楼宇自控系统综合评价研究

张 斌

(1.上海交通大学, 上海 201100;2.华东建筑设计研究院有限公司, 上海 200002)

0 引 言

智能建筑是建筑学与信息技术结合体,是信息化社会在建筑领域的发展结果。而楼宇自控系统(BAS)是智能建筑的基本,通过对建筑(群)的各种设备实施综合自动化监控与管理,为业主和用户提供安全、舒适、便捷、高效的工作与生活环境,并使整个系统和其中各种设备处在最佳工作状态,从而保证系统运行的经济性和管理的现代化、信息化和智能化[1]。因此,一套科学、系统、完善的BAS评价体系对整个项目具有指导意义,将有助系统方案优化,加强管理决策水平,改善后期运行使用效果。

BAS本身就是一个由多个有机联系、相互依存的要素所组成的大规模复杂系统,不能仅从单一指标上实现对BAS整体水平优劣的评价,需要将影响系统的多个要素分析处理,做出综合评价。本文结合BAS特点,运用综合评价系统学方法,建立一套全面的评价指标体系,然后利用层次分析和模糊数学的隶属度理论,把定性评语转化为定量计算,最后得出综合评价结果。

1 BAS评价指标体系

BAS设计原则和实施目标可概括为:投资合理,经济与社会效益高;系统设备安全可靠,便于管理维护;高效节能,提供舒适环境[2]。以此作为评价体系导向原则,选取经济性、安全性、有效性作为BAS评价体系中目标层的3个一级指标。

在此基础上,本文将影响BAS的因素层次化、分解化。相关文献[3]及专家经验,将经济性进一步拆分为成本和收益,并分别细化为投入成本、运营成本、人员成本以及节约能源、环保、品质提升的显性收益和隐性收益。同理,安全性细化为BAS系统可靠性、设备故障时间及使用寿命,而BAS有效性体现为监测、控制和实施效果即舒适度反馈,其中控制主要体现为控制的幅度、精度及相应速度,监测对象常规包括电力、设备和能耗,BAS实施效果包括空调、照明及其他设备的舒适程度。

基于层次分析思想,建立BAS评价体系,共包括3个一级目的指标、6个二级分类指标和18个三级具体因素指标。楼宇自控系统评价指标如表1所示。

表1 楼宇自控系统评价指标

2 BAS评价方法和权重

BAS构成和功能较为复杂,各系统联系密切,单个系统指标的优劣对其他系统指标及最终实施效果可能均有影响,属于多目标多准则系统[4]。同时系统各指标界限不明,难以归类,且对最终评价结果影响也难以量化(无法明确),具有模糊性的特点。

针对BAS评价体系的上述特点,本文采用层次分析法(AHP)确定评价指标的重要度权值,同时采用模糊综合评价法,通过模糊数学的隶属度原则,将专家的定性评语无量纲化作为评价指标的数值,并建立模糊矩阵,最后通过两者合成得到评价结果[5]。

(1) 因素集和评价集。根据已建立的BAS评价体系,可得各级指标因素集,本案例中U={A,B,C},B={B1,B2,B3},C1={C11,C12,C13},其余类同。将对BAS评价由好到坏的集合定义为评语集,用集合V={V1,V2,…,Vm}表示,在建筑机电系统综合评价的调查中一般设置评语等级为4～7个。本文选取m=4,即BAS评价集表示为V={V1,V2,V3,V4}={优,良,中,差},对应无量纲数值范围为0.75～1,0.50～0.75,0.25～0.50,0～0.25。

(2) 权重。采用AHP确定评价指标权重,通过下层指标对于上层重要性的两两之间作比较,构成一个比较矩阵,比较结果aij(i=1,2,…,n)用1～9标度对结果赋值,数值大小反映i元素与j元素相比的重要程度,反比较时取倒数。利用方根法将所得的判断矩阵归一处理,有:

由此得到特征向量W=(W1,W2,…,Wn)T,再对矩阵进行一致程度的校验,以避免两两比较过程中产生逻辑错误。对于多层次评价体系,需逐层计算权重结果,并逐层校验一致性。

(3) 模糊评价矩阵。采用专家调查方式,对各指标使用模糊评语集合进行评价,将各指标的各评语次数占总数的比例作为模糊矩阵R的各元素数值rij,从底层开始依次评价体系中权重向量相乘并加权求和,得出最上层结果U。最后将U与模糊评语集取值范围比较,确定其隶属哪个评语。

3 BAS评价应用

通过向10名专家发放调查问卷对某项目进行BAS评价。某位专家权重调查结果如表2～表10所示。

利用MATLAB编程计算,可得某专家重要性权重向量A1=(0.183 0,0.075 2,0.741 8),最大特征值γA1max=3.044 1,一致性指标CIA1=0.022,一致性比例CR1=0.038(<0.1)。同样可得A2=(0.637 0,0.104 7,0.258 3),B1=(0.581 6,0.309 0,0.109 5),C1=(0.098 9,0.536 8,0.364 3),C2=(0.166 6,0.093 8,0.739 6),C3=(0.319 6,0.558 4,0.122 0),A=(0.333 3,0.666 7),C=(0.4,0.4,0.2),U=(0.376 7,0.362 2,0.261 2)。经校验CR均小于0.1,一致性可以接受。

表2 某专家A1权重调查结果

表3 某专家A2权重调查结果

表4 某专家B1权重调查结果

表5 某专家C1权重调查结果

表6 某专家C2权重调查结果

表7 某专家C3权重调查结果

表8 某专家A权重调查结果

表9 某专家C权重调查结果

表10 某专家U权重调查结果

将10位专家各权重向量分别计算后取算术平均数。10位专家权重结果均值如表11所示。

表11 10位专家权重结果均值

通过向专家1～专家10发放调查表方式对该项目BAS三级指标进行评价,采用定义的模糊评语集,即V={V1,V2,V3,V4}={优,良,中,差},将得到的评语次数除以专家总人数,模糊矩阵R的各元素数值rij结果如表12所示。

表12 模糊矩阵R的各元素数值rij结果

对评语赋值(0.95,0.65,0.35,0.05),可得专家对三级指标评价期望值为A11=0.2×0.35+0.8×0.05=0.11,依次可计算得18项数值依次为rij=(0.110,0.260,0.230,0.590,0.680,0.830,0.800,0.770,0.680,0.590,0.680,0.680,0.890,0.920,0.920,0.770,0.830,0.800)。

将各级权重依次分别与模糊矩阵中对应数值相乘并求和,各评价指标权值结果如表13所示。

该项目BAS评价结果为U=0.667,综合评语为良。综合其他各级指标可以发现,一级指标A=0.499,综合评语为中,而B、C指标均为优,可认为该项目BAS经济性指标一般,但其他两项指标均较好。进一步分析二级指标,可初步判断造成该项目经济性一般,项目总评未达优秀的主要原因是A1成本指标数值过低,即项目BAS各项成本过高,故应进一步优化控制成本,以使项目BAS综合总评价提升。

表13 各评价指标权值结果

4 结 语

本文建立了一套BAS综合评价体系,并利用模糊数学理论和MATLAB编程方法,对实际项目进行实证研究,在评价结果基础上分析原因并尝试给出优化策略。在建筑电气设计尤其智能化设计过程中,还存在不少类似难以量化评价优劣的系统,也可采用本文方法对其进行模糊综合评价,以提高决策水平和后期运维效果。