CN111428979A - 基于投入-产出方法的公共建筑运行能效综合评价模型 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于投入—产出方法的公共建筑运行能效综合评价模型,从建筑能量“投入—产出”的角度,根据建筑供用能系统,构建公共建筑运行能效评价三级指标体系;采用群体决策层次分析法,确定各级各项指标权重;基于AHP‑FCE理论建立公共建筑运行五等级能效综合评价模型。有益效果:本发明从建筑“投入/产出”的角度,根据建筑供用能系统,构建了公共建筑运行能效评价三级指标体系,采用群体决策层次分析法,确定各级各项指标权重,并开发出基于AHP‑FCE理论的公共建筑运行能效等级五级综合评价模型。
Description
技术领域
本发明属于公共建筑技术领域,尤其涉及一种基于投入-产出方法的 公共建筑运行能效综合评价模型。
背景技术
建筑能效评价是促进建筑节能的重要措施之一,科学的建筑能效评价 方法既是提高建筑能效和节能减排的标尺,又是增强建筑性能的基础。目 前建筑能效评价方法主要分为“单指标参数法”和“多指标参数法”。单指 标参数能效评价方法研究方面,Poel等[Energy performance assessment of existing dwellings.Energy and Buildings,2007,39(4):393-403.]提出了 EPA-ED—一种由软件支持的既有居住建筑能效评估方法。Rey等[A methodology to assess building energy labelling.Energy and Buildings,2007, 39(6):709-716.]在欧盟EPBD框架基础上提出一种新的能效评价方法 ——BEA(Building Energy Analysis)。Richalet等[A methodology to assess building energylabelling.Energy and Buildings,2007,3 9(6):709-716.]提出 了HELP(House EnergyLabeling Procedure)方法。Pramen等[Identifying factors that affect the energyconsumption of Residential buildings[C]. Construction Research Congress 2010:1437-1446.]、Martin Greene and Jin-Lee Kim[Prediction model of californiaresidential buildings energy consumption[C].ICSDEC 2012:55-62.]均以EUI(EnergyUse Intensity),简 称“能耗密度”为评价指标对建筑能效进行评价。Gonzalez ABR等[Towards a universal energy efficiency index for buildings.Energy Build 2011;43(4):980–7.]以EEBI(Energy Efficiency Building Index),即建筑物 与参考建筑物的性能(在能耗或CO2排放方面)之间的比率为评价指标对 建筑能效进行评价。Lee[Benchmarking the energy efficiency of government buildings with dataenvelopment analysis.Energy and Buildings,2008,40(5):891-895.]利用由线性回归方法得到的预测EUI和实际监测EUI,采 用DEA(Data Envelopment Analysis,数据包络分析)方法来计算建筑总 效率。Santamouris等[Using intelligent clusteringtechniques to classify the energy performance of school buildings[J].Energy&Buildings,2007, 39(1):45-51.]在收集320所希腊学校能耗数据的基础上,提出了基于智能 集群技术(intelligent clustering technique)的能效评估,并采用能效分级的方 式对学校的能效水平进行了研究。余晓平等[浅析既有公共建筑能效改造 的判定方法[J].建设科技,2008(18):58-61.]提出将被评价建筑营业收入的 能源成本指标与用能强度指标与当前同类建筑平均用能水平相比较,判定 建筑能源利用效率高低和节能潜力大小。张吉礼等[大型公共建筑能耗统 计实际费耗比能耗评价方法[J].暖通空调,2009,39(12):57-61.]提出以“实际 费耗比”为评价指标参数,将其与同时期标准煤单价进行比较,以两者之间的接近程度来判断建筑能效水平;李峥嵘等[建筑物公共区域能量有效 性确定[J].土木建筑与环境工程,2011,33(2):92-96.]提出“能效当量能耗” 即由能效有关量因素导致的建筑能耗为评价指标参数。杜晓通等[建筑能 效当量能耗方法研究[J].同济大学学报(自然科学版),2010,38(3):353-357.] 提出能量利用效率概念,即建筑物有效能量占总能耗的比率,以人对能量 的利用程度,判断建筑的能效水平。然而这些方法归根到底停留在以“建筑 总能耗”这个单指标参数对建筑进行能效评价的层面,评价过于简单,且 仅从评价数据看,就会得出“不用即节能”的矛盾结论。
