки применяются для обучения модели, чтобы получить нормированную среднеквадратичную ошибку (RMSE). Наконец, значение пригодности каждого человека можно рассчитать по уравнению (9), где значение задается набором инструментов LibSVM [33].

Эти гиперпараметры обычно настраиваются путем минимизации ошибки проверки [34].В этой статье метод кратной перекрестной проверки [35] принят для оценки эффективности обобщения модели с различными гиперпараметрами на этапе (4). А нормализованное среднеквадратичное значение используется как измерение ошибки проверки.

Для реализации двукратной перекрестной проверки наборы обучающих данных разделяются на подмножества примерно равного размера на этапе обучения модели. То есть подмножества общего набора обучающих данных используются для обучения модели, которое называется обучающим подмножеством, в то время как оставшееся подмножество служит для проверки.Нормализованная RMSE на подмножестве проверки указывает на производительность гиперпараметров. Повторите этот процесс несколько раз, каждое подмножество будет использоваться для проверки только один раз. Затем получают нормализованное среднеквадратичное значение всех данных в наборе обучающих данных для оценки ошибки проверки. Пятикратная перекрестная проверка, принятая в этом исследовании, была предложена в литературе [29, 36].

Шаг 5 . Все люди должны быть оценены, чтобы определить их работу. Полное решение с наилучшими показателями пригодности представляет лучших людей, и это решение будет сохранено как потомок.

Шаг 6 . На этом этапе операторы GA, включая оператор выбора, оператор кроссовера и оператор мутации, реализуются для создания потомков для следующего поколения. Сначала отбираются родительские особи с помощью стандартного колеса рулетки. Затем новые особи разводятся посредством процесса кроссовера и процесса мутации. На рисунке 4 (а) показан процесс кроссовера, а на рисунке 4 (б) показан процесс мутации.


Окончательная модель SVR была получена с помощью инструментария LibSVM [33] с оптимизированным значением трех гиперпараметров.Взаимосвязь между моделью SVR и HOA может быть описана на рисунке 5.


4. Пример из практики

В этом разделе демонстрируется пример из практики оценки ежедневной ECMS в метро Пекина с использованием предложенного выше метода. В разделе 4.1 описывается сбор и предварительная обработка данных для тематического исследования, а затем результаты моделирования, представленные в разделе 4.2. В Разделе 4.3 проводится сравнение предложенной модели SVR с двумя различными альтернативными моделями, включая BPNN и MLR, с точки зрения их характеристик модели; Раздел 4.4 представлено сравнение между использованием проверки удержания и пятикратной перекрестной проверки с точки зрения точности прогноза. Кроме того, в разделе 4.5 анализируется, как различные входные переменные, рассматриваемые в предлагаемой модели, могут повлиять на эффективность оценки ECMS. Наконец, проводится реальный случай, чтобы проиллюстрировать надежность метода оценки, предложенного в этой статье. Все эти исследования проводятся MATLAB 2016a.

4.1. Описание данных

С учетом всех указанных выше входных переменных был доступен набор исторических данных по 12 станциям метро (станция I∼ станция XII) одной и той же линии пекинского метро.Набор обучающих данных состоит из исторических данных станций I ∼ станции XI, охватывающих период с 1 августа 2016 г. по 30 августа 2016 г. В таблице 3 приведены исторические данные 11 станций (станция I∼станция XI) за один день. Кроме того, весь тестовый набор данных содержит 10 выборок, собранных со станции XII. Чтобы оценить производительность модели SVR, будет прогнозироваться ежедневная ECMS тестового набора данных.

1

1


Идентификатор станции 2 ) 2 ) 2 ) 9023 9023 (м) (° C) (%) (человек / день) (× 10 6 кВтч)

I 975 2025 3211 975 2025 8612 8 7 32 26 37803 9.990
II 872 4364 3488 1744 12 12 32 26 36510 9.769

9.769

III

1313 10 12 32 26 37695 13,149
IV 896 3498 156206 3498 15743 9011 22 32 26 35468 11,373
В 887 5317 3784 1623 12 12206 902 902 902 9011 9011 12206 902 9011 902
VI 635 3769 3562 1974 11 12,4 32 26 39683 10,965
8 7 32 26 36669 11.191
VIII 834 4336 3467 1682 12 12 32 26 37202 11.457 902 902 11.457 902 902 9011 11.457 902 902 1301 10 12 32 26 39211 11,353
X 841 3416 15676 9011 9011 22 32 26 37713 6,124
XI 788 5300 3748 1610 12,3

Данные были предварительно обработаны с помощью нормализации min-max следующим образом:

, где представляет реальное значение переменной в -й выборке, с минимальным и максимальным значениями для всех образцы данных. и обозначают нормализованные значения входной и выходной переменных, означает значение выходной переменной в выборке, а — соответствующие минимальное и максимальное значения во всех выборках выходной переменной.

