CN114819766A - 办公建筑运行性能批量化诊断方法、节能方法及系统 - Google Patents

办公建筑运行性能批量化诊断方法、节能方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种办公建筑运行性能批量化诊断方法、节能方法及系统，所述诊断方法包括：S1收集办公建筑的年度总能耗、一般能耗设备的年度总能耗、一般能耗设备及围护结构的能耗状态等信息；S2基于收集到的能耗信息，根据能耗指标及能耗状态确定不同办公建筑的能耗改造对象和改造方向；S3对不同办公建筑的建筑环境系统进行节能达标率测试；S4根据所得建筑环境系统的节能达标率及能耗信息对不同建筑进行综合评分，根据综合评分确定不同建筑的所述改造对象的最终改造顺序。本发明可有效将建筑环境与建筑能耗相结合，快速、准确地找出办公建筑性能改造对象和方向，特别适于对办公建筑运行性能的批量化诊断。

Description

办公建筑运行性能批量化诊断方法、节能方法及系统
技术领域
本发明涉及节能方法的技术领域，具体涉及对办公建筑运行性能进行诊断得到节能改造策略的方法的技术领域。
背景技术
随着新建建筑性能的提升，如何提升量大面广的既有建筑运行性能逐渐为现有技术的研究热点，其中，公共建筑特别是大型公共建筑，耗电量为住宅建筑的10倍以上，通过LEED认证的大型公共建筑也并非节能建筑，对其采取有效措施，抑制能耗增长是极有必要的。
建筑运行效果是建筑业绿色、低碳发展的最直接体现；为研究建筑高效运行策略，通常需要对其建筑运行性能进行诊断评估，以挖掘建筑节能潜力，提高能源利用效率。建筑运行性能诊断评估的主要内容可大致分为以下几类：1）制定指标；2）确定指标基准值；3）建立方法流程；4）具体案例分析。
其中，制定指标即依据一定的方法论，确立科学合理的建筑运行性能评价指标，该评价指标应具有“稳定性”和“相关性”。如W. Bracke等探讨了使用“建筑面积”归一化建筑能耗的弊端，并采用“等效球体面积”，即与建筑体积相等的球体表面积，代替“建筑面积”（W. Bracke, M. Delghust, J. Laverge, et al. Building energy performance:sphere area as a fair normalization concept, Building research andinformation : the international journal of research, development anddemonstration. 47 (2019) ）。K. Chai等指出单一指标不利于全面评估建筑的运行性能，并建立了分别适用于全年的多指标办公建筑能耗评价体系（K. Chai, J. Yu, Y. Tian,et al. Comprehensive Evaluation Method of Office Building Energy ConsumptionBased on Improved Multi-index, IOP conference series. Materials Science andEngineering. 790 (2020) ）。H. Wang等分别从时间维度和系统维度对建筑能耗指标进行层次化，随着时间跨度由大到小，指标能实现从对宏观趋势到具体运行状态的诊断（H.Wang, P. Xu, X. Lu, et al. Methodology of comprehensive building energyperformance diagnosis for large commercial buildings at multiple levels, ApplEnerg. 169 (2016) ）。评价指标体系是建筑运行性能诊断评估的基础，目前相关研究的趋势正由单一指标评价向多维度、层次化的多指标综合评价体系发展。
其次，确定指标基准是指赋予评价指标合理的限值，用于判定建筑运行性能的优劣。具体而言，常见的基准制定方法包括参考标准规定，统计分布法以及模拟法。其中，参考标准规定为直接在现有相关标准中寻找对有关指标的要求，一般在常规的能耗审计中使用；统计分布法是最常用的横向比较法，其合理性依赖于样本量和统计对象的选择，同时受到数据质量的影响。模拟法某种意义上可将其视为一种纵向比较法，其使用的模型可以分为白箱，灰箱和黑箱三类，早期的研究多利用包含建筑完整物理信息的白箱模型进行数值模拟，或通过回归分析拟合包含主要影响因素的灰箱模型，而随着数据挖掘方法的快速发展，越来越多的学者开始将目光转向黑箱模型在建筑能耗分析中的应用。
