0 引言

我國在20世紀90年代首次提出綠色校園的建設(shè)理念，將可持續(xù)發(fā)展引入校園建設(shè)與管理中。近年來，隨著我國高等教育事業(yè)不斷發(fā)展，高校建筑能耗隨之不斷增大，綠色校園的建設(shè)越發(fā)引起國家和社會的廣泛關(guān)注[1]。有關(guān)調(diào)查顯示，現(xiàn)階段我國建筑總能耗約占社會終端能耗的20.7%[2]。雖然高校建筑占所在城市建筑總量的比例僅為3%～7%，但是其所消耗的能源卻占建筑總消耗能源的30%，單位面積能耗更是普通居住建筑的5～10倍[3]。這表明了校園建筑的巨大節(jié)能潛力與綠色校園建設(shè)的重要意義。

自“十一五”以來，許多高校在國家的政策支持下建立了部分建筑能耗監(jiān)管平臺。能耗監(jiān)管平臺的建成一定程度上有助于提高校園用能管理水平，為建設(shè)綠色校園打下堅實的基礎(chǔ)。但是很多高校能耗監(jiān)管平臺建成后，能耗監(jiān)測數(shù)據(jù)并沒有得到有效利用。面對高校人員密度大、用能規(guī)律復(fù)雜的情況，合理利用能耗監(jiān)管平臺數(shù)據(jù)，建立區(qū)域建筑能耗模型對掌握校園建筑能源使用動態(tài)規(guī)律、制定合理的能源使用策略具有重要的實際應(yīng)用價值。

區(qū)域建筑能耗模型建模方法主要分為自下而上方法與自上而下方法。自下而上方法的技術(shù)路線是從底層樣本建筑能耗出發(fā)，匯總各類建筑數(shù)據(jù)得到區(qū)域總能耗，其最大優(yōu)勢是可以用于分析新技術(shù)或政策對于區(qū)域當前及未來的能源節(jié)約情況，能夠為區(qū)域制定節(jié)能方案提供依據(jù)。從2000年以來國外自下而上的區(qū)域建筑能耗模型得到迅速發(fā)展，尤其是在美國及歐洲建立了許多城市或區(qū)域的建筑能耗模型。研究者們開發(fā)了一系列自下而上的居住建筑能耗模型[4]，包括加拿大[5]、芬蘭[6]、比利時[7]等國家的不同城區(qū)。MacGregor等人建立了新斯科舍省住宅能源模型，使用了27個原型建筑，并使用每小時分析程序(HAP)評估了每種原型建筑的能耗，根據(jù)每個原型所代表的住宅類型的總面積，將能耗值外推至該類型建筑整體[8]。Huang等人利用16個多戶型和45個單戶型居住建筑作為原型建筑，在DOE-2.1軟件中選擇了16個不同的區(qū)域進行模擬，然后將原型建筑的能耗標準化并乘以該類型建筑總面積，建立了美國建筑存量空間熱負荷和冷負荷的工程能耗模型[9]。Streicher等人建立了瑞士自下而上的住宅冬季供暖能耗模型，該模型可以根據(jù)建筑類型和建筑單元估算供暖的具體能源需求和節(jié)能的理論潛力[10]。

國內(nèi)對于區(qū)域能耗模擬也大都采用面積擴展預(yù)測的方式。潘毅群等人對區(qū)域建筑負荷及能耗的研究方法進行了綜述[11]。Li等人對夏熱冬冷地區(qū)的居住建筑進行了自下而上能耗建模分析，將居住建筑按照戶型、建筑形式、建造年代分類，并分別選擇典型建筑進行模擬，以面積擴展的形式對某城區(qū)的居住建筑建立了能耗預(yù)測模型，并結(jié)合人口及城市動態(tài)發(fā)展規(guī)律預(yù)測了至2050年的碳排放量及能耗情況[12]。針對面積擴展法預(yù)測的局限性，國內(nèi)有研究者提出將貝葉斯理論引入能耗預(yù)測模型的建立。徐朋濤等人以能耗監(jiān)測平臺數(shù)據(jù)為樣本信息，對上海市大型公共建筑能耗建立了分層貝葉斯模型，實現(xiàn)了對各類型公共建筑月均能耗、年均能耗的預(yù)測[13]。