4.2. Характеристики предлагаемой модели SVR

В этом разделе реализованы численные примеры для проверки эффективности модели SVR. В качестве показателей оценки использовались абсолютная процентная ошибка (APE), стандартное отклонение (SD), коэффициент корреляции (CC), относительная среднеквадратичная ошибка (RRMSE).В таблице 4 приведены формулы четырех вышеуказанных показателей оценки.


Показатели Расчет

APE
902 902 902 9011 SD

Как упоминалось выше, гиперпараметры, и влияют на производительность окончательной модели.В связи с этим предлагается метод ослабления негативного воздействия, вызванного случайностью ГА, который будет подробно описан ниже. С тем же набором данных процесс оптимизации гиперпараметров был повторен 20 раз, чтобы получить 20 наборов различных значений по трем гиперпараметрам. В процессе прогнозирования ECMS гиперпараметры выбираются по очереди в соответствии с идентификатором параметра. С выбранными гиперпараметрами модель прогнозирования SVR была обучена на основе всего набора обучающих данных.Тогда результат оценки ECMS станции метро XII может быть получен путем предоставления входных данных тестового набора данных. На основе 20 наборов гиперпараметров процесс прогнозирования ECMS также повторяется 20 раз. Следует отметить, что обучение модели проводилось на одном и том же наборе обучающих данных с использованием разных наборов гиперпараметров. В конце концов, есть 20 результатов прогноза для каждой выборки прогнозов. Прогнозируемое значение для каждой тестовой выборки эквивалентно среднему значению из 20 наборов результатов прогнозирования.

На рисунке 6 показаны 20 наборов результатов прогнозирования 10-й тестовой выборки станции метро XII. Индикаторы SD, APE, RRMSE и CC рассчитываются для оценки эффективности модели SVR. В таблице 5 представлены прогнозируемое потребление электроэнергии для 10 образцов вместе с их оценочными показателями. На рисунке 7 показана кривая регрессии предсказанных значений.



ID образца Фактическое значение Прогнозируемое значение (× 10 6 кВтч) SD APE (%) APE (%)

1 10.430 10,243 0,201 1,79 1,39 / 0,89
2 10 043 10,026 0,112 0,17
0,112 0,17
1,70
4 9,820 10,032 0,119 2,16
5 10,635 10,393 0,140 2.28
6 10,661 10,562 0,160 0,93
7 10,289 10,242 0,201 10,242 0,201 0,42 0,201 0,42 1,17
9 10,199 10,249 0,185 0,50
10 10,111 10,034 0.204 0,77


Из рисунка 6 можно заметить, что результаты прогнозирования, соответствующие различным гиперпараметрам, различаются. Таким образом, необходимо разработать схему оптимизации гиперпараметров модели SVR. В этом исследовании GA используется для оптимизации этих гиперпараметров, поскольку его случайность не вызовет большого отклонения в результатах прогнозирования.

Как показано в таблице 5, прогнозируемые значения модели были близки к фактическим.Минимальное и максимальное APE предсказанных значений составили около 0,17% и 2,28% соответственно. Минимальное и максимальное SD прогнозируемых результатов составили 0,112– × –10 6 кВтч и 0,204– × –10 6 кВтч соответственно. Кроме того, RRMSE и CC составляют 1,39% и 0,89. Эти оценочные показатели показывают, что модель SVR обеспечивает высокую точность прогнозов в ECMS.

4.3. Сравнение с альтернативными моделями

Помимо предложенной выше модели SVR, для прогнозирования ECMS также использовались модели BPNN [14] и MLR [37].В этом подразделе сравниваются их характеристики с точки зрения точности и применимости.

Модель BPNN состоит из трех слоев: входного, скрытого и выходного. Позвольте обозначить количество нейронов в скрытом слое, которое может оказать существенное влияние на производительность модели BPNN. Как показывает практический опыт (см. [14]), это может быть получено с помощью уравнения (12) следующим образом:

где, и обозначают количество входных и выходных переменных, соответственно; и размер выборки обучающего набора.

Кроме того, сопоставимый результат модели MLR был получен непосредственно с использованием программного обеспечения IBM SPSS Statistics 20. Обратите внимание, что выборочные данные для обучения моделей BPNN и MLR были такими же, как и данные, использованные для модели SVR. Прогнозируемые результаты различных моделей показаны на рисунке 8, а их соответствующая точность моделей сравнивается в таблице 6.


