Structuring uncertainty management for energy savings calculations
Loading...
Date
Authors
Supervisors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Stellenbosch Univ
Record Identifier
Abstract
South Africa has committed itself to reducing its greenhouse gas
emissions. A key strategy to minimise the greenhouse gas intensity
involves using incentivised energy efficiency initiatives. In South
Africa, one of these energy efficiency incentives is Section 12L of
the Income Tax Act, which rewards claimants with 95c/kWh for
verified energy efficiency savings linked to the reduction of
greenhouse gas emissions. This verification is done using the SANS
50010 standard, which requires the management and quantification
of the uncertainty associated with reported savings. The accurate
quantification of energy efficiency savings is therefore critical, and
highlights the need for uncertainty management to ensure accurate
and fair results. Although uncertainty quantification and
management methods are already available, the correct and
consistent application of relevant methods for specific uncertainty
contributors is important. In this study, a solution in the form of an
uncertainty quantification and management flowchart was
developed to quantify and manage energy efficiency savings
uncertainties. This tool incorporates a five-step approach towards
energy efficiency savings quantification, and was applied to three
industrial energy efficiency case studies. It was found that
uncertainty levels can range between two and 18 per cent, due to
varying uncertainty contributors. This highlighted the need for a
structured approach pro-actively to identify, quantify, and manage
uncertainty contributors
Suid-Afrika is daartoe verbind om kweekhuisgasvrystellings te verminder. Energie effektiwiteit word dus aangemoedig om kweekhuisgasvrystellings te verminder. In Suid-Afrika, is artikel 12L van die inkomstebelastingwet een van hierdie aansporings vir energiedoeltreffendheid. Dit beloon eisers met 95c/kWh vir geverifieerde energiebesparings. Die verifikasie word gedoen aan die hand van die SANS 50010-standaard. Dit vereis die bestuur en kwantifisering van die onsekerheid verbonde aan gerapporteerde besparings. Die akkurate kwantifisering van energiebesparings is dus van kritieke belang en dit beklemtoon die behoefte aan onsekerheidsbestuur om akkurate en billike resultate te verseker. Alhoewel metodes oor onsekerheidskwantifisering en -bestuur reeds beskikbaar is, is die korrekte en konsekwente toepassing van veskillende metodes ook belangrik. In hierdie studie is ʼn oplossing in die vorm van 'n vloeidiagram ontwikkel om onsekerhede rakende energiebesparings te kwantifiseer en te bestuur. Dit behels 'n vyfstap benadering en is toegepas op drie industriële gevallestudies. Daar is gevind dat onsekerheidsvlakke tussen twee en 18 persent kan wissel weens verskillende onsekerhede. Dit het die behoefte aan 'n gestruktureerde benadering beklemtoon om onsekerheidsbydraers te identifiseer, te kwantifiseer en te bestuur
Suid-Afrika is daartoe verbind om kweekhuisgasvrystellings te verminder. Energie effektiwiteit word dus aangemoedig om kweekhuisgasvrystellings te verminder. In Suid-Afrika, is artikel 12L van die inkomstebelastingwet een van hierdie aansporings vir energiedoeltreffendheid. Dit beloon eisers met 95c/kWh vir geverifieerde energiebesparings. Die verifikasie word gedoen aan die hand van die SANS 50010-standaard. Dit vereis die bestuur en kwantifisering van die onsekerheid verbonde aan gerapporteerde besparings. Die akkurate kwantifisering van energiebesparings is dus van kritieke belang en dit beklemtoon die behoefte aan onsekerheidsbestuur om akkurate en billike resultate te verseker. Alhoewel metodes oor onsekerheidskwantifisering en -bestuur reeds beskikbaar is, is die korrekte en konsekwente toepassing van veskillende metodes ook belangrik. In hierdie studie is ʼn oplossing in die vorm van 'n vloeidiagram ontwikkel om onsekerhede rakende energiebesparings te kwantifiseer en te bestuur. Dit behels 'n vyfstap benadering en is toegepas op drie industriële gevallestudies. Daar is gevind dat onsekerheidsvlakke tussen twee en 18 persent kan wissel weens verskillende onsekerhede. Dit het die behoefte aan 'n gestruktureerde benadering beklemtoon om onsekerheidsbydraers te identifiseer, te kwantifiseer en te bestuur
Sustainable Development Goals
Description
Keywords
Citation
Johnson, K.A. et al. 2019. Structuring uncertainty management for energy savings calculations. Presented at the 30th Annual Conference of the Southern African Institute for Industrial Engineering (SAIIE), 30 Sep-2 Oct, Port Elizabeth, South Africa. South African journal of industrial engineering, 30(3):149-162. [https://doi.org/10.7166/30-3-2234]