目前區(qū)域建筑研究領(lǐng)域通過建立區(qū)域建筑能耗模型來分析建筑特征、制定能耗戰(zhàn)略的方式得到廣泛應(yīng)用。但是通過以上分析可以看出,仍然存在著一些問題，主要包括以下3點：1) 校園能耗監(jiān)管平臺投入運行使用后，部分高校對校園節(jié)能工作不夠重視，導(dǎo)致平臺運行管理存在障礙，存在平臺“建而不測”、對能耗僅進行簡單的監(jiān)測而沒有加以利用等問題。2) 目前自下而上的區(qū)域建筑模型的研究主要集中在城市或區(qū)域的居住建筑。歐洲、美洲和中國等國家和地區(qū)建立了許多關(guān)于居住建筑能耗的預(yù)測模型。但是在世界范圍內(nèi)缺乏對高校建筑能耗模型的研究。同時高校建筑種類眾多，人員活動密集，能源消耗巨大，具有重要的研究意義與應(yīng)用場景。3) 目前已經(jīng)建立的自下而上模型的預(yù)測依據(jù)主要來自原型建筑模擬能耗與調(diào)查統(tǒng)計信息，缺乏建筑能耗實際數(shù)據(jù)，存在預(yù)測結(jié)果與實際情況相差較大的問題。因此，本文提出了一種基于能耗監(jiān)測數(shù)據(jù)的貝葉斯能耗預(yù)測模型，并且對該方法與廣泛應(yīng)用的面積擴展法在不同維度的預(yù)測效果進行對比，為本方法的實際應(yīng)用提供可行性例證。

1 研究對象概述

研究對象為位于我國寒冷地區(qū)的某高校，校園中共有130余棟建筑，其中47棟建筑具有能耗監(jiān)管平臺，覆蓋率約為35.3%。校園內(nèi)建筑能耗監(jiān)管平臺實現(xiàn)了對教學樓、辦公樓、圖書館等建筑的電耗、水耗等的監(jiān)測，同時可以展示不同建筑、年度月度的能耗數(shù)據(jù)的對比分析，如圖1、2所示。其中電耗按照國家規(guī)定以照明插座用電、空調(diào)用電、動力用電和特殊用電4類分項記錄，能夠為建筑能耗模型修正提供依據(jù)，并且可以為制定建筑節(jié)能改造方案提供參考。

圖1 某高校能耗監(jiān)管平臺導(dǎo)航頁面

圖2 某高校能耗監(jiān)管平臺能耗數(shù)據(jù)展示圖

通過能耗監(jiān)管平臺數(shù)據(jù)顯示，校園建筑類型眾多，用能規(guī)律復(fù)雜。為了掌握校園能耗動態(tài)使用規(guī)律并制定合理的節(jié)能方案，需要建立高精度的能耗模型。由于目前高校能耗監(jiān)管平臺覆蓋建筑數(shù)量有限，所以利用有限能耗數(shù)據(jù)實現(xiàn)全區(qū)域能耗高精度預(yù)測的研究十分關(guān)鍵。而目前自下而上的能耗建模法普遍采用面積擴展的方式，其預(yù)測方法是將原型建筑的能耗密度乘以該類型面積。該方法建模信息僅限于原型建筑能耗，難以滿足校園建筑能耗模型高精度、精細化的要求。因此，本文提出一種基于能耗監(jiān)測數(shù)據(jù)的貝葉斯能耗預(yù)測方法，能夠?qū)崿F(xiàn)利用部分建筑的能耗實測數(shù)據(jù)對區(qū)域內(nèi)建筑整體能耗進行預(yù)測。該方法能夠充分利用已有監(jiān)測數(shù)據(jù)，提高模型預(yù)測精度。本文以該高校能耗平臺中的47棟建筑作為總體研究對象，分別建立簡單面積擴展預(yù)測模型與貝葉斯預(yù)測模型，并對比2種模型的預(yù)測結(jié)果。