在多指标建筑能效评价方面,目前国际上有一些比较常用的建筑能效评价 体系,比如英国的BREEAM[Sustainability Assessment Studies of Recreational Buildings[J].Procedia Engineering,2013(57):929-937.]、美国的 LEED[certification inreducing energy consumption and greenhouse gas emission for Large New Yorkcity office buildings[J].Energy and Buildings, 2013(67):517-524.]、德国DGNB[The next generation Australia’s green mting tool top in world ranking[J].Refocus,2003,4(5):62-63.]等。这些 方法主要从建筑环境的影响和可持续性方面来评估建筑,即绿色建筑评价 体系,建筑能耗评估只是其中重要的一项。因此,它们不适合直接用于建 筑物能效的评估和评价。现有的公共建筑能效评价主要采用建筑能耗限额 的方法,但是这种“单一指标参数”评价方法过于简化。且仅从评价数据 看,就会得出“不用即节能”的矛盾结论。
仅在中国,截至2015年,既有建筑面积已经约达600亿m2,其中 公共建筑面积总量已达100亿m2以上,占既有建筑面积总量的16.7%, 但其能耗已成为中国建筑能耗中比例最大的一部分[王清勤,王俊等.既有 建筑绿色改造评价标准实施指南[M].北京:中国建筑工业出版社,2016及 中国建筑节能年度发展研究报告2016[M].北京:中国建筑工业出版社, 2016.]。由此可见,既有公共建筑耗能巨大,蕴含着极大的节能潜力,是 建筑能效提升研究的主要对象。建筑输入并消耗能源的目的是获得“产 出”,故亟待开发及研究一种新的、科学合理的公共建筑运行能效评价指 标体系的构建和评价模型。
发明内容
本发明的目的在于克服上述技术的不足,而提供一种基于投入-产出方 法的公共建筑运行能效综合评价模型,可以建立基于不同建筑使用功能和 环境水平的综合运行能效评价方法。
本发明为实现上述目的,采用以下技术方案:一种基于投入-产出方法 的公共建筑运行能效综合评价模型,其特征是:从建筑“投入-产出”的 角度,根据建筑供用能系统,构建公共建筑运行能效三级评价指标体系, 采用群体决策层次分析法,确定各级各项指标权重,基于AHP-FCE理论建 立公共建筑运行五级能效综合评价模型;具体步骤如下:
(一)基于投入产出角度的公共建筑运行能效评价的指标体系构建 以供冷系统、供暖系统、通风系统、照明系统、电梯系统、给水系统 和供配电系统的七项用能系统为指标大类,建立建筑的能源消耗与服务产 出关系,对指标进行筛选和提炼,构建基于投入-产出角度的公共建筑运 行能效三级评价指标体系;
(二)评价指标体系权重确定
(1)将各组成因素按照属性以及相互之间的隶属关系构建一个层次结构;
(2)采用调查问卷法获得专家对各层指标相对重要性的判断结果,并利 用“1-9标度法”为指标重要程度赋值,构造判断矩阵;
(3)采用以层次分析法为基础的Yaahp软件对判断矩阵进行求解及一致 性检验,得到各专家的指标权重计算结果;
(4)对各专家的计算结果进行算术平均运算完成数据集结,得到指标体 系的权向量;
(三)构建公共建筑运行能效模糊综合评价模型
1)因素集和评语集:
(1)评价因素集合
①一级指标因素集
U=u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7;
②二级指标因素集
包括:
u1=u11,u12,u13,u14,u15;
u2=u21,u22,u23,u24,u25;
u3=u31,u32,u33;
u4=u41,u42,u4;
u5=u51,u52;
u6=u61,u62,u63;
u7=u71,u72,u73;
③三级指标评价因素集合
包括:
u11=u11 1,u11 2,u11 3;
u12=u12 1;
u13=u13 1
u14=u14 1,u14 2;
u21=u21 1,u21 2;
u22=u22 1;
u23=u23 1;
u24=u24 1,u24 2;
u31=u31 1;
u32=u32 1;
u41=u41 1,u412;
u42=u42 1;
u51=u51 1;
u61=u61 1;
u62=u62 1;
u71=u71 1;
u72=u72 1;
(2)评语集
评语集是对评价结果设定的评语等级,一般设置3~5个,以奇数为主,
V=(v1,v2,v3,v4,v5)=(好,较好,一般,较差,差);
2)指标权重集
3)指标评价等级标准:确定各个指标相对于不同评语等级的数量界限, 包括定量指标等级标准和定性指标等级标准;
4)指标隶属度计算
①定量指标隶属度计算:包括正向指标和逆向指标两种函数类型,采 用隶属度函数法计算其隶属度,隶属度函数确定后,按照指标的类型,将 各指标的实际值或计算值带入对应的隶属度函数表达式中,即可求得各定 量指标的单因素隶属度向量。;
②定性指标隶属度计算:将定性指标评价分为好、较好、一般、较差 和差5个等级,采用模糊统计法计算;
5)模糊综合评价模型
(1)一级模糊评价
基于上述指标隶属度的计算方法,可得到三级指标的模糊评价向量。 按照指标体系的层次结构,构建三级指标的模糊评价矩阵模型:
则由三级指标的模糊评价矩阵Rij及三级指标权重集wij,可构建一级模 糊评价模型:
(2)二级模糊评价
基于一级模糊评价模型,构建二级指标的模糊评价矩阵模型:
则由二级指标模糊评价矩阵Ri及二级指标权重集wi,可建立二级模糊 评价模型:
(3)三级模糊评价
基于二级模糊评价模型,构建一级指标的模糊评价矩阵模型:
其中:0≤biq≤1,且bi1+…+bi5=1。
则由一级指标模糊评价矩阵R及一级指标权重集W,可构建三级模糊 评价模型:
其中:S=(s1,…,s5)为公共建筑运行能效评价的模糊综合评价向量; 0≤wi≤1,且w1+…+wi=1;0≤biq≤1,且bi1+…+bi5=1。