此外，大规模推动建筑节能还需要具体成熟的建筑性能诊断评价操作流程。通常而言，方法流程的研究都会结合具体的案例分析。
但现有的研究在建立完善的综合评价诊断指标体系方面还有较大的空缺，如由于部分建筑的低能耗是通过牺牲环境质量实现的，因此有必要将建筑环境质量的评价纳入建筑性能诊断当中，部分研究也进一步提出了环境质量评分公式，即如何通过实测所得的环境参数进行计算得分。但如何合理地在评价体系中结合建筑环境质量与建筑能耗，以及如何将传统的诊断评价流程智慧化均有待深入研究。
此外，现有的建筑运行性能诊断方法多需要大量的现场测试工作和较长的诊断周期，如在现有的建筑性能诊断中，依据中国国家标准《公共建筑节能改造技术规范》JGJ 176的要求，需要对围护结构、采暖空调、供配电、照明、监测与控制等方面进行大量的调研、检测，才能得出结论。上述流程对单个建筑项目的实施周期通常为1个月左右，在针对批量建筑时仅诊断评估就需耗费近2年时间，需要耗费较多的人力和财力。同时，根据现有的诊断方法得到的诊断决策也存在流程不清晰、过多依赖现场测试且以技术措施为导向，决策效率低下的缺陷，这些问题不仅对建筑的及时节能化改造不利，且其本身也会产生大量未考虑在节能改进内的能源和资源消耗。
发明内容
针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提出一种流程清晰、无需大量现场测试工作，可有效将建筑环境与建筑能耗相结合并快速找出办公建筑性能提升途径和潜力的建筑运行性能诊断方法和系统，该诊断方法特别适于对办公建筑运行性能的批量化诊断，并得到以调节而非拆建为主的节能方法。
本发明首先提供了如下的技术方案：
办公建筑运行性能批量化诊断方法，其包括：
S1 收集待诊断办公建筑的历史能耗信息，所述历史能耗信息包括：所述办公建筑的建筑面积、使用人员数量、其年度总能耗、其一般能耗设备的至少一个完整年度的总能耗、其一般能耗设备及围护结构的能耗状态，所述能耗状态包括节能或不节能；
S2 基于所述历史能耗信息，获得不同办公建筑的年度总能耗的单位面积能耗指标EUIa、单位人数能耗指标EUIp、一般能耗设备的能耗占比指标EUIi，根据该三个指标及所述能耗状态确定不同办公建筑的能耗改造对象和改造方向；
S3 核实所述历史能耗信息收集的准确性并进行不同办公建筑的建筑环境系统节能达标率测试，所述建筑环境系统包括建筑的声环境、光环境、热环境和空气品质环境；
S4 根据所得建筑环境系统的节能达标率及不同建筑的所述年度总能耗的单位面积能耗指标EUIa进行综合评分，根据所得综合评分确定不同建筑的所述改造对象的最终改造顺序；
其中，
所述一般能耗设备包括照明插座、暖通空调、动力用电设备和特殊用电设备，所述特殊用电设备包括建筑内不属于所述一般能耗设备的其他用电设备，所述围护结构包括外墙和外窗；
所述指标通过以下计算模型获得：
Figure 628216DEST_PATH_IMAGE001
（1）
Figure 279777DEST_PATH_IMAGE002
（2）
Figure 528356DEST_PATH_IMAGE003
（3）
其中，i=1~4，分别表示所述一般能耗设备中的照明插座、暖通空调、动力用电设备和特殊用电设备，Ea为所述年度总能耗，Ae是与其对应的建筑面积，Pe是与其对应的使用人数，Ei是第i项一般能耗设备的至少一个完整年度的总能耗；
所述建筑环境系统的节能达标率通过对以下环境参数的达标性测试获得：室内背景噪声、光照度及照度均匀度、温度及相对湿度、CO2浓度。
根据本发明的一些优选实施方式，所述S1还包括对建筑年代和/或使用者针对所述建筑环境系统的主观改造意愿进行的收集，所述主观改造意愿包括使用者是否希望进行改造及希望改造的顺序。
根据本发明的一些优选实施方式，所述诊断方法还包括：根据所述建筑年代和/或所述主观改造意愿对所述改造方向和/或最终改造顺序进行调整。
根据本发明的一些优选实施方式，所述S2包括：
S21 基于所述历史能耗信息，获得不同办公建筑的所述年度总能耗的单位面积能耗指标EUIa和单位人数能耗指标EUIp，根据该两个能耗指标确定初步的建筑改造顺序；
S22 基于所述历史能耗信息，根据所述一般能耗设备的能耗占比指标EUIi确定不同办公建筑的能耗改造对象；
S23 根据确定的改造对象及所述围护结构的能耗状态，判定其对应的改造方向，所述改造方向包括性能调试和/或设备更换。
根据本发明的一些优选实施方式，所述S21包括：
利用所述年度总能耗的单位面积能耗指标EUIa对各办公建筑按从大到小进行排序；