902

Модель Значение прогноза Результат прогноза
CC RRMSE (%) Максимум APE (%) Среднее SD (× 10 6 кВтч) Максимальное SD (× 10 6 кВтч)

206 SVR .89 1,39 2,28 0,166 0,204
BPNN 0,75 2,86 4,67 0,345 0,465 0,67

0,465 0,465

На рисунке 8 кривые модели SVR и модели BPNN больше похожи на фактическое значение кривой, чем на кривую модели MLR.Доказано, что модель BPNN и модель SVR могут лучше соответствовать выборочным данным при решении нелинейных задач. Результаты, представленные в таблице 6, показывают, что точность прогнозирования модели SVR выше, чем у моделей BPNN и MLR. По сравнению с моделью MLR, было обнаружено, что прогнозируемые значения модели SVR ближе к фактическим значениям, поскольку модель SVR обладает способностью нелинейной аппроксимации. По сравнению с моделью BPNN, модель SVR обеспечивает лучшее обобщение, поскольку SVR использует принцип минимизации структурного риска, в то время как модель BPNN учитывает только эмпирический риск.Принцип минимизации эмпирического риска неразумен, когда количество обучающих наборов данных ограничено (всего 330), поскольку он состоит только из ошибки обучения. Напротив, модель SVR обладает мощной способностью решать нелинейную проблему с небольшими выборками. Таким образом, модель SVR больше подходит для задачи прогнозирования ECMS.

4.4. Сравнение схем проверки

В этом подразделе метод проверки с задержкой также реализуется в процессе оптимизации гиперпараметров для проверки превосходства схемы проверки, применяемой в этой статье, т.е.е., пятикратная перекрестная проверка. На рис. 9 и в таблице 8 показан результат прогнозирования при реализации двух вышеупомянутых методов. В отличие от обычного метода проверки удержания, обучающий набор данных разбивается на две части случайным образом в соответствии с соотношением 4: 1 в этой статье. Причем большой используется как обучающая выборка, а маленькую нужно тестировать на обученной модели. Проверка метода проверки удержания выполняется дважды, потому что разделение набора обучающей выборки и набора проверочной выборки было случайным.В таблице 7 показаны результаты двух методов. И набор образцов A и набор образцов B в таблице 7 представляют собой идентификаторы различных обучающих образцов и проверочных образцов в двух экспериментах.



Метод Значение прогноза Результат прогноза
CC RRMSE% (%) SD кВтч) Максимум SD (× 10 6 кВтч)

Пятикратная перекрестная проверка 0.89 1,39 2,28 0,89 0,204
Проверка выдержки Образец A 0,83 5,76 7,95 0,83 902 902 0,83 902 набор 0,65 4,01 9,26 0,65 0,613


902 902 902


Средняя температура 9.01% Площадь помещения для персонала 6,58% 0,84
Площадь производственного помещения 5,98% 0,88
Количество эскалаторов или лифтов 6.75% На рис. 9 и в таблице 7 видно, что пятикратная перекрестная проверка превзошла контрольную проверку. Возможная причина заключается в том, что пятикратная перекрестная проверка позволяет протестировать каждый образец и получить более достоверную информацию; тем не менее, точность предсказания проверки удержания значительно различается между разными выборками проверки.Это означает, что выбор проверочных образцов важен для результата оценки модели SVR. Однако выбор обучающих выборок также оказывает большое влияние на результат оценки. Таким образом, схема проверки играет важную роль в оценке производительности модели, что может повлиять на результаты оптимизации гиперпараметров и.

4.5. Влияние факторов влияния

В этом разделе анализируются девять факторов влияния модели прогнозирования ECMS.Во-первых, по очереди удаляются все входные переменные. Затем алгоритм оптимизации гиперпараметров реализуется на основе восьми избыточных входных переменных обучающих данных, и процесс оптимизации повторяется 20 раз. С 20 наборами гиперпараметров модель SVR обучается на основе обучающих данных, которые состоят из восьми входных переменных. Наконец, прогнозируемые результаты могут быть получены путем предоставления входных данных выборок прогнозирования. В таблице 8 приведена производительность модели прогнозирования ECMS после удаления одной входной переменной.

Как показано в таблице 8, удаление различных входных переменных приведет к разной степени снижения точности модели прогнозирования ECMS. Средняя температура и относительная влажность являются наиболее значимыми факторами, влияющими на точность модели, по сравнению с другими факторами. Площадь вестибюля, площадь платформы и площадь комнаты для персонала также имеют большое влияние на точность прогнозов. Это означает, что масштаб станции метро важен для энергосберегающего проекта системы метро, ​​и его можно скорректировать на стадии планирования и проектирования.Таким образом, размер станции следует уменьшить, насколько это возможно, чтобы снизить потребление электроэнергии станцией, если будет удовлетворено ограничение по вместимости жилых помещений.

4.6. Результаты прогнозирования для новой станции метро

В этом подразделе новая станция метро, ​​помимо вышеупомянутых существующих станций, используется для проверки эффективности предложенной модели SVR при оценке ECMS на этапе проектирования. Реальные параметры и энергопотребление этой станции за десять дней собраны и приведены в таблице 9.

