PL EN


2018 | 18 | 2 | 665-687
Article title

An analysis of the accuracy of selected indicators for sustainability assessment of energy savings performance projects supporting the life cycle analysis

Authors
Content
Title variants
PL
Analiza trafności wybranych wskaźników dla projektów energetycznych wspierających ocenę cyklu życia
Languages of publication
EN
Abstracts
EN
More and more energy projects expect to improve their operating energy efficiency performance by applying a set of energy performance indicators supporting the life cycle analysis to make energy saving plans and to provide decision makers with the methods to analyse accuracy of the applied indicators. Energy savings are crucial from the environmental point of view to reduce the resources and the cost of energy conversion, distribution and use, resulting in high-energy intensities. The purpose of the paper is to analyse the accuracy of selected indicators for energy-efficient performance projects supporting the life cycle analysis. Primary, the analytical hierarchy process method is used to determine relevant indicators being representatives of the whole picture of industrial energy projects. The indicators characterize the impacts of energy-related production operations on the energy efficient performance of industrial plants or energy projects residing in the three sustainability aspects: the environment, the economy and the social capital. Then, a multiple regression is used to analyse the accuracy of selected indicators to be evaluated in energy projects. The results of the analysis are selected LCA-based energy-related indicators representing sustainability assessment of energy savings performance projects. These variables can be attributed to energy-efficient improvements for assessing the sustainability and making simple comparisons through analysing the values of particular indicators.
PL
Coraz więcej projektów energetycznych oczekuje poprawy efektywności energetycznej w przedsiębiorstwach poprzez zastosowanie zestawu wskaźników efektywności w celu dostarczenia decydentom niezbędnych narzędzi umożliwiających tworzenie planów oszczędnościowych pod kątem efektywnego wykorzystania energii oraz wspierających ocenę cyklu życia projektów. Oszczędność energii ma zasadnicze znaczenie z punktu widzenia ochrony środowiska w celu zmniejszenia zużycia surowców energetycznych związanych z ich konwersją, dystrybucją i użytkowaniem, co pociąga za sobą wysokie koszty eksploatacji. Celem artykułu jest analiza trafności wybranych wskaźników dla efektywnych projektów energetycznych wspierających ich ocenę przy wykorzystaniu metody oceny cyklu życia (LCA). Pierwotnie zastosowano metodę analitycznej hierarchii procesu służącą do określenia odpowiednich wskaźników będących reprezentantami oceny projektów energetycznych jako całości w podziale na wymiary zrównoważonego rozwoju. Zestaw wskaźników zostanie opracowany z punktu widzenia operacji produkcyjnych i rekomendacji poaudytowych. Do analizy trafności wybranych uprzednio wskaźników użyto regresji wielorakiej. Wynikiem zastosowanej są wybrane wskaźniki energetyczne oparte na analizie LCA, reprezentujące stopień zrównoważenia projektów zorientowanych na oszczędność energii. Wskaźniki te, w zależności od specyfiki projektów energetycznych i rodzaju zastosowanych usprawnień technologicznych mogą być wykorzystywane do oceny trafności poprzez porównanie/analizę poszczególnych ich wartości. Wskaźniki mogłaby służyć jako próbka reprezentacyjna w całej populacji projektów energetycznych.
Year
Volume
18
Issue
2
Pages
665-687
Physical description
Dates
published
2018-06-01
Contributors
  • Warsaw University of Technology, Poland
References
  • Adinyira, E., Oteng-Seifah, S., Adjei-Kumi, T. (2007). A Review of Urban Sustainability Assessment Methodologies. In: Horner, M., Hardcastle, C., Price, A., Bebbington, J. (eds), International Conference on Whole Life Urban Sustainability and its Assessment: 1-8. Glasgow.
  • Agrotec (2007), Badanie ewaluacyjne: „Analiza i ocena trafności kryteriów wyboru projektów w sektorze energetyki IX i X Priorytetu PO IiŚ na lata 2007-2013”. Warszawa: Agrotec. Available at: https://www.pois.2007-2013.gov.pl/AnalizyRaportyPodsumowania/Documents/Badanie_sektor_energetyki_Agrotec_Polinvest_17092014.pdf. Accessed 17 December 2017.
  • Anderson, S.T.; Newell, R.G. (2004). Information programs for technology adoption: the case of energy- efficiency audits. Resource and Energy Economics 26: 27-50.
  • Armina, E., Vilsi, A.L. (2015). Key Performance Indicators for Sustainable Manufacturing Evaluation in Cement Industry. Procedia CIRP 26: 19-25.
  • Azapagic, A., Clift, R. (1999). Allocation of environmental burdens in co-product systems: Process and Product-related burdens (Part 2). The International Journal of Life Cycle Assessment 4: 357-369.
  • Boyd, G. Dutrow, E., Tunnessen, W. (2008). The evolution of the ENERGY STAR® energy performance indicator for benchmarking industrial plant manufacturing energy use. Journal of Cleaner Production 16(6): 709-715.
  • Brown, M.A., Sovacool, B.K. (2007). Developing an energy sustainability index to evaluate energy policy. Interdisciplinary Science Review 32(4): 335–349.
  • Cucek, L., Klemeš, J.J., Kravanja, Z. (2012). A review of footprint analysis tools for monitoring impacts on sustainability. Journal of Cleaner Production 34: 9-20.
