基于SD的绿色建筑优化改造增量成本效益研究

李红兵,吴 璨,魏 辰,何 云,黄 浩，吴贤国

(1.武汉理工大学 土木工程与建筑学院,湖北 武汉 430070；2.武汉市城市建设投资开发集团有限公司,湖北 武汉 430070；3.文华学院 城市建设工程学部,湖北 武汉 430074；4.华中科技大学 土木与水利工程学院,湖北 武汉 430074)

随着可持续发展理念的提出,人们越来越重视对经济可持续的研究。在绿色建筑优化改造时,尽管会带来节约能源、保护环境等效益,但同时也会加大成本的投入。传统研究中局限于对绿色建筑投资成本或效益进行单方面研究,制约了绿色建筑的发展。因此,需综合考虑前期成本投入,对项目未来数十年的增量成本效益进行仿真模拟,对比分析数据结果并计算动态投资回收期,从经济的角度对绿色建筑优化改造方案进行分析。

在绿色建筑成本研究方面,Gan等[1]利用计算机对绿色建筑仿真优化进行审查,以最大程度的减少建筑物全生命周期的能耗。Lou等[2]基于系统动力学构建成本动因因果模型及成本控制模型,研究成本主要影响因素并提出相应措施控制成本。Gui等[3]根据澳大利亚商业建筑数据库探究了绿色建筑能源绩效和房地产因素的影响。祁士伟[4]构建增量成本效益评价模型选取最优节能技术组合满足节能和经济要求。在绿色建筑成本效益方面,Geng等[5]针对绿色建筑的效益从能耗、室内环境质量和居住者满意度方面进行了研究。Ade等[6]对新西兰住宅绿色建筑的成本和效益进行分析。Ding等[7]研究了一种基于双关注的长期短期记忆模型探究建筑的能耗数据。梁喜等[8]在考虑收益、风险、成本、政府激励等因素基础上建立绿色建筑改造的演化博弈理论。黄莹[9]从消费者视角出发,构建基于系统动力学的绿色住宅增量成本效益仿真模型,分析消费者购买绿色住宅的可行性。董爱等[10]从消费者的视角出发,基于系统动力学构建绿色建筑增量成本效益模型,仿真预测25年的增量成本效益变化情况。

本文基于系统动力学构建绿色建筑增量成本效益仿真模型。将基于BIM技术结合绿色建筑软件模拟所得最佳优化改造方案参数数据作为系统动力学模型常量变量的输入数据,按照节能设备使用寿命确定仿真模拟周期,得到周期内增量成本、增量效益以及增量成本效益的变化曲线图,计算动态投资回收期,从经济的角度分析绿色建筑最佳优化方案的可行性,并进行多因素的敏感性分析；在Pareto最优解集中另选几组数据进行情景仿真模拟。

1 构建基于系统动力学的增量成本效益模型

系统动力学(System Dynamics,SD)是根据系统中变量之间的内部关系来模拟现实世界的网络,构造并分析真实世界的系统。变量识别是系统动力学模型建立的初始和重要部分,它是定义模型变量和相互关系的关键。在变量识别之后,进行变量关系的分析并建立模型,包括反馈回路识别、公式确定和模型建立验证测试。系统动力学模型建立可对研究问题进行系统演化分析、敏感性分析及模型检验。

1.1 基于系统动力学的增量成本效益体系构建

1.1.1 增量成本效益分析

增量成本效益为增量效益与增量成本的差值,即采用绿色建筑优化方案进行改造后产生的净利润。

1.1.2 增量成本分析

绿色建筑增量成本是指为节省能耗、降低碳排放、提高热舒适所采取的改造优化方案和增加的额外成本。绿色建筑增量成本分解树状图如图1所示。

1.1.3 增量效益分析

绿色建筑增量效益是指采取绿色建筑优化改造方案后节省的费用。从经济学的角度分析增量效益,可分为节能经济效益、环境效益、社会效益这3个效益指标。

(1)节能经济效益。节能经济效益是指采用绿色建筑优化改造方案后在项目运营阶段节省电能所产生的经济收益,受节能量和电价直接影响,包括空调系统节能效益、照明系统节能效益以及其他设备节能效益3个方面[11]。