1

4

ID образца 2 ) 2 ) 2 ) 9023 (м) (° C) (%) (человек / день) (× 10 6 кВтч)

1 635 206 3769 3562 11 12.4 32 26 39683 10,965
2 635 3769 1974 3562 11 12,4 11 12,4
3 635 3769 1974 3562 11 12,4 30 63 37022 9,742

11 12.4 27 85 36761 10,181
5 635 3769 1974 3562 11 12,4 11 12,4 11 12,4
6 635 3769 1974 3562 11 12,4 25 78 35300 10,380

11 12.4 27 85 36236 9,910
8 635 3769 1974 3562 11 12,4 12,4 11 12,4
9 635 3769 1974 3562 11 12,4 24 57 35047 10,289

10,289

11 12.4 26 32 36126 9,790

Результаты прогнозирования по предлагаемой модели SVR показаны на рисунке 10. Было обнаружено, что значения прогноза очень близки к фактические, а коэффициент корреляции достигает 0,88. Максимальный APE, соответствующий 7-му образцу, составляет не более 2,75%. Другими словами, модель SVR способна прогнозировать ECMS новой станции метро с удовлетворительной точностью.


5. Заключение

В этой статье предлагается новый подход к оценке ECMS с учетом данных небольшого размера выборки. Обсуждаются основные факторы, влияющие на ECMS, включая среднюю температуру воздуха, относительную влажность, площадь некоторых ключевых компонентов (например, вестибюль станции, платформу, жилые помещения для персонала и производственное помещение) станции, количество пассажиров, а также количество и высоту. эскалаторов / лифтов. Все вышеупомянутые девять переменных предлагаются в качестве входных переменных модели SVR, а гиперпараметры модели SVR оптимизируются GA.Тематические исследования, основанные на фактических данных, подтвердили эффективность предложенного SVR и продемонстрировали, что модель SVR может обеспечить более высокую точность прогнозирования, чем модель BPNN и модель MLR. Предлагаемая модель SVR представляет собой многообещающий альтернативный подход к прогнозированию ECMS новых станций метро.

Прогнозирование потребления энергии тяговым усилием для новой линии метро является следующим шагом нашего исследования, поскольку количество энергии, потребляемой тяговым усилием поезда, также составляет значительную долю от общего энергопотребления в системе метро.

Доступность данных

Данные, использованные для подтверждения выводов этого исследования, включены в статью в виде таблиц. Дальнейшие подробности могут быть доступны читателю у авторов по запросу.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Благодарности

Это исследование поддержано Национальным фондом естественных наук Китая (71571016 и 71621001).

Статистика энергетики — обзор

Производство первичной энергии

Первичное производство энергии в ЕС в 2019 году составило 616 миллионов тонн нефтяного эквивалента (Мтнэ), что на 3% ниже, чем в 2018 году.Твердое ископаемое топливо продолжило тенденцию к снижению (снижение на 13,8%), а также природный газ (снижение на 11,7%) и нефть и нефтепродукты (снижение на 7,7%). С другой стороны, рост был зарегистрирован для возобновляемых источников энергии (+3,4%), невозобновляемых отходов (+2,1%) и ядерного тепла (+0,6%) (Рисунок 1). На возобновляемые источники энергии приходилась самая высокая доля в производстве первичной энергии в ЕС в 2019 году (36,5%), за ними следовали ядерное тепло (32,0%), твердое ископаемое топливо (16,2%), природный газ (8,5%), нефть и нефтепродукты ( 3.7%) и невозобновляемые отходы (2,2%).

За последнее десятилетие (2009-2019 гг.) Тенденция в производстве первичной энергии в целом была отрицательной для твердого ископаемого топлива, нефти, природного газа и ядерной энергии. Наибольшее падение произошло в добыче природного газа (-49,4%), за ним следуют нефть и нефтепродукты и твердое ископаемое топливо (падение на 34,6% и 33,2% соответственно). Производство возобновляемых источников энергии имело явную положительную тенденцию за тот же период (за исключением 2011 года), составив 48%.Увеличение на 3%, как и в случае с отходами (невозобновляемыми), которые увеличились на 36%.

Рисунок 1: Производство первичной энергии в разбивке по видам топлива, ЕС, 1990-2019 гг.
(млн тонн нефтяного эквивалента)
Источник: Евростат (nrg_bal_c)

Импорт и экспорт

Снижение производства первичной энергии в ЕС за последние десятилетия привело к увеличению импорта первичной энергии и энергетических продуктов. Количество импортируемого природного газа увеличилось более чем вдвое за период 1990-2019 гг., Достигнув 360 Мтнэ (Рисунок 2).Это делает природный газ вторым по величине импортируемым энергетическим продуктом с рекордными уровнями импорта в 2019 году, что на 19,3% выше, чем в 2009 году. Сырая нефть снова заняла первое место по объему импортированных товаров с 513 млн т н.э. в 2019 году, что всего на 1,2% меньше, чем 10 лет назад. .

Рисунок 2: Импорт отдельных энергетических продуктов, ЕС, 1990-2019 гг.
(млн тонн нефтяного эквивалента)
Источник: Евростат (nrg_bal_c)

Уровень экспорта был намного ниже, чем уровень импорта (Рисунок 3). В 2019 году наивысшие позиции занимали газойль и дизельное топливо (около 94 Мтнэ), за ними следовали автомобильный бензин (77 Мтнэ) и природный газ (59 Мтнэ).