所述步骤(三)的一级指标因素集中的u1为供冷系统,u2为供暖系统, u3为通风系统,u4为照明系统,u5为电梯系统,u6为给水系统,u7为供配 电系统。
所述步骤(三)的二级指标因素集u1中的u11为制冷系统,u12为输配 系统,u13为末端系统,u14为夏季室内热环境,u15为建筑供冷节能控制; u2中的u21为制热系统,u22为输配系统,u23为末端系统,u24为冬季室内 热环境,u25为建筑供暖节能控制;u3中的为u31通风设备性能系数,u32为室内空气品质,u33为通风系统节能控制;u4中的u41为照明设备性能系数,u42为照明质量,u43为照明系统节能控制u5中的u51为电梯设备性能 系数,u52为电梯系统节能控制;u6中的u61为供水系统,u62为生活热水系 统,u63为给水系统节能控制;u7中的u71为供配电设备性能系数,u72为可 再生能源发电,u73为供配电系统节能控制;
所述步骤(三)的三级指标评价因素集合u11中的u11 1冷源机组制冷 能效,u11 2为冷却水运行能效比,u11 3为冷却塔运行能效比;
u12的u12 1为冷冻水输送系数;
u13中的u13 1为供冷期末端设备运行能效比;
u14中的u14 1为夏季室内温度,u14 2为夏季室内湿度;
u21中的u21 1为热源制热能效,u21 2为热源水运行能效比;
u22中的u22 1为供暖热水输送系数;
u23中的u23 1为供暖期末端设备运行能效比;
u24中的u24 1为冬季室内温度,u24 2冬季室内湿度;
u31中的u31 1为风机总效率;
u32中的u32 1为室内二氧化碳浓度;
u41中的u41 1为照明设备光效,u41 2照明功率密度;
u42中的u42 1为室内照度;
u51中的u51 1为电梯能效系数;
u61中的u61 1为供水水泵总效率;
u62中的u62 1为生活热水系统运行能效;
u71中的u71 1为变压器能效;
u72中的u72 1为可再生能源供电率。
所述步骤(三)的一级指标权重集W中的w1=0.330,w2=0.314, w3=0.093,w4=0.101,w5=0.043,w6=0.035,w7=0.084;
二级指标权重集Wi中的w11=0.352,w12=0.166,w13=0.119,w14=0.172, w15=0.191;
w2中的w21=0.308,w22=0.163,w23=0.097,w24=0.233,w25=0.199;
w3中的w31=0.354,w32=0.226,w33=0.420;
w4中的w41=0.392,w42=0.257,w43=0.351;
w5中的w51=0,551,w52=0.449;
w6中的w61=0.319,w62=0.428,w63=0.253;
w7中的w71=0.504,w72=0.216,w73=0.280;
三级指标权重集Wij中的w11中的w11 1=0.579,w11 2=0.284,w11 3=0.137;
w12中的w12 1=1;
w13中的w13 1=1;
w14中的w14 1=0.759,w14 2=0.241;
w21中的w21 1=0.482,w21 2=0.518;
w22中的w22 1=1;
w23中的w23 1=1;
w24中的w24 1=0.759,w24 2=0.241;
w31中的w31 1=1;
w32中的w32 1=1;
w41中的w41 1=0.426,w41 2=0.574;
w42中的w42 1=1;
w51中的w51 1=1;
w61中的w61 1=1;
w62中的w62 1=1;
w71中的w71 1=1;
w72中的w72 1=1。
所述步骤(三)中5)模糊综合评价模型的模糊综合评价数值计算中 的模糊综合评价分值E将公共建筑运行能效水平划分为E1、E2、E3、E4、 E5五个等级,即好、较好、一般、较差和差。
有益效果:与现有技术相比,本发明从建筑“投入/产出”的角度,根 据建筑供用能系统,构建了公共建筑运行能效评价三级指标体系,采用群 体决策层次分析法,确定各级各项指标权重,并开发出基于AHP-FCE理论 的公共建筑运行能效等级五级综合评价模型。该模型基于建筑设备系统实 际使用过程中的能源消耗和产能而采取的综合运行能效评价模型,通过全 面诊断建筑用能系统设备的能效水平,对建筑能效水平做出科学的评价, 可为优化系统设备运行、建筑节能改造提供依据,为既有公共建筑能效管 理提供评价基准。
附图说明
图1建筑用能系统投入-产出关系图;
图2群体决策层次分析法结构模型。
具体实施方式
下面结合较佳实施例详细说明本发明的具体实施方式。
本实施例从建筑“投入/产出”的角度,提供了一种基于投入-产出方法 的公共建筑运行能效综合评价模型。
(一)基于投入产出角度的公共建筑运行能效评价的指标体系构建
从建筑“投入/产出”的角度来进行能效评价,也即关注建筑能耗热工 转换的过程,衡量用能系统能耗转化为服务或产值的基础能效水平。如图 1所示,按照建筑用能系统,建立建筑的能源消耗与服务产出关系,故公 共建筑运行能效评价指标宜按照建筑用能系统划分,即以供冷系统、供暖 系统、通风系统、照明系统、电梯系统、给水系统、供配电系统这七项用 能系统为指标大类,并从以下三方面:1)国际能效评价体系;2)国家 及地方现行节能技术规范标准;3)国内学术会议、本实施例中的建筑节 能评价指标体系,从投入-产出角度选取合适的指标,按照以下几个原则 对指标进行筛选和提炼:1)系统整体性与独立性;2)科学性;3)简明 性;4)可操作性;5)定性和定量指标相结合原则,并通过专家意见咨询, 以此构建基于投入-产出角度的公共建筑运行能效评价指标体系。
详见表1,该指标体系为三级指标体系,包含7个一级指标,24个二 级指标,23个三级指标。其中定性指标7个,定量指标23个。
