这份文件是 ISO 50046:2019 标准，标题为“通用方法预测能源节约”。
内容概要
目标和范围
- 规定了用于预测能源节约（PrES）的通用方法，使用基于措施的计算方法，也称为自下而上或能源性能改进行动（EPIAs）基础的方法。
- 提供了选择合适计算方法的一般原则，考虑了背景、目标精度和可用资源。
- 提供了确保 PrES 质量、文档化和验证的指导。
定义
- 能源节约（Energy savings）：与能源基准相比，能源消费的减少。
- 能源性能改进行动（EPIA）：为了通过技术、管理、行为、经济或其他变化实现能源性能改善而在组织内实施或计划的行动、措施或一系列行动。
- 预测能源节约（PrES）：在实施 EPIA 之前计算的能源节约。
预测能源节约的考虑因素
- 明确预测的目标。
- 分析背景，包括数据的可用性和质量。
- 选择合适的计算方法。
计算过程
- 规划评估：确定评估的范围、目的、数据收集和分析方法。
- 定义边界：确定 EPIA 和 PrES 的边界。
- 数据收集：收集与能源节约相关的数据和信息。
- 计算 PrES：使用适当的评估方法和指数来确定能源节约的潜力。
评估原则
- 初始规划：同时设计 EPIA 和它们的计算。
- 适当的精度水平：根据目标选择精度水平。
- 透明度和可复制性：确保计算方法和 PrES 的透明度和可追溯性。
- 可靠性和验证：通过验证过程确保 PrES 的可靠性。
计算方法的选择
- 确定 EnB：根据数据的可用性和可靠性确定能源基准。
- 预测能源消费：分析 EPIA 带来的变化以预测能源消费。
- 计算 PrES：根据 EnB 和预测能源消费计算 PrES。
聚合 PrES
- 一般：当目标是计算行动计划、政策或程序的 PrES 时，需要聚合不同 EPIA 的 PrES。
- 确保聚合的一致性：转换所有 PrES 为共同的能源单位，使用相同的能源基准。
- 聚合 PrES：通过求和每个 EPIA 的 PrES 或首先按 EPIA 类型求和，然后聚合不同类型。
质量和不确定性
- 一般考虑：PrES 的准确性可能取决于多种因素，包括 EPIA 的实施质量和相关数据和假设的质量。
- EPIA 的质量标准：确保 EPIA 的正确实施。
- 计算方法的质量标准：确保所选计算方法的适当性和数据质量。
- 分析质量或评估不确定性：评估数据收集、EPIA 的质量标准和计算方法的准确性。
该标准旨在帮助组织预测能源节约，并确保投资决策的经济性和财务可行性。