当EUIa相同时，以所述年度总能耗的单位人数能耗指标EUIp的大小对EUIa相同的办公建筑按从大到小进行排序；
当EUIa与EUIp相同时，通过对建筑年代和/或使用者针对所述建筑环境系统的主观改造意愿进行排序，所述主观改造意愿包括使用者是否希望进行改造及希望改造的顺序；
根据以上排序结果，排序越靠前，初步改造越优先。
根据本发明的一些优选实施方式，所述S22包括：将所述一般能耗设备的能耗占比指标EUIi与判定值进行对比时，当其超过该判定值时，则认为该一般能耗设备为改造对象，所述判定值使用同类建筑的该一般能耗设备的能耗统计平均值。
根据本发明的一些优选实施方式，所述S22包括：当所述照明插座或所述暖通空调确定为改造对象，且其对应的能耗状态为节能时，判定其初步改造方向为性能调试，否则判定其改造方向为设备更换；当所述动力用电设备或特殊用电设备确定为改造对象时，判定其改造方向为设备更换；当所述围护结构的能耗状态为不节能时，判定其改造方向为设备更换或对围护结构增加节能措施。
根据本发明的一些优选实施方式，所述综合评分通过以下计算模型获得：
Figure 844937DEST_PATH_IMAGE004
（4）
Figure 128150DEST_PATH_IMAGE005
（5）
Figure 419454DEST_PATH_IMAGE006
（6）
其中，Qi为综合评分，Qei为第i个建筑的总能耗得分，EUIai是第i个建筑的所述年度总能耗的单位面积能耗指标；EUIamax和EUIamin为所有建筑中所述单位面积能耗指标的最大值和最小值；Qhi为第i个建筑的环境综合得分，满分为100分；Wt, Wrh, WIAQ, Wnoise, Wlx, Wuo分别为第i个建筑的温度、相对湿度、CO2浓度、噪声级、光照度以及照度均匀度的达标率。
其中，所述达标率为该建筑内达标的房间数量占全部房间数量的比率。
根据本发明的一些优选实施方式，所述办公建筑运行性能批量化诊断方法还包括：
S5根据环境得分和能耗得分对单个办公建筑运行性能进行评级；
其中，所述能耗得分和所述环境得分通过以下计算模型获得：
Figure 171641DEST_PATH_IMAGE007
Figure 839383DEST_PATH_IMAGE008
，
其中，Q表示环境得分，L表示能耗得分，E表示建筑单位面积能耗，Eg表示该类建筑能耗评价指标的引导值；
所述评级通过以下的评级模型实现：
当L+85≤Q≤100，且0≤L≤15时，该建筑运行性能为三星级；
当L+75≤Q＜L+85，且0≤L≤25，Q≤100时，该建筑运行性能为二星级；
当8/7L+60≤Q＜L+75，且0≤L≤35，Q≤100时，该建筑运行性能为一星级；
当L+50≤Q＜8/7L+60，且0≤L≤40，Q≤100时，该建筑运行性能为基本级；
其他情况下，该建筑运行性能为不合格级；
其中三星级为性能最佳，其下性能依次降低，至基本级为建筑运行性能达到基本绿色要求，其下不合格级表示建筑运行效果较差，不能满足健康舒适及节能环保的要求。
根据上述诊断方法，可进一步得到一种办公建筑节能方法，其包括：根据所述诊断方法确定的所述不同办公建筑的能耗改造对象、改造方向和最终改造顺序对所述一般能耗设备和/或所述围护结构进行所述性能调试和/或设备更换。
根据上述诊断方法，可进一步得到一种办公建筑运行性能批量化诊断系统，其包括存储有实现上述办公建筑运行性能批量化诊断方法的程序和/或模型和/或结构数据的存储介质。
本发明建立了建筑能耗和环境综合的建筑运行性能快速诊断流程和方法，实现了对建筑运行性能的快速诊断。
本发明的方法通过建立标准化和流程化的环节，取消了大量现场测试工作，能简便、经济、准确地诊断出各诊断项目的改造顺序和方向。
传统的建筑运行性能诊断方法主要通过现场测试空调系统夏季、冬季运行效率，水泵运行效率等建筑特定状态下的运行参数来评估设备性能，而本发明的方法可通过获得特定设备的历史运行数据实现诊断分析，建立了标准的分析流程和指标，取消了现场测试工作，显著节约了时间和资源。相对于常规方法长达一年以上的诊断周期，本发明的方法对单个建筑的诊断可控制在1周内完成，可在同类诊断项目中快速甄别出需要重点改造提升的项目，并评估确认各项目的重点改造提升环节。
相对于常规方法基于更换或者不更换设备进行的诊断，本发明的诊断方法可最大限度利用现有系统，通过进行系统性能调节来提升建筑性能，减少了大拆大建，节约改造成本。