表1基于投入-产出角度的公共建筑运行能效评价指标体系
(二)评价指标体系权重确定
2.1指标权重确定方法的选择
目前对权重计算方法的研究已经非常成熟,常用的权重计算方法主要 分为客观赋权法和主观赋权法两种。考虑到建立的公共建筑运行能效评价 指标体系中除了定量的能效指标外还会涉及一些定性指标,因此选用能体 现专家认知的主观赋权法较为合适。在常用的主观赋权法中,群体层次分 析法不仅有效的综合了各专家的不同主观认知,避免了鲜明个人感觉带来 的权重结果的不准确性,同时由于采用数学处理方法将主观判断的定性问 题进行定量化,从而在一定程度上削弱了这种主观性带来的影响,使评价 更具科学性。群体决策层次分析法技术路线如图2所示。
2.2构造判断矩阵
构造判断矩阵之前需要通过问卷调查的形式获得业内专家对同层次 下的指标进行两两重要性比较的个人经验判断,之后采用Saaty教授提出 的“1~9标度法”为指标重要程度赋值,以此构造判断矩阵,标度意义如 表2所示。问卷调查的填写对象选自科研院所、建筑节能检测单位、设计 单位以及高等院校等领域的专家,问卷共发放15份,收回13份,剔除4 份与其他专家评价意见相差较大的问卷,最终有效问卷9份。
表2判断矩阵重要性标度含义
2.3层次单排序权重计算及一致性检验
基于构造的判断矩阵进行权重计算和一致性检验,由于评价体系的评 价指标繁多,层次单排序权重的计算及一致性检验借助以层次分析法为基 础的Yaahp软件进行求解。层次分析法中判断矩阵的一致性检验是通过一 致性比例CR(consistent ratio)来体现,当CR<0.1时,可认为判断矩阵 的不一致程度在可接受范围内,此时可用归一化的特征向量作为权向量; 当CR≥0.1时,判断矩阵的不一致程度过大,应重新进行两两重要性比较, 修正判断矩阵,直至满足一致性[参考许树柏.层次分析法原理[M].天津: 天津大学出版社,1988.]。一致性比例CR的计算公式为:
其中:λmax—判断矩阵的最大特征值;
n—判断矩阵的阶数;
RI—平均随机一致性指标;
通过计算,所有矩阵均能满足一致性要求。将每位专家问卷计算得到 的权重结果进行算术平均运算,即完成专家组数据集结,获得指标体系的 权向量。
(三)公共建筑运行能效模糊综合评价模型的开发
模糊综合评价法[刘林,应用模糊数学[M].西安:陕西科技出版社, 1996.]FuzzyComprehensive Evaluation,FCE)是一种基于模糊数学理论, 利用隶属度来描述评价对象,将定性评价转化为定量评价并排序的评价方 法。该方法在多因素影响的复杂问题的评判上得到了广泛的应用。由于本 实施例构建的公共建筑运行能效评价指标体系包含指标较多且存在难以 量化、模糊化的问题,以此开发基于模糊综合评价法的公共建筑运行能效综合评价模型。
3.1因素集和评语集
(1)评价因素集合
1)一级指标因素集
U=(u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7)=(供冷系统,供暖系统,通风系 统,照明系统,电梯系统,给水系统,供配电系统)
2)二级指标因素集
u1=(u11,u12,u13,u14,u15)=(制冷系统,输配系统,末端系统,夏 季室内热环境,建筑供冷节能控制)
u2=(u21,u22,u23,u24,u25)=(制热系统,输配系统,末端系统,冬 季室内热环境,建筑供暖节能控制)
u3=(u31,u32,u33)=(通风设备性能系数,室内空气品质,通风系统节 能控制)
u4=(u41,u42,u43)=(照明设备性能系数,照明质量,照明系统节能控 制)
u5=(u51,u52)=(电梯设备性能系数,电梯系统节能控制)
u6=(u61,u62,u63)=(供水系统,生活热水系统,给水系统节能控制)
u7=(u71,u72,u73)=(供配电设备性能系数,可再生能源发电,供配 电系统节能控制)
3)三级指标评价因素集合
u11=(u11 1,u11 2,u11 3)
=(冷源机组制冷能效,冷却水运行能效比,冷却塔运行能效比)
u12=(u12 1)=(冷冻水输送系数)
u13=(u13 1)=(供冷期末端设备运行能效比)
u14=(u14 1,u14 2)=(夏季室内温度,夏季室内湿度)
u21=(u21 1,u21 2)=(热源制热能效,热源水运行能效比)
u22=(u22 1)=(供暖热水输送系数)
u23=(u23 1)=(供暖期末端设备运行能效比)
u24=(u24 1,u24 2)=(冬季室内温度,冬季室内湿度)
u31=(u31 1)=(风机总效率)
u32=(u32 1)=(室内二氧化碳浓度)
u41=(u41 1,u41 2)=(照明设备光效,照明功率密度)
u42=(u42 1)=(室内照度)
u51=(u51 1)=(电梯能效系数)
u61=(u61 1)=(供水水泵总效率)
u62=(u62 1)=(生活热水系统运行能效)
u71=(u71 1)=(变压器能效)
u72=(u72 1)=(可再生能源供电率)
(2.)评语集
评语集是对评价结果设定的评语等级。目前常用的评语等级一般设置 3~5个,以奇数为主,因此,评语集为:
V=(v1,v2,v3,v4,v5)=(好,较好,一般,较差,差)
3.2指标权重集
指标权重集采用由上节层次分析法确定的指标权重,指标权重集如 下:
一级指标权重集W=(w1,w2,w3,w4,w5,w6,w7)=(0.330,0.314, 0.093,0.101,0.043,0.035,0.084)
二级指标权重集Wi=[Wi1,.....,Wip]:
w1=(w11,w12,w13,w14,w15)=(0.352,0.166,0.119,0.172,0.191)
w2=(w21,w22,w23,w24,w25)=(0.308,0.163,0.097,0.233,0.199)
w3=(w31,w32,w33)=(0.354,0.226,0.420)