Рисунок 3: Экспорт отдельных энергетических продуктов, ЕС, 1990-2019 гг.
(млн тонн нефтяного эквивалента)
Источник: Евростат (nrg_bal_c)

Следует отметить, что данные по импорту и экспорту включают торговлю внутри ЕС.

Валовое потребление энергии во внутренних водоемах

Валовое внутреннее потребление энергии в ЕС в 2019 году достигло 1 454 Мтнэ, что на 1,7% ниже, чем в 2018 году (Рисунок 4). Он был относительно стабильным в период 1990-2019 гг. С сильным снижением в 2009 г., в основном в результате финансово-экономического кризиса [1] .

Рисунок 4: Валовое внутреннее потребление энергии в разбивке по видам топлива, ЕС, 1990-2019 гг.
(млн тонн нефтяного эквивалента)
Источник: Евростат (nrg_bal_c)

В 2009 году валовое потребление энергии во внутренних водоемах снизилось на 5,9% по сравнению с 2008 годом, при этом наибольшее падение произошло в твердом ископаемом топливе (-11,4%), за которым следуют природный газ (-6,0%), а также нефть и нефтепродукты (-5,9%). (Рисунок 5). В 2010 году наблюдалось восстановление, когда валовое внутреннее потребление выросло на 4,0%, а затем последовало последовательное снижение до 2015 года, когда тенденция снова изменилась.Однако в 2018 и 2019 годах валовое внутреннее потребление снова снизилось, при этом уровни 2019 года почти идентичны уровням 1990 года (1 454 Мтнэ в 2019 году по сравнению с 1 455 Мтнэ в 1990 году, или снижение на 0,1%).

В течение всего периода с 1990 по 2019 год, для которого исторические временные ряды позволяют сравнивать, самые низкие уровни валового внутреннего потребления энергии в ЕС наблюдались в 1994 году. Однако в контексте текущих усилий, связанных с климатом, это должно Следует отметить, что уровни 2019 года, среди прочего, являются результатом увеличения возобновляемых источников энергии на 222% и сокращения твердого топлива на 56% по сравнению с 1990 годом.

Рисунок 5: Валовое внутреннее потребление энергии в разбивке по видам топлива, ЕС, 1990-2019 гг.
(млн тонн нефтяного эквивалента)
Источник: Евростат (nrg_bal_c)

Что касается структуры валового внутреннего потребления энергии в 2019 году, наибольшую долю занимали нефть и нефтепродукты (34,5%), за ними следовал природный газ (23,1%), а твердые ископаемые виды топлива составили 11,6%. Другими словами, 69,3% всей энергии в ЕС было произведено из угля, сырой нефти и природного газа. На атомное тепло и возобновляемые источники энергии приходилось 13 человек.5% и 15,8% от общего количества соответственно (Рисунок 6).

Рисунок 6: Валовое потребление энергии на суше в разбивке по видам топлива, 2019 г.
(%)
Источник: Евростат (nrg_bal_c)

Состав видов топлива и их доля в валовом внутреннем потреблении энергии в разных странах зависит от имеющихся природных ресурсов, структуры экономики страны, а также от национального выбора энергетических систем. Только в четырех странах ЕС накопленная доля твердого ископаемого топлива, сырой нефти и нефтепродуктов и природного газа (т.е. основные виды ископаемого топлива) в валовом потреблении энергии внутри страны ниже 50%: Эстония 9,1%, Швеция 28,7%, Финляндия 39,4% и Франция 48,2% (Рисунок 6). Следует отметить, что Франция и Швеция также были странами с наибольшим вкладом ядерного тепла в валовое внутреннее потребление энергии (42,3% и 32,8% соответственно).

В 2019 году доля твердого ископаемого топлива в валовом внутреннем потреблении была самой высокой в ​​Польше (46,1%) и Чехии (36,2%). В среднем по ЕС было гораздо меньше — 11.6%. Наименьшие доли твердого ископаемого топлива в валовом потреблении энергии во внутренних водоемах (менее 2%) в 2019 году наблюдались в Люксембурге, Латвии, Кипре, Эстонии и Мальте (Рисунок 6).

В 2019 году на горючие сланцы и нефтеносные пески приходилось 73,5% валового внутреннего потребления в Эстонии, тогда как доля торфа и торфяных продуктов в Финляндии и Ирландии составляла 4,2% и 4,1% соответственно.

Наибольшая доля нефти и нефтепродуктов в валовом внутреннем потреблении энергии наблюдалась на Кипре (89.6%), Люксембург (64,7%) и Мальта (53,7%). Это связано с их национальными особенностями: Мальта и Кипр — небольшие острова, а потребление в Люксембурге сильно зависит от «топливного туризма» из-за относительно низких цен на топливо, используемое в транспортном секторе.