本发明的诊断方法使用特定的能耗指标、环境参数和评分模型或进一步的分级模型对建筑运行性能进行了准确评估，所用能耗指标通过项目自身电表就可获得，所用环境参数可与所用能耗指标良好配合，得到可准确获得改造对象和改造方向的评价结果，相对于使用设备运行效率指标或其他能耗、环境指标进行评价的方法，其周期更短、节能改造效果更佳。
在一个实施例中，采用本发明的诊断方法获得的改造策略对22个项目进行实施节能改造，其每年总共的节能潜力高达1518万kWh，相对于传统的以技术措施为导向的诊断方法可节约费用约3000万人民币。
附图说明
图1为基于本发明的便捷诊断方法进行的建筑运行性能改造流程图。
图2为实施例1中问卷调查结果统计图。
图3为实施例1中建筑能耗分布图。
图4为实施例2中建筑运行性能评级划分图。
具体实施方式
以下结合实施例和附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
根据本发明的技术方案，一些具体的办公建筑运行性能便捷诊断方法包括如附图1所示，其包括：
S1信息收集：
S2性能初评；
S3现场调研；
S4获得诊断结论和改造策略；
其中，S1和S2可实现对建筑基本信息和运行情况的初步了解，以判断建筑能耗和环境整体状况是否符合节能和健康需求；S3可通过现场确认项目基本信息核实步骤S2的判断依据，并根据如问卷调查等技术手段现场测试实际环境性能；步骤S4可根据S1-S3的诊断情况，给出建筑运行性能诊断结论，明确其后各项目的改造顺序和改造方向，如是否需要更换能源系统，更换中的设计、施工目标如何，调试和管理目标如何等。
在一些具体实施例中，为提高效率，步骤S1和S2可通过在线协同办公完成。
本发明的诊断方法的主要目标包括诊断过程及与其相对应的改造过程需要尽量避免大拆大建，尽量减少对日常办公的影响，尽量选择低成本的性能调试技术来提升运行性能。其对应的技术手段包括：以可快速获取的能源和环境参数为指标，以历史运行数据分析为主，现场核查和测试为辅的方式对建筑能源和环境运行性能进行简便、经济、准确地诊断。
在实施中，步骤S1可具体包括：收集办公建筑的历史能耗信息，所述历史能耗信息包括建筑面积、使用人员数量、其年度总能耗、其一般能耗设备的至少一个完整年度的总能耗数据、其一般能耗设备及围护结构的能耗状态，其中，所述一般能耗设备包括照明插座、暖通空调、动力用电设备如电梯、给排水泵等电梯用电和特殊用电设备如电子信息机房、洗衣房、厨房等非前述一般能耗设备用电范围内的建筑中其他用电设备，所述围护结构包括外墙和外窗；所述建筑环境系统包括声环境、光环境、热环境和空气品质，能耗状况包括节能或不节能。
进一步的，所述历史能耗信息还包括建筑年代，其可为诊断决策提供一定的辅助信息。
进一步的，步骤S1还包括对办公建筑使用者针对建筑环境系统的主观改造意愿进行收集，所述建筑环境系统包括声环境、光环境、热环境、空气品质环境，所述主观改造意愿包括使用者是否希望进行改造及希望改造的顺序，其可为诊断决策提供一定的辅助信息。
进一步的，所述收集可通过在线调研、图纸分析和在线问卷调查等收集方式中的一种或多种实现。
在一些具体实施例中，对所述能耗状态即节能或不节能的判断可依据现有的判断标准，如所述围护结构中，以外墙采用保温材料、外窗采用中空玻璃窗为节能判断标准；或一般能耗设备中，以空调铭牌效率满足设计采用的《公共建筑节能设计标准》GB 50189的要求、以照明灯具采用LED灯具为节能判断标准。
在一些具体实施例中，所述特殊用电设备包括数据机房、炊事用电等，其能耗数据可逐月分项提供，以便于分析各用能系统的特性。
在一些具体实施例中，具体的收集信息可包括如下表1所示的内容：
表1项目基本信息收集
Figure 977103DEST_PATH_IMAGE010
在一些具体实施例中，对所述主观改造意愿的收集可通过如下的问卷调查表获得：
表2 问卷调查表
Figure 891838DEST_PATH_IMAGE012
在实施中，步骤S2可具体包括：
S21 基于所述历史能耗信息，获得办公建筑的年度总能耗的单位面积能耗指标EUIa和单位人数能耗指标EUIp，根据该两个能耗指标确定初步的建筑改造顺序；
进一步的，其包括：
首先利用所述年度总能耗的单位面积能耗指标（EUIa）对各建筑的能耗大小进行排序；
当EUIa相同时，以所述年度总能耗的单位人数能耗指标（EUIp）的大小进行排序；
根据以上排序结果，确定初步的建筑改造顺序，排序越靠前，初步改造越优先。
S22 基于所述历史能耗信息，根据所述一般能耗设备的能耗占比指标EUIi确定能耗改造对象；
进一步的，其包括：
将所述一般能耗设备的能耗占比指标EUIi与判定值进行对比时，当其超过该判定值时，则认为该一般能耗设备为改造对象。
