基于层次分析法筛选具有节能潜力的公共建筑

黄丽华，吴嘉文（上海市崇明区建筑建材业管理所， 上海 202150）

建筑在运行阶段消耗的能源是占建筑全寿命周期的最重要的一部分。据统计，建筑运行能耗约占全国总能耗的30%～40%[1]。随着我国力争在 2030 年前实现碳达峰、在2060 年前实现碳中和目标的提出，加强建筑能源管理、降低建筑能耗是必须解决的刚性问题。上海市自 2012 年起筹备建设公共建筑能耗监测市级平台以来，经过不断努力，截止到 2019 年末，全市累计已有 1 780 栋公共建筑安装了分项计量装置并且将实时监测数据与能耗监测平台联网[2]。同时，各区级能耗监测平台的各项工作也在平稳有序推进，区级平台运行稳定，上传数据质量不断提升。建设能耗监测平台的目的一方面在于加强对大型公共建筑的能耗监测、统计和对标，更主要的是将平台监测数据的成果转化为能效提升和能耗降低。

从目前的效果来看，市级和各区能耗监测平台都已经可以实现能耗监测、统计和对标这一目的，但各个区如何将能耗监测平台上的建筑能耗数据进行成果转化，筛选出具有节能潜力的建筑实施改造优化还有待解决。平台对建筑运行成本的控制和运行能效的提升作用都没有发挥到最大。尽管区级到市级的各级主管部门通过完善各项管理制度积极解决这一问题，但收效甚微。

产生这一结果的主要原因在于目前的能耗监测平台存在开发程度较低和接入监测的楼宇群体数量庞大这一对主要矛盾。目前市级和各区能耗监测系统主要是对各分项用能情况的显示与记录，随着接入监测平台的楼宇数量越来越多，各项技术指标互相影响，数据叠加量巨大已经无法通过人工筛查分析和判断便可以得到想要的结果。因此，多数时间都只用能耗的高低来判断建筑用能的好坏，没有综合考虑建筑本身存在的特性，更无法筛选出真正亟待节能改造的建筑。

崇明区作为上海市规划的世界级生态岛和绿色生态城区示范区，早在 2012 年便建设了第一代建筑能耗监测平台并上线运营。2018 年，上海市崇明区更是在原有平台基础上进行了完善升级。本文以崇明区能耗监测平台为例，研究探索如何通过对平台进一步开发，实现对接入建筑的深入细致分析，寻找用能规律，降低建筑的运行成本，最终得出科学的节能及运行策略，实现能耗监测平台成果转化，增强崇明区的建筑节能管理水平。

1 能耗监测平台

1.1 崇明区能耗监测平台现状

上海市崇明区能耗监测平台目前共接入 49 栋公共建筑，主要包括办公、场馆、医疗和学校建筑。该平台是依据上海市工程建设规范 DGJ 08 2068—2017《公共建筑用能监测系统工程技术标准》和其他相关技术导则以及规范设计和建设。平台系统为 6 层架构。

（1）数据采集层：通过电能表等计量表获取各回路的电耗及相关电力参数、能量消耗等能源信息。

（2）数据传输层：主要是把能源数据转换成 TCP/IP 协议（传输控制协议/网际协议）格式上传至能源管理服务器。

（3）数据存储层：主要负责对能耗数据进行存储。

（4）应用层：主要负责汇总、统计、分析和处理采集层所采集到并存储在服务器上的数据，在此基础上应用层还能实现如故障诊断、专家系统等高级应用。

（5）表现层：主要对存储层和应用层中的能耗数据、分析处理结果进行展示和发布。

（6）用户层：针对不同的用户组展示不同的内容，以及对用户进行各种管理和配置。

通过该架构，崇明区能耗监测平台在纵向上实现了对下接收区内各机关办公建筑及大型公共建筑的能耗监测数据、能耗统计数据、能源审计数据、绿色建筑数据，对上传递、接收区、市建筑能耗汇总及统计数据，是全上海市建筑能耗监测网络中的关键枢纽；横向上，又向区节能主管部门和其他各行业的主管部门提供本区建筑的实时用能状况监测和分析，发挥了能源统计、能效评价、监测预警等重要作用，并为主管部门决策时提供数据支撑和依据。