2 貝葉斯能耗預(yù)測模型建立方法

目前被廣泛應(yīng)用的自下而上能耗模型的建立基于面積擴展法，其主要建模步驟分為三步：1) 將區(qū)域內(nèi)建筑分類，分類指標可以根據(jù)研究對象進行選擇，例如建筑形式、建筑年齡等，并且在每類建筑中選擇一個典型建筑作為該類型建筑的原型建筑。2) 利用建模軟件對每個原型建筑進行物理建模，模擬得到各類型建筑的能耗密度預(yù)測值。3) 通過各類型建筑能耗密度預(yù)測值和建筑面積得出區(qū)域整體建筑能耗。面積擴展法預(yù)測模型方程如下：

(1)

式中Q為建筑群總能耗；Ii為i類型原型建筑能耗密度預(yù)測值；Si為i類型建筑總面積；n為建筑類型總數(shù)。

它的優(yōu)勢是簡單、易操作，以原型建筑代替同類型建筑；缺點是數(shù)據(jù)信息量太少，容易導(dǎo)致預(yù)測值偏差較大。

針對傳統(tǒng)面積擴展模型的局限性，本文提出了一種基于能耗數(shù)據(jù)的貝葉斯能耗預(yù)測模型，其模型建立的具體步驟如圖3所示。

注：MCMC為蒙特卡羅方法(Monte Carlo)和馬爾可夫鏈(Markov chain)。圖3 貝葉斯能耗預(yù)測模型的建立步驟

1) 將區(qū)域內(nèi)建筑分類，根據(jù)《高等學校節(jié)約型校園建設(shè)管理與技術(shù)導(dǎo)則》對校園建筑的分類要求，對建筑進行初步分類。在詳細了解建筑的使用情況后，進行二次分類。并且在每類建筑中選擇一棟原型建筑，選擇標準為同類型中具有能耗監(jiān)管平臺的重點用能建筑。

2) 利用建筑建模軟件，例如以eQUEST[14]為工具建立各原型建筑的物理模型，模擬建筑逐月能耗，并得到各原型建筑的能耗密度，建模具體過程將在2.1節(jié)中介紹。

3) 將同類型的其余有能耗監(jiān)管平臺數(shù)據(jù)的建筑視為樣本建筑，將樣本建筑的能耗密度作為貝葉斯理論的樣本信息，對原型建筑的能耗密度進行修正，將修正后的能耗密度作為最終能耗預(yù)測密度值。貝葉斯修正具體過程在2.2節(jié)中介紹。

4)結(jié)合修正后的建筑能耗密度與各類型建筑面積，預(yù)測校園區(qū)域總能耗。

2.1 建立典型建筑能耗模型

以eQUEST為工具建立模型的關(guān)鍵是讓模型盡可能真實地反映建筑實際運行情況。1) 需要了解建筑的詳細信息，包括圍護結(jié)構(gòu)、各類設(shè)備、HVAC系統(tǒng)及其相關(guān)設(shè)備(如水泵、風機)的數(shù)量及功率等，并利用這些已知的建筑參數(shù)建立模型。2) 通過調(diào)研及其他方式確定建筑中人員、設(shè)備、照明運行時刻表，掌握不同類型建筑的運行規(guī)律。3) 對比能耗監(jiān)管平臺上的逐月能耗分項統(tǒng)計結(jié)果與軟件模擬的初步結(jié)果，判斷導(dǎo)致模型誤差偏大的主要原因，并據(jù)此進行相對應(yīng)的修正。

經(jīng)過修正后的建筑能耗模型需進行模型校驗，將軟件模擬能耗值與建筑實測值之間的偏差作為模型校驗的依據(jù)。建筑模型校驗指標通常為月誤差、年誤差與均方根變異系數(shù)，這3個指標的數(shù)值越小，表明模型精確度越高。單體建筑模型能耗誤差的相關(guān)規(guī)定如表1所示。本文采用《國際節(jié)能效果測量和認證章程》(IPMVP)中的規(guī)定：月誤差不超過20%。月誤差計算公式如下：

