公共建筑用能模式及能耗影响因素研究

本文基于公共建筑实际能耗数据，利用聚类分析技术识别建筑典型用能模式，总结建筑不同用能模式下的能耗规律。通过方差分析方法量化公共建筑用能模式、围护结构、设备系统与日期特点等因素对建筑单位能耗的影响，包括各因素对公共建筑能耗的单独作用、因素之间的交互作用和不同用能模式下各因素的影响差异。

1 绪论

1.1 研究背景及意义
建筑业、工业和交通运输业，作为我国能源消耗的三大主体，是解决目前我国能源储备日益紧张这一严峻问题的重点领域。由于我国建筑节能工作起步较晚，因此尽管近年来政府对建筑节能工作日益重视，建筑节能工作也已取得一定成效，但是与发达国家相比，我国建筑节能工作仍存在差距，建筑业仍具有能源消耗增长快、能源消耗量巨大、用能能效低、对环境污染严重等问题[1]。目前，包括建造及运行阶段在内的建筑能耗约占我国社会总能耗的 30%[2]。在经济高速发展背景下，随着建筑业的建设规模继续扩大、用能需求持续增长，我国建筑业能耗将超过工业能耗[3]，成为社会第一大能耗主体,且当前又处于建筑业高速发展时期，其节能潜力巨大。因此，降低建筑能耗、提高建筑的能源使用效率是缓解能源压力、改善环境污染、实现可持续发展目标的有效途径。
鉴于我国南北方地区差异、城乡差异和居住建筑与公共建筑之间的差异，建筑用能可被分为北方城镇供暖用能、城镇住宅用能（不含北方地区供暖）、公共建筑用能（不含北方地区供暖）和农村住宅用能四类[4]。其中，公共建筑是指为人们进行各种公共活动提供场所的建筑，包括办公建筑、商业建筑、旅游建筑、科教文卫建筑、通信建筑和交通运输类建筑。公共建筑是城市发展的重要推动因素，对促进经济快速发展、提升城市功能及改变区域环境具有重大影响。随着城镇化进程的加快，公共建筑处于高速发展时期。在商业建筑大规模新建的同时，我国公共服务水平也在不断提升，包括学校、医院在内的各类基础设施相关建筑增长迅速。截至 2017 年，我国公共建筑面积已达到 123亿平方米[4]。随着科学技术的发展，公共建筑对于用能终端的需求也在增长，导致公共建筑用能强度显著增加。住建部统计数据显示：2015 年我国公共建筑的单位能耗强度是居住建筑的 2.31 倍[3]。在公共建筑总面积及单位用能强度迅速增长的背景下，公共建筑能耗占各类建筑总能耗的比例日益增大。2017 年公共建筑全年总能耗（不含北方地区供暖）已达到 2.93 亿吨标准煤，占建筑总能耗的 31%，公共建筑用能已成为我国建筑用能中体量最大的一类[5]，严重阻碍了我国建筑业的可持续发展。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 建筑用能模式研究现状
建筑用能模式的不同导致建筑能耗水平具有很大差异。找出典型建筑用能模式，有利于建筑节能工作的深入。根据研究出发点的不同，对建筑用能模式的研究主要可以概括为两类，一是从使用者角度开展建筑用能模式研究，二是从建筑自身出发进行建筑用能模式研究。前者的侧重点在于研究建筑内的使用者是如何用能的，而后者更关注建筑自身的能耗规律。
从使用者角度开展建筑用能模式研究，较为常见的是通过问卷调查、使用者行为监测或建筑内设备的使用情况监测得到典型的使用者用能方式，进而以此确定建筑用能模式。高岩等[7]将住宅建筑内开关窗通风方式、空调使用的时间与空间分布、空调温度设定和容忍温度范围等因素概括为住户对住宅建筑的使用模式，设计了全机械与自然优先2 种住宅使用模式，并利用建筑模拟软件 DeST-h 进行不同使用模式下的供暖空调能耗模拟。经对比发现相同气候条件下的同一建筑在全机械使用模式下其空调电耗为自然优先使用模式的三倍左右。于新巧等[8]采取问卷调研方式得到办公建筑内人员行为（包括管理人员对建筑的运行管理方式和用户个人的使用行为）信息。根据调研结果发现运行管理侧所采取的控制策略主要有根据气温（环境）状况调节和固定模式两种，且固定模式被普遍采用。而用户端的用能行为主要与空间相关，多采用与空间位置变化相关联的行为模式。吴敏莉[9]通过对用户用电量和空调使用频率进行调查分析，得出夏热冬冷地区居住建筑用能特征主要表现为：以空调用能为主，且夏季制冷的用电量远高于冬季制热的用电量，同时存在明显的分室用能特点。黄春雨[10]基于重庆地区村镇住宅内居民的用能方式及习惯建立用能模型，结合单项用电设施耗能情况的实地监测结果得到五类典型用能模式。朱理[11]基于对夏热冬冷地区住宅建筑中住户用能情况与行为习惯的调研结果，采用统计分析方法提炼出不同时间（夏季及冬季）、不同空间（客厅及卧室）的典型空调使用模式。陈淑琴等[12]以某高校宿舍建筑为研究对象，通过对使用者行为的调研分析得到照明、空调、电脑和热水器等主要耗能设备的使用时间，并基于调研得到的设备使用时间建立简易模型，用以计算个人日均用电量；利用无监督的聚类方法将用电量进行划分，从而得到奢侈型、适度型和节约型三种用能类型。孙春华[13]利用归纳推理法对热计量建筑的用热模式进行研究。
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2 聚类分析基本理论