(2)环境效益。环境效益包括碳排放治理节省效益和建筑寿命延长效益两类。

(3)社会效益。社会效益包括工作效率提高效益和医疗费用节省效益两类,这两类节省效益均受热舒适变化值的直接影响。

1.2 基于SD的增量成本效益模型构建

1.2.1 系统目标与边界划分

系统动力学的模型构建与仿真分析可用软件Vensim进行模拟。构建绿色建筑增量成本效益系统动力学模型的目标是结合实际情况预测仿真模拟周期的增量成本效益,通过系统仿真模拟,分析增量成本、增量效益的变化情况以及对增量成本效益的影响,进而研究增量成本效益的变化情况并计算动态投资回收期,以此对绿色建筑优化改造方案进行合理的评价。

1.2.2 构建因果回路图

增量成本子系统主要发生在改造阶段,包括采用绿色建筑优化方案后的照明系统、空调系统和围护结构增量成本。梳理增量成本子系统中3类增量成本的构成因素和定性联系,绘制增量成本子系统因果回路图如图2。

图2 增量成本子系统因果回路

在节能系统经济效益子系统中,电价和节能量增长使节能经济效益提高[12]。随着人们节能意识的加强和节能水平的提高,管理者对节能设备管理提升,从而加强节能效果,产生更多节能量,提高节能经济效益。考虑子系统中的构成因素和因素间定性联系,绘制节能经济效益子系统因果回路图3。同样的方式可得到环境效益和社会效益子系统的因果回路，如图4，5所示。

图3 节能经济效益子系统因果回路

图4 环境效益子系统因果回路

分析4个子系统中变量之间的定性关系 ,汇总子系统的因果回路图,绘制绿色建筑增量成本效益总因果回路图(图6)。当增量成本效益增加时,人们的节能意识水平也会随之提高,产生更多的节能量,增加节能经济效益及环境效益,进而增加增量成本效益。

图5 社会效益子系统因果回路

1.2.3 构建存量流量图

根据绘制的增量成本效益总因果回路图(图6)中的变量及变量间定性关系,可以对该系统进行扩充与完善,建立增量成本效益存量流量图(图7)，描述变量间的定量关系。

图6 增量成本效益总因果回路

图7 增量成本效益存量流量图

1.2.4 建立系统动力学方程

在确定好系统动力学模型中各变量关系后,对模型中的变量方程进行编辑与解释,将定性关系转变为定量关系描述,其中环境效益和社会效益采用间接效益货币化方法将其转变为定量关系描述[13,14]。其主要方程也是各变量之间的逻辑关系,根据在模型之中的变量数学关系而制定,例如对于增量成本效益,其方程为：增量成本效益=INTEG(增量效益-增量成本,0)万元；改造阶段增量成本=IF THEN ELSE(Time=项目改造时间,照明系统增量成本+空调系统增量成本+围护结构增量成本,0)万元。节能经济效益=IF THEN ELSE(Time≤项目开始运营时间,0,电价×节能量/10000)万元；环境效益=节省碳排放治理费+建筑寿命效益(万元)；社会效益=IF THEN ELSE(Time≤项目开始运营时间,0,工作效率提高量+医疗费用减少量)(万元)。以此类推,完成各子系统的系统动力学方程构建[15]。

1.2.5 模型检验

模型构建完成后，对模型进行检验,确保模型的正常运行及模型准确性[16]。通过运行检验各系统边界、心智模型、极端条件、敏感性测试等检验模型的可靠性,使结果与实际相符。以极端条件测试为例,将某一变量变为0,观察其他相关变量的变化趋势是否合理,若符合实际情况,则说明模型具有可靠性[17]。

2 实例分析

2.1 模型假设和参数设置

武汉市华中科技大学西十二楼采用SVM-NSGA-Ⅱ的绿色建筑多目标优化改造方案,对该教学楼建筑能耗、碳排放、热舒适三个预测目标进行优化,得到60组Pareto最优解集,对60组最优解集使用理想点法求最优解,得到点P(2394.24,3914.81,0.16)对应的设计参数为最佳优化方案。

将原方案与优化改造方案中的设计参数及目标值进行对比，如表1所示,现以西十二教学楼为例,借助软件Vensim进行模拟分析其增量成本效益,先选取绿色建筑最佳优化改造方案的围护结构参数及空调温度设置参数,并选用节能设备,如LED节能灯具及节能空调系统设备。假设在绿色建筑最佳优化改造方案及节能设备上对该项目进行绿色建筑优化改造,令该项目模型模拟周期为25年,其中改造期2年,步长为1年。假设节能设备随着时间的推移逐渐老化,从第8年起节能效果减弱,设置一定的衰减函数。为使模拟结果更符合实际情况,应将通货膨胀率对增量成本效益的影响考虑进去。其中,参照国家统计局近10年的通货膨胀率,在本实例分析中设为平均值2.1%；碳排放治理成本设置为345元/t；初试电价设置为0.55元/kW·h,年电费增长量为0.02元/年。