(2)

式中E為電耗月誤差；M為建筑監(jiān)測電耗值，kW；W為軟件模擬電耗值，kW。

表1 建筑能耗模型誤差可接受范圍 %

2.2 基于貝葉斯理論的參數(shù)估計

貝葉斯統(tǒng)計學中含有3種重要信息，分別為先驗信息、樣本信息與后驗信息。先驗信息指的是由以往歷史經(jīng)驗或其他手段對參數(shù)的初步認識，后驗信息指的是在已知樣本信息與先驗信息的情況下對參數(shù)的重新認識。先驗分布與后驗分布之間的差異可以認為是樣本信息對先驗分布作出的調(diào)整。基于貝葉斯理論對參數(shù)的修正過程也可以形象地表示為：先驗信息⊕樣本信息?后驗信息。

貝葉斯定理的基本公式為[18]

(3)

式中π(θ/x)為后驗密度；θ為連續(xù)性隨機變量；x為樣本信息；p(x/θ)為似然函數(shù)；π(θ)為先驗密度。

在本文的貝葉斯分析中，先驗信息為原型建筑模擬的建筑能耗密度，樣本信息為選定樣本建筑的監(jiān)測能耗密度，建筑能耗密度值為建筑能耗與建筑面積的比值。似然函數(shù)由多個樣本建筑的能耗密度通過極大似然估計法計算得到。將先驗信息與樣本信息輸入貝葉斯估計程序中，會得到關(guān)于建筑能耗密度的后驗分布，將后驗分布均值視為修正后的建筑能耗密度。

從理論角度分析貝葉斯參數(shù)估計和求解是容易實現(xiàn)的，但由于后驗分布中的積分多為高維、復(fù)雜的分布，對這些高維積分進行直接計算十分困難。因此，需要借助MCMC方法[19]，MCMC方法通過模擬的方式對高維積分進行計算，目前常用的MCMC方法主要有2種：Gibbs抽樣法和Metropolis-Hastings算法[19]。Gibbs抽樣法主要解決多維問題，本文中計算的參數(shù)為一維參數(shù)，所以選擇Metropolis-Hastings算法求解貝葉斯方程。

3 貝葉斯能耗模型與傳統(tǒng)模型預(yù)測結(jié)果對比分析

3.1 校園建筑分類結(jié)果

根據(jù)《高等學校節(jié)約型校園建設(shè)管理與技術(shù)導(dǎo)則》將某高校建筑分為以下6類：學科科研建筑、學生宿舍建筑、圖書館建筑、教學建筑、行政建筑、交流中心。由于該高校是一所以理工為主，理、工、經(jīng)、管、文、法、哲、藝術(shù)等多學科協(xié)調(diào)發(fā)展的大學，學科種類復(fù)雜，對于不同的學科，科研樓的使用情況也不同。對于文科類專業(yè)樓不含有實驗室及實驗設(shè)備的可以歸類為辦公類科研建筑，同時調(diào)研結(jié)果及能耗監(jiān)管平臺實測數(shù)據(jù)顯示行政辦公建筑的用能規(guī)律與此類建筑相似，所以本文將行政辦公建筑也歸為此類；而大多數(shù)理工科科研樓中實驗室與教研室都占有較大比例，可以歸類為混合類科研建筑；此外，部分建筑以實驗室為主，可以歸為實驗類科研建筑。