Доля природного газа колеблется от 39,7% в Нидерландах до менее 2% в Швеции и на Кипре. Природный газ также был важным источником энергии в Италии, Мальте, Венгрии и Ирландии с долей 30% и более.

В двух странах, Швеции и Латвии, на возобновляемые источники энергии приходилось чуть меньше 40% их валового внутреннего потребления энергии в 2019 году (39,6% и 38,9% соответственно), за которыми следует Финляндия с 34,6%. Самые низкие результаты по этому показателю зарегистрированы на Мальте (5,4%), Нидерландах (6,0%) и Люксембурге (6,5%).

В 2019 г. насчитывалось 13 государств-членов с атомными электростанциями. Франция имела самую высокую долю ядерной энергии (42,3% доли ядерного тепла в валовом внутреннем потреблении энергии), за ней следовала Швеция (32.8%), Словакия (22,1%), Болгария (21,9%) и Словения (19,9%).

В Люксембурге и Финляндии валовое внутреннее потребление в 2019 году достигло более 6 тнэ на душу населения, в то время как в Румынии и Мальте оно было ниже 2 тнэ на душу населения (карта 1, рисунок 7). На этот показатель влияет структура отрасли в каждой стране, суровость зимней погоды, а также другие факторы, такие как топливный туризм в случае Люксембурга. В среднем по ЕС в 2019 году было 3,3 тнэ на душу населения.

С 1990 по 2019 год средний показатель по ЕС снизился на 6.5%. Однако на национальном уровне эволюция варьируется. Наибольший рост валового внутреннего потребления на душу населения в период с 1990 по 2019 год наблюдался в Португалии (+34,9%), за которой следовали Испания (+18,8%) и Австрия (+18,2%). Самое резкое снижение было зарегистрировано в Эстонии (-40,5%), Румынии (-37,4%) и Литве (-36,7%).

Рисунок 7: Валовое внутреннее потребление энергии, 1990 и 2019 годы
(тонн нефтяного эквивалента на душу населения)
Источник: Евростат (nrg_bal_s), (demo_pjan)
Примечание: Подробную информацию за все годы можно найти в исходном файле

На рисунке 8 показано структурное разделение валового внутреннего потребления энергии в ЕС по основным категориям энергетического баланса.В 2019 году наибольшая доля энергии в ЕС была использована на преобразование энергии [2] (24,8%), за которым следовали транспортный сектор (19,9%), домашние хозяйства (16,9%), промышленность (16,4%), услуги (8,8%), другие секторы (6,8%) и неэнергетическое использование (6,2%).

Рисунок 8: Структурные доли использования энергии в основных категориях энергетических балансов, ЕС, 1990-2019 гг.
(%)
Источник: Евростат (nrg_bal_c)

Конечное потребление энергии

Конечное потребление энергии в ЕС в 2019 году составило 935 Мтнэ, 0.На 5% меньше, чем в 2018 году (график 9). Конечное потребление энергии медленно увеличивалось с 1994 года, пока не достигло максимального значения 990 Мтнэ в 2006 году. К 2019 году конечное потребление энергии снизилось с пикового уровня на 5,5%.

Рисунок 9: Конечное потребление энергии в разбивке по видам топлива, ЕС, 1990-2019 гг.
(млн тонн нефтяного эквивалента)
Источник: Евростат (nrg_bal_c)

В период с 1990 по 2019 год количество и доля твердого ископаемого топлива значительно снизились (с 9,6% в 1990 году до 3,6% в 2000 году, 2.8% в 2010 г. и 2,1% в 2019 г.). С другой стороны, доля возобновляемых источников энергии в общем увеличилась с 4,3% в 1990 году до 5,3% в 2000 году и 8,8% в 2010 году, наконец, достигнув 10,9% в 2019 году. От 18,8% (в 1990 г.) до 22,6% (в 2005 г.), при этом его доля в общем объеме составила 21,3% в 2019 г.

Наибольшую долю (37,0%) в структуре конечного энергопотребления в 2019 году составили нефть и нефтепродукты, за ними следовала электроэнергия (22.8%) и природный газ (21,3%). Доля твердого ископаемого топлива в конечном потреблении энергии на уровне конечного использования составила лишь 2,1%. Анализ конечного конечного потребления энергии в ЕС в 2019 году выявляет три доминирующие категории: транспорт (30,9%), домашние хозяйства (26,3%) и промышленность (25,6%) (Рисунок 10).