表1 原方案与优化方案对比

2.2 基于SD的绿色建筑优化改造增量成本效益模拟分析

2.2.1 增量成本分析

增量成本主要产生在项目改造阶段(改造期2年),改造期的2年增量成本急剧上升,第3年项目运营阶段增量成本下降,3年后增量成本一直为0。其原因在于Vensim进行模拟的周期为节能设备替换周期,因此不考虑项目运营阶段的设备替换维修费用,所以运营期增量为0。

2.2.2 增量效益分析

节能经济效益、环境效益、社会效益3个子系统及增量效益的变化曲线如图8所示。

图8 增量效益系统变化曲线

节能经济效益增量在前两年数值为0,从第3年增长。随着电价每年不断的增长,节能经济效益也在缓慢增长,在第8年左右,由于节能设备等老化问题逐渐显现,减弱了节能效果。到第10年左右,随着人们节能意识的加强和节能水平提高,节能量也相比之前变大。在电价增长、设备老化、节能意识水平的共同作用下,总体节能经济效益一直处于增长的趋势。

环境效益改造期增量数值为0,进入运营阶段后,随着节能量的产生,碳排放大幅度降低,节省碳排放治理费的同时也延长了建筑寿命。到第10年左右,由于人们节能意识水平对节能量的影响,环境效益会有短暂的增长。随着运营时间的增长、设备老化等问题对环境效益的影响更显著,因此环境效益后期会逐渐下降。

社会效益在第8年后逐渐下降,由于设备性能降低,热舒适程度也开始降低,人们的工作效率及医疗费用减少量相比之前均有所下降,因此社会效益也开始逐渐下降。

增量效益变化曲线是增量效益与增量成本之和,将上述几个子系统合成得到增量效益的变化曲线。

2.2.3 增量成本效益分析

增量成本效益变化曲线如图9所示,经历了从0开始先下降变为负值再上升由负值变正值的过程。随着项目进入运营阶段,不再产生成本的投入,此时绿色建筑优化带来的效益也开始慢慢显现,增量效益逐渐超过增量成本,增量成本效益开始逐渐增加,变为正值。增量成本、增量效益、增量成本效益变化对比图如图10所示。

图9 增量成本效益变化曲线

图10 增量成本效益及增量成本、效益对比

模拟期内增量成本效益具体变化值见表2。

表2 年增量成本效益变化值

由表2可知,增量成本效益从第11年开始变为正值,最大为2092.62万元,该模型引入通货膨胀率变量,考虑了资金的时间价值,因此可以计算项目的动态投资回收期。通过内插法计算如下：

可得：Time=10.43年。

因此,西十二教学楼绿色建筑优化改造的动态投资回收期为10.43年,除去改造阶段的两年时间为8.43年,即从建筑开始运营后的第8.43年起,增量成本效益变为正值并逐渐增长。

2.3 敏感性分析

2.3.1 节能量敏感性分析

假设其他参数不变，节能量取值分别变化±20%,图11中两图增量成本效益的变化情况基本一致,增量成本效益的变化主要在50%置信区间内。当节能量增长或降低20%时,增量成本效益增长或降低25%,敏感度系数为1.25。可见,节能量的敏感性较大,对增量成本效益的影响较为显著。

图11 节能量敏感性分析

2.3.2 碳排放节省量敏感性分析

假设其他参数不变,碳排放节省量取值分别变化±20%,可以看出,图12中两图增量成本效益的变化情况基本一致,当碳排放节省量增长或降低20%时,增量成本效益增长8%或降低8%,敏感度系数为0.4。可见,碳排放节省量的敏感性一般。

图12 不同碳排放节省量敏感性分析

2.3.3 热舒适减小值敏感性分析

假设其他参数不变,热舒适减小值取值分别变化±20%,可以看出,图13中两图增量成本效益的变化情况基本一致,热舒适敏感度系数仅为0.15。可见,热舒适减小值的敏感性很低,对增量成本效益的影响不大。