w4=(w41,w42,w43)=(0.392,0.257,0.351)
w5=(w51,w52)=(0,551,0.449)
w6=(w61,w62,w63)=(0.319,0.428,0.253)
w7=(w71,w72,w73)=(0.504,0.216,0.280)
三级指标权重集Wij=[Wij 1,.....,Wp ij]
w11=(w11 1,w11 2,w11 3)=(0.579,0.284,0.137);
w12=(w12 1)=(1);
w13=(w13 1)=(1)
w14=(w14 1,w14 2)=(0.759,0.241);
w21=(w21 1,w21 2)=(0.482,0.518);
w22=(w22 1)=(1);w23=(w23 1)=(1);
w24=(w24 1,w24 2)=(0.759,0.241);
w31=(w31 1)=(1);w32=(w32 1)=(1);
w41=(w41 1,w41 2)=(0.426,0.574);
w42=(w42 1)=(1);
w51=(w51 1)=(1);
w61=(w61 1)=(1);w62=(w62 1)=(1);
w71=(w71 1)=(1);w72=(w72 1)=(1);
3.3指标评价等级标准
在计算各指标对于五个等级的隶属度之前,首先需要确定各个指标相 对于不同评语等级的数量界限,即等级标准。
(1)定量指标等级标准
由于建筑形式、功能及冷热源类型等的多样性,使得部分指标的等级 标准也将随之变化,所以本实施例仅给出常见类型的指标等级划分,如表 3所示。各指标具体的等级标准应根据参评建筑的实际情况而定。
表3定量指标等级标准
其中:1、《通风机能效》为《通风机能效限定值及能效等级》GB19761-2009
2、《照标》为《建筑照明设计标准》GB50034-2013
3、《泵能效》为《清水离心泵能效限定值及节能评价值》GB 19762-2007
(2)定性指标等级标准
本实施例建立的公共建筑运行能效评价指标体系共七个定性指标,其 评价等级标准如表4。各指标的考核标准见表5所示。
表4定性指标等级标准
表5定性指标考核标准
3.4指标隶属度计算
(1)定量指标隶属度计算
本实施例的定量指标共涉及两种函数类型指标,分别为正向指标和逆 向指标,下面给出了正向类型指标的隶属度函数表达式,其中中间型选择 三角形分布,两边选择半梯形函数分布,参考《王小峰.船闸工程绿色低 碳评价指标体系研究及实证分析[D].东南大学,2015.》
⑤差:x≤v4
逆向指标隶属度计算,将评价等级逆向调换一下即可。隶属度函数确 定后,按照指标的类型,将各指标的实际值或计算值带入对应的隶属度函 数表达式中,即可求得各定量指标的单因素隶属度向量。
(2)定性指标隶属度计算
本实施例所述的定性指标评价也分为好、较好、一般、较差、差5个 等级。其隶属度计算方法采用模糊统计法《张天辰.基于全生命周期的低 碳桥梁评价体系研究[D].中国矿业大学.2018.》,也即是根据专家组投票统 计确定。假设专家组总人数为m,认为指标uij p隶属于q等级(q∈(1,2, 3,4,5))的专家成员有个,则对应隶属度为:
由此可得某一定性指标uij p的单因素隶属度向量为
3.5模糊综合评价模型
(1)一级模糊评价
基于上述指标隶属度的计算方法,可得到三级指标的模糊评价向量。 按照指标体系的层次结构,构建三级指标的模糊评价矩阵模型:
则由三级指标的模糊评价矩阵Rij及三级指标权重集wij,可构建一级模 糊评价模型:
(2)二级模糊评价
基于一级模糊评价模型,构建二级指标的模糊评价矩阵模型:
则由二级指标模糊评价矩阵Ri及二级指标权重集wi,可建立二级模糊 评价模型:
(3)三级模糊评价
基于二级模糊评价模型,构建一级指标的模糊评价矩阵模型:
其中:0≤biq≤1,且bi1+…+bi5=1。
则由一级指标模糊评价矩阵R及一级指标权重集W,可构建三级模糊 评价模型:
其中:S=(s1,…,s5)为公共建筑运行能效评价的模糊综合评价向量; 0≤wi≤1,且w1+…+wi=1;0≤biq≤1,且bi1+…+bi5=1。
为了对评价结果有一个更加明确的认识,同时其评价结果可在不同评 价对象之间横向比较,可对评语集进行赋值量化,认为“好”=100分,“较 好”=80分,“一般”=60分,“较差”=40分,“差”=20分,设为b1=100,b2=80, b3=60,b4=40,b5=20。则模糊综合评价分值计算公式为:
根据模糊综合评价分值E将公共建筑运行能效水平划分为E1、E2、 E3、E4、E5五个等级,详见表6。
表6公共建筑运行能效模糊综合评价等级
4结论
本实施例从建筑“投入-产出”的角度构建了公共建筑运行能效评价 指标体系,采用群体决策层次分析法,确定了各级指标权重,并开发了基 于AHP-FCE理论的公共建筑运行能效综合评价模型。(1)公共建筑运行 能效评价指标体系包含7个一级指标,24个二级指标,23个三级指标。 其中定性指标7个,定量指标23个。
(2)利用调查问卷法,对公共建筑运行能效评价指标相对重要性调 查,调查对象涉及科研院所、建筑节能检测单位、设计单位以及高等院校 等熟悉建筑评价的专家,共发放问卷15份,收回13份,剔除4份与其他 专家评价意见相差较大的问卷,最终有效问卷9份。然后借助以层次分析 法为基础的Yaahp软件,计算并确定了公共建筑运行能效评价体系各级评 价指标的权重系数。
(3)基于模糊数学理论,确定了评价因素集和评语集,参照标准、 规范以及文献调研确定了指标评价等级标准以及指标隶属度计算方法,结 合层次分析法确定的指标权重集,创建了公共建筑运行能效模糊综合评价 模型。
实施案例:
某办公建筑运行能效综合模糊评价模型构建及其评价结果
1、项目概况