上海市崇明区用能监测信息平台目前提供了除常见的报表打印、数据查询、建筑对比、数据传输等功能模块外，还提供供用户自行录入的能源审计、绿色建筑、节能改造等个性化模块，以及方便用户查看纳入平台的建筑各项基础数据及可视化数据分析图等。

1.2 平台优化方案

优化现有平台的关键是要更好地实现能耗监测的成果转化，帮助管理部门从接入监测平台的大量楼宇中筛查出具有节能潜力且适宜开展节能改造的建筑。但是，筛选要考虑除了建筑能耗外的运行成本、管理能力等诸多因素，且各项参数之间会非线性地互相影响。针对这种影响因素多且难以定量的决策问题，适用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）来解决[3]。该分析法是美国匹兹堡大学的Satty 教授提出的一种定性和定量的决策方法，尤其适用于复杂且庞大的、包含各种技术参数—且各项参数之间存在非线性互相影响的系统。AHP 可以帮助决策者用定量的方法确定各参数间的相对重要性，以便进一步分析各要素对最终决策目标的重要程度。AHP 根据问题的性质和所要达到的目的，按目标层、决策层、准则层分解多层次的目标树，并按目标间的相互关联影响及隶属关系分组，形成一个多层次的分析结构模型。通过对每一层及其下一层目标两两比较的方式确定下层中目标的相对重要性，然后通过测定或估计整体中各部分对系统的影响综合出所需的结果。层次分析法的流程图如 1 所示。层次分析法共 4 个基本步骤：建立层次结构模型、构成判断矩阵、层次单排序及一致性检验、层次总排序及一致性检验。

图1 层次分析法流程图

基于前期能耗监测平台的实际工程应用的经验，结合系统和软件工程的双思想，提出在目前的崇明区能耗监测系统中增添了 AHP 模块进行主要技术参数的筛选。其思路如图 2所示。增加了这一基于 AHP 算法开发的模块后，可以将平台管理者对于筛选具有能效提升和节能改造潜力的楼宇这一决策中各种影响决策的因素差异数值化，将决策过程标准化和定量化，从而减少了人工筛选的工作量、主观性和误差，过滤不符合预设定要求的公共建筑，迅速找出匹配程度最高的有待提升建筑能效水平的楼宇。

图2 平台优化建设思路图

1.3 平台优化架构设计

（1）平台需要继续获取公共建筑群的基础能源与资源消耗信息，主要包括各栋楼宇的用电、水、气量，集中供热/冷量、耗热/冷量、循环水流量等主要技术参数信息，保证数据传输的稳定和数据准确率，并进行数据存储与计算分析等预处理。

（2）本平台所优化的内容体现在应用层增加基于 AHP的筛选模块对所有楼宇进行剔筛，所需要的基本信息一方面来自每一栋单体建筑实时传输到平台的能源数据，另一方面来自从目前平台已有的能源审计、节能改造等模块中采集的人工录入的基本信息（建筑面积、设备信息、能源费用等）。该模块将符合被改造条件的楼宇迅速筛选出来之后，再由管理部门根据实际需要进行实地考察，确定改造方案并实施改造。

（3）在现有平台展示数据的基础上，由 AHP 模块筛选出的楼宇将同其他所有数据一样，供用户进行查询。崇明区能耗监测平台优化设计架构如图 3 所示。

图3 平台架构图

2 AHP 模块应用示例

2.1 建立层次结构模型

在崇明区用能监测信息平台的优化过程中，首先需要确定筛选原则，以求快速找到匹配程度最高的公共建筑。本研究团队提出 3 项“准则”，即建筑能耗、运行成本以及监测和管理平台能力。一个能耗监测平台能否长久持续有效运行，需要用这 3 项“准则”进行评估。针对这 3 项“准则”，再采取专家意见法手段，遵循科学、系统性原则，最终确定 11 个具体筛选指标设定为指标层，形成层次结构模型，如图 4 所示。

