基于AHP的夏热冬冷地区居住建筑空调能耗评价体系构建与应用研究

段姣姣，向夏楠，王晨光，王 盛，詹 俏，杨亚夫

(湖南城市学院 市政与测绘工程学院，湖南 益阳 413000)

由于人口增多、城市化加快和消费水平的日益增长，近20 a 来，我国建筑业蓬勃发展，城市房屋密度几乎饱和.建筑作为社会3 大能耗大户之一，对能源的消耗和环境影响巨大.因此，针对低能耗建筑、绿色建筑、可持续性建筑、零能耗建筑等的研究从未间断并呈现越来越被重视的态势.研究人员不仅需从设计、施工、运营维护、控制、改造等方面考虑建筑节能，还应进一步综合使用者的心理、行为等复杂的社会背景因素.

夏热冬冷地区夏季炎热、冬季寒冷，常年湿度高，在自然条件下其室内热环境差.然而，这类地区面积广、人口稠密、经济发达[1]，且由于冬季采暖和夏季制冷等措施的普及，其建筑能耗急剧上升.

在各类型建筑中，居住建筑的规模是最大的，且人均住宅面积逐年增长.2001 年我国居住建筑竣工面积为前5 a 居住建筑竣工面积之和，截至2017 年初，存量住宅面积高达550 亿m2[2].同时，随着人们生活水平的提高，居住建筑的空调使用量也快速增加.通过查询夏热冬冷地区各省历年统计年鉴，发现这类地区各省、市历年城镇居民空调每百户拥有量急剧增加.近年来，家用空调数量稳定增加，由1 户1 台向1 室1 台发展[3].因此，不解决日益增加的居住建筑空调能耗问题，建筑业“双碳”目标难以实现.

1 居住建筑空调能耗研究背景

已有研究一般通过调研实测[4-7]和实验模拟[8-9]得出如下结论：居住建筑空调能耗与建筑、居住者、设备、气象条件等有关.

1.1 评价指标体系构建

针对同一热工区的居住建筑空调能耗进行分析，其气象条件基本具有一致性.因此，本文从建筑、居住者、设备等角度出发，结合各指标对居住建筑空调能耗的影响程度，选取其主要因素(物理、人为、技术、社会和经济)作为5 个一级指标)，并建立相应的二级指标，构建居住建筑空调能耗评价指标体系.

1.2 评价方法选择

建筑空调能耗的评价方法主要包括主成分分析法(PCA)、层次分析法(AHP)、熵值法、模糊评价法、因子分析法等，其中应用较为广泛的是主成分分析法和层次分析法.

主成分分析法是一种降维统计方法，即对提出的所有变量进行相关分析，剔除重复变量，重新组合出新的彼此无关的综合指标替换原有指标，并尽可能多地保留原有信息.

层次分析法是一种排序统计方法，即对提出的所有因素根据其隶属关系按不同层次聚集组合，再通过两两重要性的对比形成多层次的分析结构模型，并确定最低层相对于最高层的权重.

居住建筑空调能耗的影响因素是错综复杂的，需要建立指标体系进行分层处理.基于此，本文采用层次分析法作为评价方法.

2 建筑空调能耗评价

2.1 评价流程

首先，通过调研分析和文献综述[10-11]，初步建立一套科学精炼的、代表性较强的指标体系和相应的评价标准；其次，选用适当的评价方法并建立准确的数学模型.居住建筑空调能耗评价的一般流程如图1 所示.

图1 居住建筑空调能耗评价流程

2.2 具体评价指标

从纵向角度来看，居住建筑空调能耗小到房间、住户，大到建筑或小区，甚至热工区(如夏热冬冷地区)，涉及面很广.根据居住建筑空调能耗和各纵向层间的关联度，可将居住建筑空调能耗划分为房间、住户、建筑和热工区4 个层次.从横向角度来看，居住建筑空调能耗根据不同的影响因素可划分为物理、人为、技术、社会和经济5 个层次.具体评价指标体系见表1.

表1 居住建筑空调能耗评价指标体系

在表1 中，各项指标又包括了多项要素，如物理因素包括房间、住户、建筑和热工区的户型(房间形状)、层数、面积、朝向、围护的结构参数等；人为因素包括其常住人口在室时间、空调启闭时间(年均和日均)、空调开启温度、开窗状态等；技术因素包括其空调设备类型、数量、性能参数、单位时间能耗等；社会因素包括其常住人口结构、数量、节能意识、年龄、职业等；经济因素包括其常住人口经济收入、消费水平等.

2.3 层次分析法评价

层次分析法(AHP)主要用于求解多层次结构问题，是多指标综合评价的一种定量方法，同时它也是一种定性与定量相结合的方法，能把定性因素量化，将人的主观判断用数学方式处理，可在一定程度上检验和减少主观影响，使评价更趋科学化[12].AHP 本质是一种思维方式，已有很多学者将其应用于建筑的节能水平评估.