本项目位于天津市,规划用地面积为4679m2,总建筑面积12878.5m2, 地下一层建筑面积3070.35m2。建筑高度22.3m,地下一层为车库及设备 用房,地上五层主要功能为会议、办公、展厅,主体建筑地上采用钢框架 结构地下为钢筋混凝土框架结构,主要墙体为加气混凝土砌块。
本项目地上各层设全年舒适性中央空调系统,其冷热源引自区域供冷 供热站,通过一次冷热水经换热器换热后利用建筑二次冷冻水供应空调系 统冷、热水。空调水系统采用闭式机械循环两管制,冷热水系统均采用一 次泵变流运行。末端系统形式为风机盘管加独立新风系统,新风机组设在 每层的新风机房内,屋顶设置集中热回收机对各层排风进行热回收;首层 展示厅设置低温地板辐射采暖系统,热源来自空调热水。弱电机房及消防 控制室、应急指挥中心设置变频多联机系统,室外机置于屋顶。
项目的运行数据为:建筑采暖时间为2014年3月,2014年11月至 2015年2月底,天数为126天,供冷时间为2014年5月至9月(休息日 期间未开启),天数为93天。项目过渡季即停止供暖、制冷,主要采用自 然通风方式进行室内通风换气,依据气象站对天气状况进行实时预测,当 天气出现污染时,主要依靠新风系统进行通风换气。项目地下车库、机房、 泵房、变配电室、厨房卫生间等区域采用机械通风系统。
2项目运行能效评价
2.1评价指标等级标准
项目冷热源引自区域供冷供热站,该冷热站并不是单独为案例建筑供 应冷热量,故在评价案例建筑时,冷却水运行能效比u11 2、冷却塔运行能 效比u11 3、热源水运行能效比u21 2三个指标不参与评价,相应的需要对其 同一支配下的u11 1、u21 1参评指标的权重进行修正。根据权重修正公式, 则三级指标权重集w11=(w11 1,w11 2,w11 3)修正为(1,0,0),w21=(w21 1, w21 2)修正为(1,0),其余指标权重集不变。
2.2评价指标等级标准
根据项目的实际情况,建立定量指标等级标准,如下表7所示。定性 指标等级标准以及考核标准依据前述具体实施方式中的表4及表5。
表7定量指标等级标准
2.3指标隶属度计算
(1)定量指标隶属度计算
通过收集案例运行数据,得到各定量指标的实际值或计算值,根据定 量指标的等级评价标准以及选定的隶属度函数,计算得到各定量指标的隶 属度汇总如下表8所示。
表8定量指标实测值及隶属度汇总
注:由于案例建筑运行数据的不完整性以及条件有限,无法获得风机总效 率及水泵总效率的实测值,故在此次评价中认为这两个指标不对任何评价 等级做贡献,即对各等级的隶属度为0。
(2)定性指标隶属度计算
邀请9位比较熟悉该项目的专家对项目的定性指标进行考核评估,给 出等级评价结果,并计算隶属度,结果汇总如表9所示。
表9定性指标模糊统计结果及隶属度汇总
2.4模糊综合评价
(1)一级模糊评价
由案例建筑隶属度计算结果,可建立对应的三级指标的模糊评价矩 阵:
R31=[0 0 0 0 0] R23=[0 0.86 0.14 0 0]
R51=[0.01 0.99 0 0 0] R61=[0 0 0 0 0]
R62=[0.74 0.26 0 0 0] R71=[0 0 1 0 0]
R72=[0.4 0.6 0 0 0]
根据一级模糊评价模型,计算得到二级指标uij的模糊综合评价向量:
B12=w12×R12=[1][0 0.32 0.68 0 0]=[0 0.32 0.68 0 0]
B13=w13×R13=[1][0 0.07 0.93 0 0]=[0 0.07 0.93 0 0]
B15=[0.11 0.89 0 0 0]
同理计算出:
B21=[1 0 0 0 0] B22=[1 0 0 0 0]
B23=[1 0 0 0 0] B24=[0.76 0 0.24 0 0]
B25=[0.67 0.33 0 0 0] B31=[0 0 0 0 0]
B32=[0 0.86 0.14 0 0] B33=[0.89 0.11 0 0 0]
B41=[0.8 0.2 0 0 0] B42=[0.750.25 0 0 0]
B43=[0.33 0.67 0 0 0] B51=[0.01 0.99 0 0 0]
B52=[0.78 0.22 0 0 0] B61=[0 0 0 0 0]
B62=[0.74 0.26 0 0 0] B63=[1 0 0 0 0]
B71=[0 0 1 0 0] B72=[0.4 0.6 0 0 0]
B73=[0.78 0.22 0 0 0]
(2)二级模糊评价
基于上述二级指标模糊综合评价向量Bij,构建二级指标的模糊评价矩 阵模型:
则由二级模糊评价模型,可得到一级指标ui的模糊综合评价向量:
(3)三级模糊评价
基于上述一级指标ui的模糊综合评价向量,构建一级指标的模糊评价 矩阵模型:
根据三级模糊评价模型,计算得到参评建筑运行能效模糊综合评价向 量为:
(4)模糊综合评价分值
案例建筑最终得分为84.9分,但根据案例建筑的模糊综合评价向量可 知,该案例建筑最终得分存在4.5%的不确定性,这是由该项目实际运行 数据的不完整导致的。假设这4.5%的不确定性完全属于“好”,计算得出 评分为89.4分;同理,假设这4.5%的不确定性完全属于“较好”“一般” “较差”、“差”,经计算,得分分别为88.5分、87.6分、86.3分、85.8分。 上述情况下案例建筑运行能效评价得分均位于80~90分之间,其综合评价 等级均属于“E2”级别,由此可以忽略4.5%不确定性带来的影响,认为 参评建筑运行能效等级为“E2”级别,也即是较好。
上述参照实施例对该一种基于投入-产出方法的公共建筑运行能效综 合评价模型进行的详细描述,是说明性的而不是限定性的,可按照所限定 范围列举出若干个实施例,因此在不脱离本发明总体构思下的变化和修 改,应属本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于投入—产出方法的公共建筑运行能效综合评价模型,其特征是:从建筑能量“投入—产出”的角度,根据建筑供用能系统,构建公共建筑运行能效评价三级指标体系;采用群体决策层次分析法,确定各级各项指标权重;基于AHP-FCE理论建立公共建筑运行能效等级五级综合评价模型;具体步骤如下:
㈠基于投入产出角度的公共建筑运行能效评价的指标体系构建
以供冷系统、供暖系统、通风系统、照明系统、电梯系统、给水系统和供配电系统的七项用能系统为指标大类,建立建筑的能源消耗与服务产出关系,对指标进行筛选和提炼,构建基于投入-产出角度的公共建筑运行能效评价四级指标体系;
㈡评价指标体系权重的确定
(1)将各组成因素按照属性以及相互之间的隶属关系构建一个层次结构;
(2)采用调查问卷法获得专家对各层指标相对重要性的判断结果,并利用“1-9标度法”为指标重要程度赋值,构造判断矩阵;
(3)采用以层次分析法为基础的Yaahp软件对判断矩阵进行求解及一致性检验,得到各专家的指标权重计算结果;
(4)对各专家的计算结果进行算术平均运算完成数据集结,得到指标体系的权向量;
㈢构建公共建筑运行能效模糊综合评价模型
1)因素集及评语集:
(1)评价因素集合
①一级指标因素集
U=u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7;
②二级指标因素集
包括:
u1=u11,u12,u13,u14,u15;
u2=u21,u22,u23,u24,u25;
u3=u31,u32,u33;
u4=u41,u42,u4;
u5=u51,u52;
u6=u61,u62,u63;
u7=u71,u72,u73;
③三级指标评价因素集合
包括:
u11=u11 1,u11 2,u11 3;
u12=u12 1;
u13=u13 1
u14=u14 1,u14 2;
u21=u21 1,u21 2;
u22=u22 1;
u23=u23 1;
u24=u24 1,u24 2;
u31=u31 1;
u32=u32 1;
u41=u41 1,u41 2;
u42=u42 1;
u51=u51 1;
u61=u61 1;
u62=u62 1;
u71=u71 1;
u72=u72 1;
(2)评语集
评语集是对评价结果设定的评语等级,一般设置3~5个,以奇数为主,
V=(v1,v2,v3,v4,v5)=(好,较好,一般,较差,差);
2)指标权重集
3)指标评价等级标准:确定各个指标相对于不同评语等级的数量界限,包括定量指标等级标准和定性指标等级标准;
4)指标隶属度计算
①定量指标隶属度计算:包括正向指标和逆向指标两种函数类型,采用隶属度函数法计算其隶属度,隶属度函数确定后,按照指标的类型,将各指标的实际值或计算值带入对应的隶属度函数表达式中,即可求得各定量指标的单因素隶属度向量。;
②定性指标隶属度计算:将定性指标评价分为好、较好、一般、较差和差5个等级,采用模糊统计法计算;
5)模糊综合评价模型
(1)一级模糊评价
基于上述指标隶属度的计算方法,可得到三级指标的模糊评价向量。按照指标体系的层次结构,构建三级指标的模糊评价矩阵模型:
则由三级指标的模糊评价矩阵Rij及三级指标权重集wij,可构建一级模糊评价模型:
(2)二级模糊评价
基于一级模糊评价模型,构建二级指标的模糊评价矩阵模型:
则由二级指标模糊评价矩阵Ri及二级指标权重集wi,可建立二级模糊评价模型:
(3)三级模糊评价
基于二级模糊评价模型,构建一级指标的模糊评价矩阵模型:
其中:0≤biq≤1,且bi1+…+bi5=1。
则由一级指标模糊评价矩阵R及一级指标权重集W,可构建三级模糊评价模型:
其中:S=(s1,…,s5)为公共建筑运行能效评价的模糊综合评价向量;0≤wi≤1,且w1+…+wi=1;0≤biq≤1,且bi1+…+bi5=1。
2.根据权利要求1所述的基于投入-产出方法的公共建筑运行能效综合评价模型,其特征是:所述步骤(三)的一级指标因素集中的u1为供冷系统,u2为供暖系统,u3为通风系统,u4为照明系统,u5为电梯系统,u6为给水系统,u7为供配电系统。
3.根据权利要求1所述的基于投入-产出方法的公共建筑运行能效综合评价模型,其特征是:所述步骤(三)的二级指标因素集u1中的u11为制冷系统,u12为输配系统,u13为末端系统,u14为夏季室内热环境,u15为建筑供冷节能控制;u2中的u21为制热系统,u22为输配系统,u23为末端系统,u24为冬季室内热环境,u25为建筑供暖节能控制;u3中的为u31通风设备性能系数,u32为室内空气品质,u33为通风系统节能控制;u4中的u41为照明设备性能系数,u42为照明质量,u43为照明系统节能控制u5中的u51为电梯设备性能系数,u52为电梯系统节能控制;u6中的u61为供水系统,u62为生活热水系统,u63为给水系统节能控制;u7中的u71为供配电设备性能系数,u72为可再生能源发电,u73为供配电系统节能控制。
4.根据权利要求1所述的基于投入-产出方法的公共建筑运行能效综合评价模型,其特征是:所述步骤(三)的三级指标评价因素集合u11中的u11 1为冷源机组制冷能效,u11 2为冷却水运行能效比,u11 3为冷却塔运行能效比;u12的u12 1为冷冻水输送系数;u13中的u13 1为供冷期末端设备运行能效比;u14中的u14 1为夏季室内温度,u14 2为夏季室内湿度;u21中的u21 1为热源制热能效,u21 2为热源水运行能效比;u22中的u22 1为供暖热水输送系数;u23中的u23 1为供暖期末端设备运行能效比;u24中的u24 1为冬季室内温度,u24 2冬季室内湿度;u31中的u31 1为风机总效率;u32中的u32 1为室内二氧化碳浓度;u41中的u41 1为照明设备光效,u41 2照明功率密度;u42中的u42 1为室内照度;u51中的u51 1为电梯能效系数;u61中的u61 1为供水水泵总效率;u62中的u62 1为生活热水系统运行能效;u71中的u71 1为变压器能效;u72中的u72 1为可再生能源供电率。