經(jīng)過二次分類與調(diào)整后的校園建筑匯總情況見表2。

表2 某高校建筑分類結(jié)果

3.2 典型建筑eQUEST建模結(jié)果

根據(jù)第一步的分類結(jié)果，在每種類型建筑中選擇具有能耗監(jiān)管平臺且具有該類型建筑典型用能特征的建筑作為原型建筑，并在eQUEST中建立物理模型，原型建筑選擇及基本信息如表3所示。由于篇幅原因，僅以混合類科研建筑5號科研樓為例，展示eQUEST建模結(jié)果和逐月能耗模擬結(jié)果。建模過程如2.1節(jié)所述，首先根據(jù)建筑基本信息和建筑使用規(guī)律進行建模，而后與監(jiān)測平臺數(shù)據(jù)進行對比，再次對模型進行修正。最終5號科研樓eQUEST建模三維結(jié)果如圖4所示，能耗預(yù)測結(jié)果及與該建筑能耗監(jiān)測誤差如表4所示。結(jié)果顯示5號科研樓的模擬能耗比真實數(shù)據(jù)普遍偏小，且冬季電耗偏小的情況較明顯，原因可能是照明、設(shè)備的實際運行時間比軟件中運行時刻表設(shè)置的運行時間長，但是總體月誤差在20%以下，符合《國際節(jié)能效果測量和認證章程》的要求，可以認為是合格的模型，能夠進行下一步的應(yīng)用。

表3 各類型建筑原型建筑基本信息

圖4 5號科研樓建模三維模型圖

能耗平臺監(jiān)測數(shù)據(jù)/(kW·h)eQUEST模擬能耗/(kW·h)模擬能耗密度/(kW·h/m2)誤差/%1月100 64079 5803.88-19.932月44 49642 4202.07-4.673月86 88272 3803.53-16.694月82 03272 4503.53-11.685月82 51474 4703.63-9.756月86 51278 3703.82-9.417月106 83097 3704.74-8.868月92 96589 8904.38-3.319月84 36982 7704.03-1.9010月79 46975 1903.66-5.3811月96 00877 5303.78-19.2512月96 51877 5703.78-19.63

3.3 簡單面積擴展法與貝葉斯理論法修正結(jié)果

簡單面積擴展模型基于eQUEST模擬建模結(jié)果，以eQUEST模擬的建筑能耗密度乘以該類型建筑總面積作為總能耗預(yù)測值，結(jié)果如表4第3列所示。

貝葉斯理論法計算過程中的先驗信息即為eQUEST模擬的建筑能耗密度。以混合類科研建筑為例，樣本信息由4號、6號、7號科研樓能耗監(jiān)管平臺提供，計算結(jié)果如表5所示，其中偏差因子等于后驗分布均值與先驗分布均值的比值。從表5可以看出，經(jīng)過貝葉斯修正過程，建筑能耗密度預(yù)測值增大了15%～52%，其中2種方案的誤差均是與總體建筑能耗監(jiān)管平臺實測數(shù)據(jù)之和對比計算得出的。

表5 混合類科研建筑能耗密度預(yù)測值

通過對混合類科研建筑的能耗預(yù)測結(jié)果(見表6)分析可以發(fā)現(xiàn)：

1) 簡單面積擴展模型預(yù)測結(jié)果比真實值普遍偏小，月誤差范圍在-30%～-7%之間。

2) 貝葉斯能耗預(yù)測模型的逐月誤差在-5%～15%之間，月誤差絕對值明顯下降。

3) 簡單面積擴展模型僅利用原型建筑的能耗信息，導(dǎo)致誤差偏大。而貝葉斯算法中結(jié)合了同類型其他建筑實測能耗信息，即使原型建筑的能耗密度偏離同類型建筑的平均值，貝葉斯算法仍然可以得到較好的預(yù)測結(jié)果，有效地降低了自下而上能耗預(yù)測中的誤差值。

學生宿舍建筑和辦公類科研建筑的計算過程與混合類科研建筑相同，其模型預(yù)測誤差如表7所示。從表7可以看出：貝葉斯模型的月能耗誤差比傳統(tǒng)模型均有降低；傳統(tǒng)模型中這2類建筑的月最大誤差分別為21.34%和54.80%，而貝葉斯模型的最大月誤差僅為11.09%和14.86%。

表6 混合類科研建筑能耗預(yù)測結(jié)果

表7 學生宿舍建筑和辦公類科研建筑預(yù)測誤差 %

3.4 校園建筑群能耗匯總結(jié)果

校園建筑群能耗模型匯總公式見式(1)。校園建筑群總能耗預(yù)測結(jié)果如表8所示，分析校區(qū)整體能耗預(yù)測結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：