  • Cucek, L., Klemeš, J.J., Kravanja, Z. (2015). Measuring environmental sustainability. In: Klemeš, J.J.,(ed.). Assessing and Measuring Environmental Impact and Sustainability: 131-193. Oxford: Butterworth-Heinemann (Elsevier).
  • Dhillon, B.S. (2010), Life Cycle Costing for Engineers. Boca Raton London New York: CRC Press.
  • Fiksel, J., Eason, T., Frederickson H. (2012). A Framework for Sustainability Indicators at EPA. EPA/600/R/12/687. Washington D.C.: The United States Environmental Protection Agency (EPA).
  • Han, D., Han, I. (2004). Prioritization and selection of intellectual capital measurement indicators using analytic hierarchy process for the mobile telecommunications industry. Expert Systems with Applications 26: 519-527.
  • Hoekstra, A.Y. (2015). The sustainability of a single activity, production process or product. Ecological Indicators 57: 82-84.
  • Hsu, D. (2015). Identification key variables and interactions in statistical models of building energy consumption using regularization. Energy 83: 144-155.
  • International Atomic Energy Agency (IAEA) 2005. Energy Indicators for Sustainable Development: Guidelines and Methodologies, STI/PUB/1222. Vien: IAEA. Available at: https://www-pub.iaea.org/MTCD/Publications/PDF/Pub1222_web.pdf. Accessed 16 December 2017.
  • International Energy Agency (IEA) (2007). Tracking Industrial Energy Efficiency and CO2 Emissions. Paris: IEA. Available at: https://www.iea.org/publications/freepublications/publication/tracking_emissions.pdf. Accessed 17 February 2018.
  • ISO 14040 (1997). Environmental management - Life cycle assessment - Principles and framework. Geneva: ISO.
  • Kaganskia, S., Majak, J., Karjusta, K., Toompalu, S. (2017). Implementation of key performance indicators selection model as part of the Enterprise Analysis Model. Procedia CIRP 63: 283-288.
  • Klemeš J.J., Cucek L., Kravanja, Z. (2015). Overview of environmental footprints. In: Klemeš, J.J. (ed.). Assessing and Measuring Environmental Impact and Sustainability: 131-193. Oxford: Butterworth-Heinemann (Elsevier).
  • Klevas, V., Streimikienea, D., Kleviene, A. (2009). Sustainability assessment of the energy projects implementation in regional scale. Renewable Sustainable Energy Reviews 13(1): 155–166.
  • Kluczek, A. (2016). Application of multi-criteria approach for sustainability assessment of manufacturing processes. Management and Production Engineering Review 7(3): 62–78.
  • Kluczek, A. (2017). An environmental sustainability assessment of energy efficiency for production systems. DEStech Transactions on engineering and Technology Research. 24TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PRODUCTION RESEARCH, NEW CHALLENGES FOR PRODUCTION RESEARCH. Available at: http://dpi-proceedings.com/index.php/dtetr/article/view/17693. Accessed 21 February 2018.
  • Koukkari, H., Bragança L., Ricardo, M. (2013). Sustainable Design Principles in Construction Sector. Available at: https://www.researchgate.net/publication/251978469_Sustainable_Design_Principles_in_Construction_Sector. Accessed 17 February 2018.
  • Li, T., Roskilly, T., Wang Y. (2016). A Life Cycle Approach to Sustainability Assessment on Community Energy Projects in the UK. ACEEE Summer Study on Energy Efficiency in Buildings. California: ACEEE. Available at: https://www.researchgate.net/publication/310505994_A_Life_Cycle_Approach_to_Sustainability_Assessment_on_Community_Energy_Projects_in_the_UK. Accessed 17 February 2018.
  • Lindberg, C., Tan, S.T., Yan, J.Y., Starfelt, F. (2015). Key performance indicators improve industrial performance. Energy Procedia 75: 1785 – 1790.
  • Lohmann, J., Wagner, H.J. (2010). Life Cycle Assessment of renewable energy technologies - Ecobalance and Cumulated Energy Demand. Bilabao: ICOE 3rd International Conference on Ocean Energy.
  • Rosenthal, H. (2004). Sustainability assessment and indicator development: The electricity system in Dalian, China, Master’s thesis. Waterloo: Univ. of Waterloo. Available at: http://www.collectionscanada.gc.ca/obj/s4/f2/dsk3/OWTU/TC-OWTU-437.pdf. Accessed 17 February 2018.
  • Saaty, T.L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences 1(1): 83-98.
  • Seppäläa, J., Melanen, M., Mäenpää, I., Koskela, S., Tenhunen, J., Hiltunen, M.R. (2005). How can the ecoefficiency of a region be measured and monitored? Journal of Industrial Ecology 9(4): 117-130.
  • Shen, L., Wu, Y., Zhang, X. (2011). Key Assessment Indicators for the Sustainability of Infrastructure Projects. Journal of Construction Engineering and Management 137(6): 441-451.
  • Skowroñska, M., Filipek, T. (2014). Life cycle assessment of fertilizers: a review. International Agrophysics 28: 101-110.
  • Solatni, A., Sadiq, R., Hewage, K. (2016). Selecting sustainable waste-to-energy technologies for municipal solid waste treatment: a game theory approach for group decision-making. Journal of Cleaner Production 113: 388-399.
  • Turóczy, Z., Liviu, M. (2012). Multiple regression analysis of performance indicators in the ceramic industry. Procedia Economics and Finance 3: 509-514.
Document Type
Publication order reference
Identifiers
YADDA identifier
bwmeta1.element.desklight-45edc3e2-cbd7-4105-a4a8-76fcdccad550
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.