2.1 数据预处理
数据挖掘的目的在于从大量数据中提取出有用信息，数据的质量直接决定着数据挖掘的效果。低质量的数据不仅将造成有用信息的损失，还会导致输出结果不可靠。原始数据常常具有不一致、重复、不完整、含噪声和维度高等问题。为了获得理想的数据挖掘结果，必须对原始数据进行预处理。聚类分析作为数据挖掘的重要方法之一，对数据进行预处理也是其首要工作。数据预处理主要包括数据清洗、降维和规范化等，目的在于保证数据的完整性、一致性和有效性，进而提高后续分析过程中的准确性。
2.1.1 数据清洗
建筑能耗数据受监测或传输设备不稳定和监测采集口径不一致等原因，更易出现能耗数据重复、缺失及异常的问题，需要对其进行数据清洗工作。针对数据重复这一问题，将重复值筛选后删除即可；而对缺失值和异常值的处理则较为多样。
（1） 缺失值处理
常见的缺失值处理方式有三种：
① 忽略该条数据；② 忽略数据集中该缺失信息所在属性列；③ 填补缺失值。
填补缺失值的方式不适用于数据缺失信息较多的情况，一般是按照最可能的值进行插补，通常采用均值、中位数或众数，或通过基于推理、回归模型等方式确定插补值。
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2.2 聚类分析
聚类分析（Clustering Analysis）能够有效地将对象根据特征进行分类，是目前最流行的数据挖掘方法之一，在众多领域中得到广泛的应用。面对研究对象复杂、数据量庞大的情况，常见的数据挖掘思路是：将研究对象分类，在分类的基础上归纳整合并进行深度分析，进而发现研究对象中的有用信息。聚类分析也常用于其他数据挖掘技术的数据预处理步骤。
2.2.1 聚类分析概述
作为一种有效的数据挖掘技术，聚类是指根据一定的准则，将数据集中的各对象聚集为若干类（若干个簇集），并且经过聚类后，同一类中的对象应高度相似，不同类之间的对象则应具有很大差异性。
由于单一的某个聚类分析技术不具备普遍适用性，无法实现对所有数据集的准确划分，因此，针对不同的数据类型和实际需求，应采用不同的聚类分析技术。另外，由于聚类技术的应用领域日益广泛，所以尽管对聚类方法与技术的研究已久，但是对新的聚类方法的研究仍在不断进行。随着计算机技术的发展，聚类分析技术受到越来越多研究者的重视。
聚类分析属于典型的无监督机器学习方法，即不需要以先验知识作为指导，是一个以数据集、相似性度量标准为输入，以若干个簇类为输出的过程。其主要步骤包括：特征选取、相似性度量、基于聚类算法划分和聚类效果评价。

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3 北方地区公共建筑用能模式识别................................... 20
3.1 数据及基本信息.................................. 20
3.2 数据预处理............................... 21
4 北方地区公共建筑能耗影响因素研究...................... 41
4.1 方差分析概述............................ 41
4.1.1 检验统计量.............................. 43
4.1.2 效应量......................... 43

4 北方地区公共建筑能耗影响因素研究

4.1 方差分析概述
方差分析（Analysis of Variance，简称 ANOVA），用于两个及两个以上样本均值差别的显著性检验[51]。通过检验因变量对应自变量在不同因子水平时其均值是否具有显著差异，判断自变量对因变量是否具有显著影响以及影响的贡献度大小。在方差分析中，自变量作为被检验是否具有影响作用的对象（也被称为因素或者因子）属于分类变量（Categorical Variable），它的每一个水平（因素的不同表现称之为水平）均被视为一个总体。因变量应为连续型数值变量（Continuous Numeric Variable），是自变量各个水平下的样本数据，也被称为观测值。以研究建筑功能是否会显著影响公共建筑能耗为例进行说明：建筑功能为分类型自变量，具有办公、商场、酒店、医院四个水平，建筑功能在各水平下的公共建筑能耗观测值为数值型因变量，见表 4.1。研究建筑功能是否会显著影响公共建筑能耗，即检验四种建筑功能下的公共建筑能耗均值是否具有显著差异。

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结论
本文以北方地区公共建筑为研究对象，围绕建筑用能模式和能耗影响因素两方面分别对西北地区公共建筑与东北地区公共建筑展开研究。基于公共建筑实际能耗数据，利用聚类分析技术识别建筑典型用能模式，总结建筑不同用能模式下的能耗规律。通过方差分析方法量化公共建筑用能模式、围护结构、设备系统与日期特点等因素对建筑单位能耗的影响，包括各因素对公共建筑能耗的单独作用、因素之间的交互作用和不同用能模式下各因素的影响差异。本文的主要结论如下：
（1） 以建筑负荷曲线形状反映建筑用能特征，通过 k-Shape 聚类根据建筑负荷曲线形状的不同得到西北地区十类典型公共建筑用能模式和东北地区七类典型公共建筑用能模式。对比不同用能模式下的典型负荷曲线发现，公共建筑用能模式其区别主要在于负荷曲线高峰个数、高峰所处时段、峰谷值水平和峰度大小等。经单因素方差分析检验得出建筑用能模式能够显著影响公共建筑能耗水平，且不同用能模式下其它能耗影响因素对建筑能耗的影响也存在着多处明显区别。
（2） 除建筑用能模式外，本研究从建筑物属性、日期属性两方面选取出共计 12个能耗影响因素，以能源使用强度作为能耗指标利用方差分析检验各因素对公共建筑单位能耗水平是否具有显著性影响。单因素方差分析的结果显示所选取的能耗影响因素在0.01 的显著性水平下均具有显著性，说明上述因素均为公共建筑能耗关键影响因素，在此基础上通过多重比较进一步深入分析各因素不同水平下的公共建筑能耗差异。多重比较检验的结果显示，西北地区与东北地区公共建筑各影响因素的组间能耗情况差异较大。
参考文献（略）