Рисунок 10: Конечное потребление энергии по секторам, ЕС, 2019 г.
(% от общего объема, в тоннах нефтяного эквивалента)
Источник: Евростат (nrg_bal_s)

Общее потребление энергии всеми видами транспорта [3] в ЕС составило 289 Мтнэ в 2019 году.После 2007 года произошло заметное изменение в развитии потребления энергии на транспорте. До этого года потребление характеризовалось устойчивым ростом, ежегодно увеличиваясь с начала временного ряда в 1990 году. Однако с наступлением мирового Финансово-экономический кризис В 2008 году потребление энергии на транспорт снизилось на 1,4%. Спад усилился в 2009 году (-2,5%), продолжился более умеренными темпами в 2010 году (-0,2%) и 2011 году (-0,3%), и в конечном итоге снова стал более заметным в 2012 году (-3.5%) и 2013 г. (-1,3%). К 2014 г. эта тенденция изменилась, и рост потребления энергии в транспортном секторе продолжался вплоть до 2019 г. (+2,0% в 2017 г., +0,6% в 2018 г., +1,0% в 2019 г.), хотя уровень 2007 г. не были достигнуты. В целом, между относительным пиком 2007 года и минимумом 2013 года конечное потребление энергии на транспорте в ЕС упало на 7,7%.

Рисунок 11: Конечное потребление энергии по секторам, ЕС, 1990-2019 гг.
(млн тонн нефтяного эквивалента)
Источник: Евростат (nrg_bal_c)

Аналогичный анализ для всех конечных пользователей (снова основанный на периоде с 2007 г.) показывает, что конечное потребление энергии в промышленности в ЕС упало в целом на 13.0% в период с 2007 по 2019 год. Общее сокращение энергопотребления на транспорте было гораздо менее выраженным и составило 0,83%, в то время как скорость изменения энергопотребления домашних хозяйств составила -1,43%. Напротив, конечное потребление энергии услугами увеличилось за рассматриваемый период, увеличившись в целом на 2,18%.

Существовали значительные различия в развитии энергопотребления между различными видами транспорта, при этом быстрый рост в международной авиации (90.9% в период с 1990 по 2008 гг.) (Рисунок 12). Однако 2009 год ознаменовался значительным снижением энергопотребления для этого конкретного вида транспорта (-8,4% по сравнению с 2008 годом), за которым последовал короткий период без четкой динамики энергопотребления в международной авиации. В период с 2013 по 2019 год наблюдался устойчивый рост потребления, в результате чего уровень 2019 года был на 19,8% выше предыдущего относительного пика в 2008 году.

Рисунок 12: Энергопотребление по видам транспорта, ЕС, 1990-2019 гг.
(1990 = 100, в пересчете на тонны нефтяного эквивалента)
Источник: Евростат (nrg_bal_s)

Как показано на Рисунке 12, сравнивая основные виды транспорта в период с 1990 по 2019 год, наибольший рост энергопотребления в ЕС наблюдался в международной авиации — 128.7% в целом. Автомобильный транспорт — безусловно, ведущий вид транспорта — и внутренняя авиация были единственными другими видами транспорта, которые сообщили об увеличении энергопотребления за этот период (34,1% и 32,6% соответственно). Напротив, потребление энергии железнодорожным транспортом в 2019 году было на 29,3% ниже, чем в 1990 году, и на 19,4% ниже для перевозок по внутренним водным путям.

В абсолютном выражении за период с 1990 по 2019 год потребление энергии для транспортировки по внутренним водным путям снизилось на 1 Мтнэ, тогда как на железнодорожный транспорт было потреблено 2.В 2019 году на 2 мтнэ меньше, чем в 1990 году. Внутренняя авиация продемонстрировала небольшой рост потребления энергии по сравнению с 1990 годом (+1,6 мтнэ), в то время как потребление энергии в международной авиации выросло на 23,4 мтнэ. Наибольший абсолютный прирост в абсолютном выражении наблюдался в энергопотреблении автомобильного транспорта — 68,7 Мтнэ, что почти втрое больше, чем в международной авиации. Эти изменения отражают использование каждого вида транспорта, но также могут зависеть от технологических достижений, особенно когда они связаны с повышением или снижением топливной эффективности.

Неэнергетическое потребление

Конечное неэнергетическое потребление включает топливо, которое используется в качестве сырья и не используется в качестве топлива или не превращается в другое топливо (например, природный газ, используемый в удобрениях, или битум, используемый в дорожном строительстве). Неэнергетическое потребление в 2019 году составило 90,5 Мтнэ (график 13). Нефть и нефтепродукты составили 81,3%, природный газ 16,9% и твердое ископаемое топливо 1,7% всего неэнергетического потребления.

Рисунок 13: Неэнергетическое потребление по видам топлива, ЕС, 1990-2019 гг.
(млн тонн нефтяного эквивалента)
Источник: Евростат (nrg_bal_c)

Энергетическая зависимость

Валовая доступная энергия представляет собой количество энергии, необходимое для удовлетворения энергетических потребностей страны или региона.Соотношение между чистым импортом и валовой доступной энергией указывает на способность страны или региона удовлетворить все свои потребности в энергии. Это соотношение называется энергетической зависимостью. Другими словами, он показывает степень зависимости страны или региона от импорта энергии. Это проиллюстрировано на Рисунке 14, где светлая часть столбца показывает чистый импорт по отношению к валовой доступной энергии.

