公共建筑能耗影響因素指標合成分析及交互作用研究

羅澤豐 詹筱霞

（贛南科技學院 資源與建筑工程學院，江西 贛州 341000）

0 引言

公共建筑的能耗研究一直是建筑領域節能降耗研究的重點內容之一。通過建立和分析公共建筑的能耗影響因素，并根據有關能耗影響因素開展指標合成分析，進而開展基于公共建筑能耗影響因素的交互作用計算和分析，為公共建筑能耗控制重點的選擇提供技術支撐，為公共建筑領域節能降耗實現路徑的分析提供參考。

1 公共建筑能耗影響因素建立和分析

關于公共建筑能耗影響因素的建立與分析，基于文獻調查、實地調研、專家咨詢和訪談問卷等形式，確定了我國現階段的公共建筑能耗影響因素主要包括建筑本體、用能設備、人工使用時長、建筑功能環境等四個方面[1]。各層面的影響因素如圖1所示。

圖1 公共建筑能耗影響因素統計圖

根據圖1所示內容可以看出，在建筑本體層面，存在的公共建筑能耗影響因素數量最多，有15項指標，且這15項指標均和公共建筑的土建設計技術參數以及綠建設計技術參數緊密關聯；在用能設備層面的能耗因素只有4項，集中體現于公共建筑內部暖通設備的溫度設置及燈光、設備等的布設密度；在人工使用時長和建筑功能環境層面的能耗影響因素數量雖然較少，但是運行時間、采暖度日數、空調度日數等影響因素均對建筑的日常運行能耗、年度運行能耗有著較大的影響。[2]此外根據圖1所示的22項公共建筑能耗影響因素指標，對于我國江西省內大部分公共建筑的能耗影響因素值域進行數據整理和統計，得到的統計結果見表1。

根據圖1 所示的公共建筑能耗影響因素和表1 所示的江西省內公共建筑能耗影響因素值域統計結果，為開展江西省內的公共建筑能耗影響因素指標合成分析、交互作用計算及其分析等，提供了保障支撐。

2 公共建筑能耗影響因素指標合成分析

從前文可以看出，22 項公共建筑能耗影響因素指標，類別數值不同、單位不同，因此各項影響因素指標之間存在性質差異和單位量級差異[3]。另一方面，雖然這些能耗影響因素指標存在性質差異和單位量級差異，但均是在某一方面體現公共建筑的能耗表現。基于這些影響因素指標的差異和效用共同點，使用主成分分析法開展指標合成分析，將各類影響因素指標間的差異降到最低，將各類影響因素指標間的共通性提升至最大，以此有利于實現公共建筑能耗影響指標的交互作用計算與分析[4]。

2.1 主成分分析法的理論內容

主成分分析法，是將一系列搜集整理到的影響因素指標進行數據標準化的一種數學方法。以公共建筑能耗影響因素指標為例，如在統計階段共有m 個初始影響因素指標變量，分別為X1、X2、X3、X4、...、Xm和n個評價對象，那么Xij表示第i 個評價對象對應第j 項影響因素指標的取值。Xij’表示對Xij進行數據標準化處理后的取值。初始數據標準化的計算公式如式（1）[5]。

根據式（1）對公共建筑能耗影響因素進行初始數據標準化之后，可以建立標準化數據變量之間的有關系數矩陣R[6]。有關系數矩陣R中第i行第j個矩陣元素的計算式如式2所示。

2.2 主成分分析法計算

根據表1 所示的統計值域，按照式（1）和式（2）進行22 項公共建筑能耗影響因素指標數據標準化計算，得到的計算結果如表2所示。

表2 江西省內公共建筑能耗影響因素指標數據標準化計算結果

完成對于初始數據的標準化之后，可以通過計算并比較累計貢獻率的方式，從前文22 項影響因素指標中，進一步確定公共建筑能耗關鍵因素指標。因素Xij的累計貢獻率ɑij計算式如式3所示。

根據表2和式3依次計算這22項公共建筑能耗影響因素指標的累計貢獻率，得出的計算結果如表3所示。

通常情況下，一般將累計貢獻≥90%的影響因素指標，作為關鍵影響因素指標。透過表3 可以看出，累計貢獻率≥90%的影響因素指標編號分別為X5、X6、X13、X14、X15、X16、X17、X21、X22，對應的影響因素指標分別為體形系數、外表面積、外墻遮陽系數、窗戶和墻體面積、地下墻體及地面熱阻、空調設定溫度、供暖設定溫度、采暖度日數、空調度日數。

3 公共建筑能耗影響因素交互作用計算

所謂公共建筑能耗影響因素之間的交互作用，即每兩個因素之間通過交互影響率計算，如果這兩個因素之間的交互影響率＞0.5，則兩個因素指標呈現協同作用；如果這兩個因素之間的交互影響率=0.5，則兩個因素指標互不影響；如果這兩個因素之間的交互影響率＜0.5，則兩個因素指標呈現拮抗作用[7]。由于江西省內公共建筑的能耗影響因素指標較多，對22 項指標中任意兩項指標開展交互作用計算，不僅計算量大，也存在較大誤差影響[8]。故選取前文確定的9 項關鍵因素指標X5、X6、X13、X14、X15、X16、X17、X21、X22進行交互作用計算。任意兩個影響因素指標間的交互作用計算式如式（4）所示。

式中：σi-j——第i項影響因素指標和第j項影響因素指標之間的交互影響率；

ɑi——第i項影響因素指標的累計貢獻率；

ɑj——第j項影響因素指標的累計貢獻率。

根據表3和公式（4）計算的結果如表4所示。

根據表4 中的計算結果，可以判斷江西省內公共建筑9 項能耗關鍵影響因素指標中，任意兩項指標之間的交互作用情況，比如影響因素X5與影響因素X6之間的交互影響作用值σ5-6=0.621，這說明影響因素X5與影響因素X6之間呈現協同作用，這兩個因素指標中有一項能耗上升，另外一項因素指標的能耗也會上升；比如影響因素X13與影響因素X21之間的交互影響作用值σ13-21=0.478，這說明影響因素X13與影響因素X21之間呈現拮抗作用，這兩個因素指標中有一項能耗上升，另外一項因素指標的能耗會下降。根據9項關鍵因素指標中任意兩項指標的交互作用情況，開展相應的能耗應對措施，將有助于實現公共建筑的能耗控制。

4 結束語

根據文獻調查和調研咨詢等手段，確定我國現階段公共建筑能耗影響因素的有關指標。再根據相應的統計分析結果，確定各個有關能耗影響因素指標的值域。然后借助主成分分析法的有關理論，對各個影響因素指標的初始值域開展數據標準化處理，盡可能降低各個影響因素指標間的性質差異、量級單位差異。而后在完成關鍵影響因素指標的篩選后，利用交互作用計算函數式，對9 個關鍵影響因素指標中的任意兩項指標開展交互作用影響值計算，根據交互作用影響率判斷9 個關鍵影響因素指標中任意兩項指標的交互作用影響情況。