首先，该方法通过把复杂系统分解成各组成因素，并将这些因素按支配关系组成多层次结构；其次，通过各层次因素的两两比较，对其相对重要性作出判断，并构造判断矩阵；最后，通过计算，确定决策方案相对重要性的总排序.应用AHP 法的整个过程是分解、判断和综合的过程，其主要内容和步骤如图2 所示.

图2 AHP 方法的内容与步骤

2.3.1 构造各层判断矩阵

在确定好层次结构的基础上，构造各层判断矩阵M，且其元素(赋值依据见表2)应满足

表2 指标关联程度赋值

2.3.2 计算权重向量

权重向量是对各判断矩阵中的准则层或指标层的指标因子进行重要性排序，包括3 个步骤：

1)求解判断矩阵M各行元素的乘积pi，即

2.3.3 一致性检验

确定好优先级并在判断矩阵的基础上按式(4)～式(6)进行一致性检验.

表3 随机一致性指标

2.3.4 组合权重排序

由于目标层A-准则层B和准则层B-指标层C的权重存在各自的排序，为了得到各因素的综合排名，需计算组合权重，即

3 实例分析

本研究以夏热冬冷地区某城市居住建筑空调能耗为对象进行影响因素评价，通过理论分析确定了影响夏热冬冷地区居住建筑空调能耗的主要因素是建筑物物理参数、设备技术参数、居住者行为以及其社会特征和经济水平，其中经济水平受限于居住者的社会特征，如节能意识.

3.1 建立层次结构

首先，在物理、人为、技术和社会4 个主导因素的基础上分析各自指标体系；其次，建立目标层A-准则层B-指标层C 的层次结构.其具体结构如图3 所示.

图3 某居住建筑空调能耗评价层次结构

3.2 结果分析

根据2.3.1～2.3.2 的相关理论计算得出，目标层到准则层的判断矩阵与权重值见表4，准则层B1 到指标层的判断矩阵与权重值见表5.再根据2.3.3 对权向量进行一致性检验，其中目标层A-准则层B 的CR=0.011＜0.1，准则层B1 到指标层的CR=0.015＜0.1.这说明目标层A-准则层B1-指标层的判断矩阵与权向量均通过了一致性检验.

表4 目标层到准则层的判断矩阵与权重值

表5 准则层B1 到指标层的判断矩阵与权重值

同理，准则层B2～B4 到指标层的判断矩阵与权重值均可被计算出来，具体结果见表6～表8.其权向量的一致性检验结果依次为：准则层B2到指标层的CR=0.015＜0.1；准则层B3 到指标层的CR=0.011＜0.1；准则层 B4 到指标层的CR=0.015＜0.1.这说明准则层B2～B4 到指标层 的判断矩阵与权向量也均通过了一致性检验.

表6 准则层B2 到指标层的判断矩阵与权重值

表7 准则层B3 到指标层的判断矩阵与权重值

表8 准则层B4 到指标层的判断矩阵与权重值

对以上各层判断矩阵与权重值进一步计算分析，得到居住建筑空调能耗组合权重见表9，其因素排序如图4 所示.

图4 某居住建筑空调能耗影响因素排序

表9 组合权重计算结果

由表9 和图4 可知，从横向来看，B 层人为因素是影响此居住建筑空调能耗权重最大的因素；C 层每日空调启闭时间、开启温度和围护结构参数是影响此居住建筑空调能耗权重排名前3 的因素.因此，引导空调使用人的行为和围护结构的优化设计是该建筑节能减排的关键.

4 结论

本文构建了夏热冬冷地区居住建筑空调能耗评价体系，其纵向表现为房间、住户、建筑或小区、城市或热工区4 个层次；横向表现为物理、人为、技术、社会、经济5 个层次.通过对具体问题的确定、相关因素的划分与选定、层次结构的建立、判断矩阵的构造、优先级确定和一般性检验等程序，选用层次分析法作为评价方法确定了评价体系的数学模型，并利用该模型对夏热冬冷地区某居住建筑空调能耗进行了评价.结果表明：人为因素是影响此建筑空调能耗权重最大的准则层影响因子，为46.68%；空调的每日启闭时间和开启温度以及围护结构参数是影响此建筑空调能耗权重排名前3 的指标层影响因子，分别为19.48%、12.30%和11.59%.

在研究过程中还发现居住建筑能耗评价的指标数据不完整、定量难度大、评价方法不成熟和数据处理工作量较大等问题，这使得居住建筑空调能耗评价系统的建构具有长期性，以后的研究可考虑建立互联网大数据处理系统.