图13 不同热舒适减小值敏感性分析

2.3.4 多因素敏感性分析

对节能量、碳排放节省量、热舒适减小值进行多因素敏感性分析,解决因素关联性问题。假设成本不变,节能量、碳排放节省量、热舒适减小值取值同时增加20%或减少20%,可以看出,图14中两图增量成本效益的变化情况基本一致,3因素同时变化的敏感度系数为1.4,大于单因素敏感性系数。可见,当节能量、碳排放节省量、热舒适减小值同时发生变化时,其对增量成本效益的影响最大。

图14 多因素敏感性分析

2.4 情景仿真与分析

2.4.1 情景选取

基于SVM-NSGA-Ⅱ的绿色建筑多目标优化得到的Pareto最优解集中选择不同方案,在不改变照明系统及空调系统节能优化措施的情况下,仅对围护结构及空调设置温度按照不同优化方案而调整进行情景仿真与分析。将情景1定义为理想点法得到的绿色建筑最佳优化方案,情景2～5定义为Pareto最优解集中另外四组离理想点距离也很近的绿色建筑优化方案。5种情景具体参数设计见表3。

表3 情景仿真参数设计

2.4.2 情景仿真模拟

在2.2节构建的系统动力学模型中依次设置各情景参数,并运行软件Vensim进行仿真模拟,可得各子系统及增量成本效益变化曲线对比图如图15～17。增量成本、节能经济效益、环境效益、社会效益、增量效益及增量成本效益的具体数据见表4。

图15 增量效益及各子系统情景仿真结果对比

表4 各子系统情景仿真数据结果 万元

图16 增量成本情景仿真结果对比

图17 增量成本效益情景仿真结果对比

2.4.3 情景仿真结果对比分析

由表4可知,在窗墙比、外窗传热系数、外墙传热系数、屋顶传热系数、空调采暖和制冷设备温度的共同影响下,增量成本、增量效益、增量成本效益之间没有相对固定的变化规律。尽管情景1的平均增量成本不是最大的,但在多种绿色建筑优化措施的共同影响下,情景1的增量成本效益最大,为2092.62万元,从经济的角度验证了理想点法所得最优解的准确性。在实际工程中,应考虑多种节能技术的共同影响,从多个角度出发,选取最合适的绿色建筑优化方案。

2.4.4 仿真结果分析

在实例中,将绿色建筑优化方案及节能设备参数输入绿色建筑模拟软件中,得到基于BIM技术的成本、能耗、碳排放、热舒适等数据,将这些数据输入系统动力学增量成本效益模型中,结合改造阶段时间及节能设备使用寿命,以25年为仿真模拟周期运行模拟,分别得到各子系统及增量成本效益的变化曲线。结果如下：

(1)计算动态投资回收期为10.43年,即从此时之后绿色建筑收益可抵消投入成本,呈正值增长状态。分别对节能量、碳排放节省量、热舒适减小值进行敏感性分析研究3个效益子系统对增量成本效益的影响程度,发现节能经济效益子系统的影响程度最大,环境效益子系统次之,社会效益子系统最小。

(2)基于多因素敏感性分析发现同时变化三个参数对增量成本效益影响程度最大。在不考虑照明、空调节能设备变化的基础上,从已有的Pareto最优解集中选取包含理想点法所获最佳优化方案在内的5个方案进行情景仿真模拟分析,对比增量成本效益,发现理想点法所获最佳优化方案的增量成本效益最大,进一步验证了理想点法选取最优解的可靠性及经济效果。

3 结 论

(1)提出基于系统动力学构建绿色建筑优化改造增量成本效益仿真模型,从成本和效益进行综合考虑,按照节能设备使用寿命确定仿真模拟周期,从经济的角度分析绿色建筑最佳优化改造方案的可行性,并进行相关因素的敏感性分析,并借助软件Vensim进行情景仿真模拟。

(2)构建表示成本的增量成本子系统和效益的节能经济效益、环境效益及社会效益子系统,综合考虑增量成本体系中采取优化围护结构、照明系统、空调系统而增加的成本和相关效益,在变量识别之后,进行变量关系的分析并建立模型,主要包括反馈回路识别、公式确定和模型建立验证测试。

(3)以某楼为例,分析了基于系统动力学对绿色建筑优化改造增量成本效益进行研究的可行性,借助软件Vensim进行情景仿真模拟,将绿色建筑实施的经济效益量化计算动态投资回收期,并进行影响因素的敏感性分析,具有深远的现实意义。