Рисунок 14: Энергозависимость по видам топлива, ЕС, 1990-2019 гг.
(млн тонн нефтяного эквивалента)
Источник: Евростат (nrg_bal_s)

В 2019 году спрос на энергию в ЕС был самым высоким на нефть и нефтепродукты и составил 545 единиц.6 млн тнэ, из которых 96,8% было импортировано. Спрос на природный газ в 2019 году составил 335,9 млн т н.э., из которых 89,7% покрылось за счет импорта. Производство твердого ископаемого топлива в ЕС снижалось за последние два десятилетия (Рисунок 1), как и их валовое внутреннее потребление. На уровне ЕС в 2019 году 44,0% потребленного твердого ископаемого топлива было импортировано. В целом долгосрочная тенденция с 1990 года указывает на растущую зависимость от импорта. Если в 1990 году 50,1% всего потребляемого топлива было импортировано, то этот показатель составлял 60.7% в 2019 году.

Энергоемкость

Энергоемкость может рассматриваться как приблизительное значение энергоэффективности экономики страны и показывает количество энергии, необходимое для производства единицы ВВП. Наблюдаемое повышение энергоемкости объясняется различными причинами: общий сдвиг от промышленности к экономике, основанной на услугах в Европе, переход внутри промышленности к менее энергоемким видам деятельности и методам производства, закрытие неэффективных единиц и более энергоэффективные Техника.Карта 2 иллюстрирует энергоемкость с использованием стандартов покупательной способности ВВП (PPS), которые больше подходят для сравнения по странам в конкретный год.

Карта 2: Энергоемкость экономики, 2019 год
(килограмм нефтяного эквивалента на тысячу евро PPS)
Источник: Евростат (nrg_ind_ei)

Рисунок 15 показывает энергоемкость с использованием значений ВВП, связанных цепочкой, которые лучше подходят для сравнения исторических тенденций в каждой стране. По сравнению с десятилетием назад все страны ЕС добились улучшений с точки зрения энергоемкости, в то время как за последние пять лет (2014-2019) только Мальта продемонстрировала рост энергоемкости.

Рисунок 15: Энергоемкость экономики, 2009-2014-2019 гг.
(килограмм нефтяного эквивалента на тысячу евро)
Источник: Евростат (nrg_ind_ei)

Исходные данные для таблиц и графиков

Источники данных и методология

Данные по энергии представляются на основе согласованной на международном уровне методологии в совместных ежегодных вопросниках по энергетике (Евростат — ОЭСР / Международное энергетическое агентство (МЭА) — ЕЭК ООН). Данные доступны по всем странам ЕС, а методология согласована для всех стран, представивших отчеты.Следовательно, сопоставимость данных по странам очень высока. Все данные об энергии доступны в онлайн-базе данных. Энергетические балансы строятся на основе методологии Евростата, описанной в Руководстве по энергетическому балансу.

Контекст

Повседневная жизнь зависит от надежных и доступных энергетических услуг, таких как отопление и охлаждение, электроснабжение и транспорт. Энергия обеспечивает бесперебойное функционирование всех секторов экономики, от бизнеса и промышленности до сельского хозяйства.ЕС по-прежнему в значительной степени полагается на ископаемое топливо для получения энергии и сталкивается с рядом проблем, связанных с обеспечением доступных, надежных и устойчивых источников энергии. Повышение энергоэффективности, повышение энергоэффективности и сокращение общего потребления при одновременном обеспечении безопасности поставок, конкурентоспособности и доступа к доступной энергии для всех своих граждан — вот некоторые из способов, которыми ЕС может улучшить свою энергетическую систему. Статистика энергетики предоставляет важную информацию для политиков по многим из этих вопросов.

Стратегия энергетического союза направлена ​​на создание энергетического союза, который дает потребителям ЕС — домашним хозяйствам и предприятиям — безопасную, устойчивую, конкурентоспособную и доступную энергию. Европейский зеленый курс представляет собой план действий по повышению эффективности использования ресурсов за счет перехода к чистой экономике замкнутого цикла, а также по восстановлению биоразнообразия и сокращению загрязнения. В плане указаны необходимые инвестиции и доступные инструменты финансирования. В нем объясняется, как обеспечить справедливый и всеобъемлющий переход. ЕС стремится стать климатически нейтральным к 2050 году.Комиссия предложила Европейский климатический закон, чтобы превратить это политическое обязательство в юридическое обязательство.

Энергетическая статистика делает более понятными сложные процессы, связанные с использованием энергии, и может помочь нам понять динамику энергопотребления. Он включает в себя широкий спектр энергетических данных, таких как годовые данные о сырой нефти, нефтепродуктах, природном газе, электроэнергии, производном тепле, твердом ископаемом топливе, возобновляемых источниках энергии и отходах, охватывающих весь спектр позиций энергетического баланса от поставок через преобразование до конечных потребление энергии по секторам и видам топлива.Эти данные используются в этой статье.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Можно использовать следующие HTML-теги и атрибуты:
<a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong> 

© 2019 МКОУ "СОШ с. Псыншоко"