5.根据权利要求1所述的基于投入-产出方法的公共建筑运行能效综合评价模型,其特征是:所述步骤(三)的
一级指标权重集W中的w1=0.330,w2=0.314,w3=0.093,w4=0.101,w5=0.043,w6=0.035,w7=0.084;
二级指标权重集Wi中的w11=0.352,w12=0.166,w13=0.119,w14=0.172,w15=0.191;
w2中的w21=0.308,w22=0.163,w23=0.097,w24=0.233,w25=0.199;
w3中的w31=0.354,w32=0.226,w33=0.420;
w4中的w41=0.392,w42=0.257,w43=0.351;
w5中的w51=0.551,w52=0.449;
w6中的w61=0.319,w62=0.428,w63=0.253;
w7中的w71=0.504,w72=0.216,w73=0.280;
三级指标权重集Wij中的w11中的w11 1=0.579,w11 2=0.284,w11 3=0.137;
w12中的w12 1=1;
w13中的w13 1=1;
w14中的w14 1=0.759,w14 2=0.241;
w21中的w21 1=0.482,w21 2=0.518;
w22中的w22 1=1;
w23中的w23 1=1;
w24中的w24 1=0.759,w24 2=0.241;
w31中的w31 1=1;
w32中的w32 1=1;
w41中的w41 1=0.426,w41 2=0.574;
w42中的w42 1=1;
w51中的w51 1=1;
w61中的w61 1=1;
w62中的w62 1=1;
w71中的w71 1=1;
w72中的w72 1=1。
6.根据权利要求1所述的基于投入-产出方法的公共建筑运行能效综合评价模型,其特征是:所述步骤(三)中5)模糊综合评价模型的模糊综合评价数值计算中的模糊综合评价分值E将公共建筑运行能效水平划分为E1、E2、E3、E4、E5五个等级,即好、较好、一般、较差和差。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113065672A (zh) * | 2021-04-08 | 2021-07-02 | 上海建科工程咨询有限公司 | 公共建筑群智能运维管理价值的评估方法及系统 |
CN117057468A (zh) * | 2023-08-15 | 2023-11-14 | 华北电力大学 | 矿山综合能源系统能效的优化处理方法、计算设备 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104599198A (zh) * | 2015-01-27 | 2015-05-06 | 华南理工大学 | 一种面向校园建筑能效管理的指标式多级分析方法及系统 |
CN107274109A (zh) * | 2017-08-08 | 2017-10-20 | 交通运输部科学研究院 | 公路客运场站能效等级的评定方法 |
CN108399508A (zh) * | 2018-03-22 | 2018-08-14 | 东北大学 | 冶金企业作业人员在用安全帽有效性综合评价方法 |
CN108984830A (zh) * | 2018-06-07 | 2018-12-11 | 湖北大学 | 一种基于模糊网络分析的建筑能效评价方法及装置 |
CN110264080A (zh) * | 2019-06-20 | 2019-09-20 | 天津市建筑设计院 | 一种绿色建筑运行性能评价方法、装置、设备及存储介质 |
-
2020
- 2020-03-18 CN CN202010190976.5A patent/CN111428979A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104599198A (zh) * | 2015-01-27 | 2015-05-06 | 华南理工大学 | 一种面向校园建筑能效管理的指标式多级分析方法及系统 |
CN107274109A (zh) * | 2017-08-08 | 2017-10-20 | 交通运输部科学研究院 | 公路客运场站能效等级的评定方法 |
CN108399508A (zh) * | 2018-03-22 | 2018-08-14 | 东北大学 | 冶金企业作业人员在用安全帽有效性综合评价方法 |
CN108984830A (zh) * | 2018-06-07 | 2018-12-11 | 湖北大学 | 一种基于模糊网络分析的建筑能效评价方法及装置 |
CN110264080A (zh) * | 2019-06-20 | 2019-09-20 | 天津市建筑设计院 | 一种绿色建筑运行性能评价方法、装置、设备及存储介质 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113065672A (zh) * | 2021-04-08 | 2021-07-02 | 上海建科工程咨询有限公司 | 公共建筑群智能运维管理价值的评估方法及系统 |
CN117057468A (zh) * | 2023-08-15 | 2023-11-14 | 华北电力大学 | 矿山综合能源系统能效的优化处理方法、计算设备 |
CN117057468B (zh) * | 2023-08-15 | 2024-05-10 | 华北电力大学 | 矿山综合能源系统能效的优化处理方法、计算设备 |
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