在一些具体实施例中，所述判定值可使用同类建筑的该一般能耗设备的能耗统计平均值。
S23 根据确定的改造对象及所述围护结构的能耗状态，判定其对应的改造方向，所述改造方向包括性能调试和/或设备更换。
进一步的，其包括：
当所述照明插座或所述暖通空调确定为改造对象，且其对应的能耗状态为节能时，判定其改造方向为性能调试，否则判定其改造方向为设备更换。
当所述动力用电设备或特殊用电设备确定为改造对象时，判定其改造方向为设备更换。
当所述围护结构的能耗状态为不节能时，判定其改造方向为设备更换或对围护结构增加节能措施如添加保温覆盖层等。
上述指标的计算方法如下式(1)-(3)所示：
Figure 115009DEST_PATH_IMAGE013
（1）
Figure 320863DEST_PATH_IMAGE014
（2）
Figure 313089DEST_PATH_IMAGE015
（3）
其中，i=1~4，分别表示所述一般能耗设备中的照明插座、暖通空调、电梯用电和特殊用电设备，Ea为所述年度总能耗，单位为kWh/a；Ae是与其对应的建筑面积，单位是m2；Pe是与其对应的使用人数，单位是人；Ei是第i项一般能耗设备的年度总能耗，单位为kWh/a。
在实施中，步骤S3可具体包括：核实前期信息收集的准确性并进行建筑环境系统的节能达标率测试。
优选的，为提高效率，所述达标率参数简化如表3所示：
表3 环境测试内容、方法及判断依据
Figure 228087DEST_PATH_IMAGE017
在实施中，步骤S4可具体包括：根据所得建筑环境系统的节能达标率及不同建筑的年度总能耗的单位面积能耗指标EUIa进行综合评分，根据所得综合评分确定不同建筑的所述改造对象的最终改造顺序和改造方向。
其中，所述综合评分可进一步通过以下的评分模型实现：
Figure 938554DEST_PATH_IMAGE018
（4）
Figure 682519DEST_PATH_IMAGE019
（5）
Figure 247361DEST_PATH_IMAGE020
（6）
其中，Qei为第i个建筑的总能耗得分，满分为100分；EUIai是第i个建筑的单位面积能耗指标；EUIamax和EUIamin为所有建筑中单位面积能耗指标的最大值和最小值；Qhi为第i个建筑的环境综合得分，满分为100分；Wt, Wrh, WIAQ, Wnoise, Wlx, WU0分别为第i个建筑的温度、湿度、CO2浓度、噪声级、照度以及照度均匀度的达标率；Qi为综合评分。
进一步，所述综合评分得分越低，其排序越靠前，改造顺序越优先。
优选的，所述诊断方法还包括：
S5根据环境得分和能耗得分对单个办公建筑运行性能进行评级。
具体的，所述能耗得分和所述环境得分通过以下计算模型获得：
Figure 51369DEST_PATH_IMAGE021
Figure 249132DEST_PATH_IMAGE022
其中，Q表示环境得分，L表示能耗得分，E表示建筑单位面积能耗即EUIa指标，Eg表示该类建筑能耗评价指标的引导值，可依据《民用建筑能耗标准》GBT 51161-2016获取，单位均是kW.h/(m2.a)。
所述评级模型设置为：
当L+85≤Q≤100，且0≤L≤15时，该建筑运行性能为三星级；
当L+75≤Q＜L+85，且0≤L≤25，Q≤100时，该建筑运行性能为二星级；
当8/7L+60≤Q＜L+75，且0≤L≤35，Q≤100时，该建筑运行性能为一星级；
当L+50≤Q＜8/7L+60，且0≤L≤40，Q≤100时，该建筑运行性能为基本级；
其他情况下，该建筑运行性能为不合格级；
其中三星级为性能最佳，其下性能依次降低，至基本级为建筑运行性能达到基本绿色要求，其下不合格级表示建筑运行效果较差，不能满足健康舒适及节能环保的要求，需要尽快改造。
在一些具体实施例中，所述诊断方法还包括根据所述建筑年代、所述主观改造意愿等辅助信息对改造顺序和/或方向进行微调。
根据以上实施方式，本发明进一步做了如下的实施例展示：
实施例1
对某省22个属同一行业的办公建筑进行建筑运行性能诊断。
通过信息收集获得各建筑与能源和环境改造有关的基础信息，如下表3所示：
表4 建筑基础信息（S：建筑面积，N：用能人数）
Figure 796788DEST_PATH_IMAGE024
整体上，各建筑使用人员和使用时间较为固定，且各建筑投入运营时间均较长，最久的建筑已达30年。