图4 层次结构模型

目标层Sx即被筛选楼宇，“准则”层S12～S14分别代表建筑能耗、运行成本和管理能力，指标层S1～S11含义如表 1 所示。

表1 指标层各项要素含义

2.2 构造判断矩阵与一致性检验

建立筛选模块的两两指标之间的判断矩阵。该矩阵表示针对上一层某元素，本层次相关元素之间的相对重要性，通常采用 1～9 标度法进行重要性比例标度描述。其含义如表2 所示。

其次，进行目标层对“准则”层、“准则”层对指标层的判断矩阵的建立。本研究将目标层对“准则层”的判断矩阵与一致性检验进行展示。构成的判断矩阵如式（1）所示。

再进行矩阵归一化，其结果如表 3 所示。

表3 矩阵归一化

最后，经过层次单排序和一致性检验。因为判断矩阵的生成是通过经验和知识得到的，故需对矩阵进行一致性判断，才能证明所构建的 AHP 筛选模块中各指标之间逻辑关系的正确性。

（1）计算判断矩阵的一致性指标 CI，计算公式如式（2）所示。

式中：λmax—判断矩阵Jsx－s12～s14的最大特征值；

n—判断矩阵的阶数，即各项元素的数量。

（2）根据 AHP 算法中随机一致性指标 RI 与阶数n之间的对应数值关系，即可得出与一致性比例 CR 相关的平均随机一致性指标 RI。随机一致性指标 RI 列表如表 4 所示。

表4 RI 列表

（3）计算一致性比例 CR，计算公式如式（3）所示。

当 CR＜0.1 时，即可认为判断矩阵具有良好的一致性；否则，需对该矩阵进行一致性修正。经计算，求得λmax=3.053 7，CI=0.026 9。

经查表，当n=3 时，RI= 0.58。由式（3）可知，CR=0.026 9/0.58 =0.046 3＜0.1，故判断矩阵Jsx－s12～s14满足一致性条件。

2.3 各要素权重分析

平台各项要素权重如表 5 所示。

表5 平台各项要素权重表

综合表 5 各项指标的权重排序发现，单位建筑面积能耗S1、单位建筑面积电费S4、节能管理创新性S10这 3 项指标权重较大，是筛选时关键要素和优先考虑项。在平台上勾选这 3 项指标经过 AHP 筛选模块计算的结果是崇明新城文化科技馆。

为了验证 AHP 筛选模块的准确性，所以要进行单位建筑面积的电费和能耗对比，并提出场馆类建筑的节能改造策略。

3 建筑运行分析

3.1 能耗数据对比

上文已经通过 AHP 筛选模块选出崇明新城文化科技馆，然后在平台上针对同类型的场馆类建筑进行单位建筑面积能耗S1和单位建筑面积电费S4统计对比，其结果如表 6。

表6 同类型场馆建筑单位面积电费和能耗对比表

由表 6 可知，崇明新城文化科技馆的单位建筑面积电费和能耗是这些同类型场馆类建筑中最高的，说明筛选模块正确筛选并发现了该科技文化馆的能耗和电费问题。

3.2 场馆类建筑节能改造策略

场馆类建筑耗能较大的系统分别是暖通、照明和动力系统。因为要保证场馆内的温、湿度环境场达标，场馆照明时间和照度达标，满足电梯、生活水泵等用能负荷，所以针对这 3 项系统进行节能策略的提出，同时改变场馆建筑的能源管理方式，如表 7 所示。

表7 场馆类建筑节能改造策略

4 结 语

本研究针对目前能耗监测平台成果转化率低，难以通过监测推动建筑切实的能效提升和节能降耗这一问题，以崇明区能耗监测平台为例，研究增加基于 AHP 的筛选模块，帮助平台用户和各级主管部门筛选具有节能潜力的建筑，降低了筛选准则和指标权重系数的人为主观性，提高容错能力，减少人为工作量并降低重复性。

本研究通过专家意见法的方式确定了 AHP 模型的 11项具体筛选指标以及权重，并在示例中从目前接入平台的建筑中筛选出了崇明新城文化科技馆。经过数据对比分析发现崇明新城文化科技馆单位建筑面积电费与能耗均是本案例同类型场馆建筑中的最大。这说明本平台的筛选模块结果有效。