1) 簡單面積擴展預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果月誤差在-15%～-3%之間，年誤差為-7.99%。

2) 貝葉斯能耗預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果月誤差在-2%～6%之間，年誤差為1.07%，逐月誤差與年誤差均有小幅下降。

3) 雖然面積擴展模型與貝葉斯能耗預(yù)測模型在總預(yù)測結(jié)果誤差上相差不大，但從單一類型建筑結(jié)果來看(例如混合類科研建筑)，逐月誤差明顯偏大，這是由于不同類型建筑能耗疊加使得誤差相互抵消。使用貝葉斯算法能夠保證各類建筑預(yù)測結(jié)果誤差值均較小，更有利于掌握校園建筑用能規(guī)律與制定節(jié)能改造方案，實現(xiàn)校園能耗的精細化管理。

表8 校園建筑群總能耗預(yù)測結(jié)果

4 結(jié)論與展望

本文提出了一種基于能耗監(jiān)測數(shù)據(jù)的貝葉斯能耗預(yù)測模型建立方法，其主要用于對區(qū)域內(nèi)建筑整體電耗的預(yù)測，使得整體預(yù)測性更好。以寒冷地區(qū)某高校校園建筑為例，分別建立了簡單面積擴展模型與貝葉斯預(yù)測模型，并對比分析了兩者的預(yù)測結(jié)果，得到以下結(jié)論：

1) 貝葉斯能耗預(yù)測模型結(jié)合了原型建筑能耗模擬結(jié)果與樣本建筑的能耗數(shù)據(jù)，利用有限的能耗平臺監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)測出區(qū)域整體建筑能耗，實現(xiàn)了利用樣本對全局的預(yù)測，同時降低了監(jiān)測成本。

2) 預(yù)測結(jié)果表明，基于能耗監(jiān)測數(shù)據(jù)的貝葉斯能耗預(yù)測模型在預(yù)測精度上具有明顯的優(yōu)勢。以混合類科研建筑為例，經(jīng)過貝葉斯理論法修正后月誤差在-5%～15%之間，與簡單面積擴展法相比，月誤差絕對值降低了10%～20%。在校區(qū)范圍內(nèi)使用貝葉斯能耗預(yù)測模型，預(yù)測結(jié)果月誤差在-2%～6%之間，年誤差僅為1.07%，結(jié)果表明貝葉斯能耗預(yù)測模型在單一類型建筑和區(qū)域全部建筑2個范圍都具有良好的預(yù)測精度。

3) 基于能耗監(jiān)測數(shù)據(jù)的貝葉斯預(yù)測模型的應(yīng)用場景與目前國內(nèi)多數(shù)高校能耗平臺建設(shè)情況相符，即校內(nèi)實現(xiàn)對部分建筑的能耗監(jiān)測，有利于充分發(fā)揮能耗監(jiān)管平臺的作用和校園能耗的精細化管理。其修正結(jié)果與樣本數(shù)量和質(zhì)量密切相關(guān)，通過選擇最佳樣本數(shù)量與優(yōu)選樣本，能夠在進一步提升預(yù)測結(jié)果的同時降低能耗平臺建設(shè)成本。

本文提出的校園能耗建模方法能夠?qū)ㄔO(shè)綠色校園起到積極作用，當前我國高等學校能源消耗非常大，是城市能源消耗的巨大組成部分，根據(jù)本文方法建立的自下而上能耗模型能夠以月為單位進行預(yù)測，同理能夠得到全年逐時預(yù)測結(jié)果，能夠?qū)π@內(nèi)建筑負荷的動態(tài)變化進行相對精準的模擬，從而指導(dǎo)綠色校園的建設(shè)。同時，本文提出的方法不僅適用于校園區(qū)域建筑，還適用于城市各種區(qū)域的建筑群能耗預(yù)測，能夠以有限的能耗監(jiān)測數(shù)據(jù)準確地預(yù)測區(qū)域整體建筑能耗。