通过业主向使用人员在线发放不记名调查问卷，各建筑问卷均需覆盖所有使用部门，总共回收了902份有效问卷，各建筑的平均参与率达到16.7%，调查统计结果如附图2所示，其中，47.2%的被调查人员对办公现状满意，30.8%的被调查人员对办公现状较满意，17.6%的被调查人员对办公现状感到一般，4.4%的被调查人员对办公现状感到不满意；从对现状室内环境改造意愿来看，74.2%的被调查人员认为需要进行性能改造，改造的先后顺序依次为声环境、空气品质、热环境、光环境。
完成信息收集后，按照EUIa指标大小对各建筑的运行能耗进行排序，并根据EUIp指标大小对EUIa指标相同的建筑进行辅助排序，结果如图3所示。根据统计结果，22个建筑全年单位建筑面积耗电量（EUIa）分布在56-188 kW.h/(m2.a)之间，平均值为97 kW.h/(m2.a)，中位数为90 kW.h/(m2.a)。
根据中国国家标准《民用建筑能耗标准》GB/T 51161-2016中相关要求，该类建筑年能耗约束值为70 kW.h/(m2.a)，引导值为55 kW.h/(m2.a)。从图3可以看出，22个项目中，有17个项目能耗指标超过国家对该类建筑能耗上限的要求，平均超出的量为38 kW.h/(m2.a)；所有建筑的能耗指标均未达到国家对该类建筑能耗期望目标的要求，平均超出的量为42 kW.h/(m2.a)，年总的可节能空间为1518万kW.h，节能提升空间巨大；图3中的排序越靠后，说明节能空间越大。
结合表4和图3，可知处于低能耗区的A20、A17、A3、A22等建筑的外墙均未采用节能措施，而处于高能耗区的A9、A5、A10等项目的外墙均设置了节能措施，可见在该类建筑中，建筑能耗低与建筑外墙采用节能措施之间没有必然的相关性；采用分体空调的9个建筑的平均能耗为81 kW.h/(m2.a)，而采用集中空调的13个项目的平均能耗为112 kW.h/(m2.a)，也就是说，相对而言，采用分体空调比采用集中空调的更加节能。因此，如果按照传统的以技术措施为导向的诊断方法，集中空调比分体空调节能，因此节能改造均为将分体空调改为集中空调，则会与此处诊断出的改造方向出现明显的偏差。
进一步的，将各建筑的EUIi指标与某市同类建筑的平均值进行对比，设定当某项EUIi指标超过对比平均值时，则将其判断为性能改造的主要对象，结合表4设备节能信息判断改造途径。具体包括：设定当空调或照明的EUIi指标超过对比平均值，且空调或照明的节能信息为不节能时，则优先推荐通过更换设备来改造性能；否则推荐通过运行调试改造性能。依据上述步骤，得到各建筑的改造对象如下表5所示，其中百分比表示建筑总能耗中，该分项耗能所占的百分比，所占百分比越大，其改造越优先，并根据改造对象的不同选择其对应的改造途径。
表5 建筑运行能耗指标统计表
Figure 779919DEST_PATH_IMAGE026
根据诊断情况，有14个建筑可通过性能调试进行改造，有6个建筑需要更换灯具，有2个建筑需要通过更换空调来提升性能；如果按照传统的技术措施为导向，缺少某类新技术，就需要在建筑中加入，如分体空调换为中央空调，不节能灯换为节能灯，则根据表5，应当有11个建筑需要更换空调，10个建筑需要更换灯具；仅空调和照明改造，按照本发明的诊断方法所得出结论，就可节约设备更换费用约3000万人民币，显然本文的诊断方法是有效的。
进一步的，进行现场调研，以核实前期信息收集情况，并抽样测试典型功能空间的室内环境品质。其中，信息核实结果与前述收集信息一致，环境品质达标率结果如下表6所示：
表6 建筑环境测试结果
Figure 20408DEST_PATH_IMAGE028
根据测试结果，对于声环境，由于该类办公建筑多临街设置，因而室内背景噪声平均达标率仅为60%。对于热环境，不达标的主要原因在于使用人员不开启空调，导致室内热环境参数不达标；同时，根据测试也可以看出能耗高的项目并不代表其热环境达标率高，如A1、A2、A5、A9、A18等建筑，这类建筑更应引起改造的重视。对于空气品质，所有项目都是100%达标；调研发现，这与人们喜欢开空调时开窗以及每个房间均配置了空气净化器有很大的关系。对于光环境，照度的平均达标率仅23%；调研发现，这主要是由于电脑显示器亮度足够，人们相对减少了照明灯具的使用。
总体来看，达标率由低至高依次为光环境、声环境、热环境、空气品质；达标率越低，代表该项参数越不符合标准要求，越应进行改造。从调研情况来看，对于光环境、热环境、空气品质等的改造途径主要是通过改变人们的使用习惯来提升；对于声环境，根据前述问卷结果，其是人们最需要提升的环境性能，其改造途径需要详细诊断噪声源后确定。
在前述明确了各建筑性能改造方向和主要途径的基础上，利用式（4）-（6）计算各项目的能耗和环境得分，进而对各项目的性能提升顺序进行排序，结果如表7所示，综合得分越低，排序越靠前，越优先推荐进行性能改造：
表7建筑性能提升诊断结果
Figure 643150DEST_PATH_IMAGE030
综上，可得到如下一些诊断结果：
该22个办公建筑的运行能耗平均值为97 kW.h/(m2.a)，所有项目运行能耗均未达到中国国家标准《民用建筑能耗标准》GB/T 51161-2016中引导值的要求，平均可节能空间为42 kW.h/(m2.a)，年总的可节能空间为1518万kW.h。
在该类建筑中，建筑能耗低与建筑外墙采用节能措施之间没有必然的相关性，且能耗高的项目并不代表其热环境达标率高；同时，相对而言，采用分体空调比采用集中空调的更节能；因此，如采用以技术措施为导向的诊断方法将带来误诊。
该22个建筑中有14个建筑可通过性能调试来改造性能，有6个建筑需要更换灯具，有2个建筑需要更换空调。如果按照传统技术措施为导向的诊断方法，则有11个建筑需要更换空调，10个建筑需要更换灯具；仅空调和照明改造，按照本发明的诊断方法就可节约设备更换费用约3000万人民币。
74.2%的被调查人员认为需要进行性能改造；结合测试分析，在该类建筑中，声环境是使用人员最需要提升的环境性能；从调研来看，对于光环境、热环境、空气品质等的环境性能可通过改变人们的使用习惯来提升。
本实施例在6个月内完成了以上22个建筑能源和环境性能的诊断评估。
实施例2
对实施例1中某A类机关办公建筑的运行性能进行评级，其年运行能耗为70 kW.h/(m2.a)，能耗引导值为kW.h/(m2.a)，则其能耗得分L为27分；测定的其建筑温度、湿度、CO2浓度、噪声级、照度以及照度均匀度的达标率分别是90%、75%、100%、75%、90%、60%，则其建筑环境得分Q为82分；根据Q、L得分情况，在如附图4所示的评级划分图中找出其位于基本级区间，说明建筑运行情况达到基本的绿色要求。
以上实施例仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例。凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应该指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下的改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.办公建筑运行性能批量化诊断方法，其特征在于，其包括：
S1 收集待诊断办公建筑的历史能耗信息，所述历史能耗信息包括：所述办公建筑的建筑面积、使用人员数量、其年度总能耗、其一般能耗设备的至少一个完整年度的总能耗、其一般能耗设备及围护结构的能耗状态，所述能耗状态包括节能或不节能；
S2 基于所述历史能耗信息，获得不同办公建筑的年度总能耗的单位面积能耗指标EUIa、单位人数能耗指标EUIp、一般能耗设备的能耗占比指标EUIi，根据该三个指标及所述能耗状态确定不同办公建筑的能耗改造对象和改造方向；
S3 核实所述历史能耗信息收集的准确性并进行不同办公建筑的建筑环境系统节能达标率测试，所述建筑环境系统包括建筑的声环境、光环境、热环境和空气品质环境；
S4 根据所得建筑环境系统的节能达标率及不同建筑的所述年度总能耗的单位面积能耗指标EUIa进行综合评分，根据所得综合评分确定不同建筑的所述改造对象的最终改造顺序；
其中，
所述一般能耗设备包括照明插座、暖通空调、动力用电设备和特殊用电设备，所述特殊用电设备包括建筑内不属于所述一般能耗设备的其他用电设备，所述围护结构包括外墙和外窗；
所述指标通过以下计算模型获得：
Figure 878063DEST_PATH_IMAGE001
（1）
Figure 529625DEST_PATH_IMAGE002
（2）
Figure 761892DEST_PATH_IMAGE003
（3）
其中，i=1~4，分别表示所述一般能耗设备中的照明插座、暖通空调、动力用电设备和特殊用电设备，Ea为所述年度总能耗，Ae是与其对应的建筑面积，Pe是与其对应的使用人数，Ei是第i项一般能耗设备的至少一个完整年度的总能耗；
所述建筑环境系统的节能达标率通过对以下环境参数的达标性测试获得：室内背景噪声、光照度及照度均匀度、温度及相对湿度、CO2浓度。
2.根据权利要求1所述的批量化诊断方法，其特征在于，所述S1还包括对建筑年代和/或使用者针对所述建筑环境系统的主观改造意愿进行的收集，所述主观改造意愿包括使用者是否希望进行改造及希望改造的顺序；所述诊断方法还包括：根据所述建筑年代和/或所述主观改造意愿对所述改造方向和/或最终改造顺序进行调整。
3.根据权利要求1所述的批量化诊断方法，其特征在于，所述S2包括：
S21 基于所述历史能耗信息，获得不同办公建筑的所述年度总能耗的单位面积能耗指标EUIa和单位人数能耗指标EUIp，根据该两个能耗指标确定初步的建筑改造顺序；
S22 基于所述历史能耗信息，根据所述一般能耗设备的能耗占比指标EUIi确定不同办公建筑的能耗改造对象；
S23 根据确定的改造对象及所述围护结构的能耗状态，判定其对应的改造方向，所述改造方向包括性能调试和/或设备更换。
4.根据权利要求3所述的批量化诊断方法，其特征在于，所述S21包括：
利用所述年度总能耗的单位面积能耗指标EUIa对各办公建筑按从大到小进行排序；
当EUIa相同时，以所述年度总能耗的单位人数能耗指标EUIp的大小对EUIa相同的办公建筑按从大到小进行排序；
当EUIa与EUIp相同时，通过对建筑年代和/或使用者针对所述建筑环境系统的主观改造意愿进行排序，所述主观改造意愿包括使用者是否希望进行改造及希望改造的顺序；
根据以上排序结果，排序越靠前，初步改造越优先。
5.根据权利要求3所述的批量化诊断方法，其特征在于，所述S22包括：将所述一般能耗设备的能耗占比指标EUIi与判定值进行对比时，当其超过该判定值时，则认为该一般能耗设备为改造对象，所述判定值使用同类建筑的该一般能耗设备的能耗统计平均值。
6.根据权利要求3所述的批量化诊断方法，其特征在于，所述S22包括：当所述照明插座或所述暖通空调确定为改造对象，且其对应的能耗状态为节能时，判定其初步改造方向为性能调试，否则判定其改造方向为设备更换；当所述动力用电设备或特殊用电设备确定为改造对象时，判定其改造方向为设备更换；当所述围护结构的能耗状态为不节能时，判定其改造方向为设备更换或对围护结构增加节能措施。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的批量化诊断方法，其特征在于，所述综合评分通过以下计算模型获得：
Figure 891522DEST_PATH_IMAGE004
（4）
Figure 174735DEST_PATH_IMAGE005
（5）
Figure 466040DEST_PATH_IMAGE006
（6）
其中，Qi为综合评分，Qei为第i个建筑的总能耗得分，EUIai是第i个建筑的所述年度总能耗的单位面积能耗指标；EUIamax和EUIamin为所有建筑中所述单位面积能耗指标的最大值和最小值；Qhi为第i个建筑的环境综合得分，满分为100分；Wt, Wrh, WIAQ, Wnoise, Wlx, Wuo分别为第i个建筑的温度、相对湿度、CO2浓度、室内背景噪声的噪声级、光照度以及照度均匀度的达标率。
8.根据权利要求7所述的批量化诊断方法，其特征在于，其还包括：
S5根据环境得分和能耗得分对单个办公建筑运行性能进行评级，其中,
所述能耗得分和所述环境得分通过以下计算模型获得：
Figure 457041DEST_PATH_IMAGE007
Figure 124783DEST_PATH_IMAGE008
，
其中，Q表示环境得分，L表示能耗得分，E表示建筑单位面积能耗，Eg表示该类建筑能耗评价指标的引导值；
所述评级通过以下的评级模型实现：
当L+85≤Q≤100，且0≤L≤15时，该建筑运行性能为三星级；
当L+75≤Q＜L+85，且0≤L≤25，Q≤100时，该建筑运行性能为二星级；
当8/7L+60≤Q＜L+75，且0≤L≤35，Q≤100时，该建筑运行性能为一星级；
当L+50≤Q＜8/7L+60，且0≤L≤40，Q≤100时，该建筑运行性能为基本级；
其他情况下，该建筑运行性能为不合格级；
其中三星级为性能最佳，其下性能依次降低，至基本级为建筑运行性能达到基本绿色要求，其下不合格级表示建筑运行效果较差，不能满足健康舒适及节能环保的要求。
9.基于权利要求1-8中任一项所述的办公建筑运行性能批量化诊断方法的办公建筑节能方法，其包括：根据所述诊断方法确定的所述不同办公建筑的能耗改造对象、改造方向和最终改造顺序对所述一般能耗设备和/或所述围护结构进行所述性能调试和/或设备更换。
10.一种办公建筑运行性能批量化诊断系统，其包括以下存储介质：该介质存储有实现权利要求1-8中任一项所述的办公建筑运行性能批量化诊断方法的程序和/或模型和/或结构数据。
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