建筑能耗指的是各类建筑在营造建筑室内环境和满足建筑使用功能的前提下进行的能源消耗[1]：前者要是指建筑的暖通空调系统在实际运行过程中消耗的能源，后者主要指建筑的照明、室内设备、生活热水、炊事、动力等方面对能源的消耗[2]。随着人们对生活质量要求的提高以及建筑数量的增加，建筑能耗表现出整体上升的趋势。当前，在社会总能耗中，建筑能耗占23%；此外，在总电耗中电力消耗约占22%[3]。建筑只要使用就肯定会产生能耗，其具体涵盖照明用电以及空调用电等等[4]。根据国际能源署（International energy Agency）统计，建筑行业的能耗约占全球能源32％[5]，整个建筑的生命周期内，运行能耗占建筑总能耗80%~90％[6]。建筑物运行能耗的节能工作是长远和迫切的。
我国的房屋建筑按功能被分为民用建筑和工业建筑两类[7]。民用建筑又被划分为居住建筑和公共建筑两种。顾名思义，居住建筑是提供人们居住的建筑物；公共建筑的本质则是提供人们进行各种社会活动的建筑物。我国幅员广阔，覆盖多个气候带，又各地区经济发展不一致，开展节能工作之前，必须根据建筑能耗的特点对我国公共建筑进行合理分类。
按照建筑规模的不同，参考2008年住建部颁布的《民用建筑能耗数据采集标准》，可将公共建筑分为中小型公共建筑和大型公共建筑，其中：中小型公共建筑是指单栋建筑面积小于或等于２万平方米的公共建筑；大型公共建筑是指单栋建筑面积大于２万平方米的公共建筑。
面对 20 世纪 70 年代石油危机，发达国家逐渐开始重视对能源消耗的监管。英美等国成为能耗监测的先驱，最开始是以问卷调查的形式对公共建筑的能耗情况进行统计。伴随着信息技术的发展，空调系统能耗监测技术逐步发展起来。空调系统的监测在国内外有着相当广泛的应用和研究，主要集中在暖通空调系统理论性研究、水系统能耗监测、冷热水机组能耗监测以及监测平台的建立。
公共建筑暖通空调系统用能评价，通常是通过一种统一的或自定义的方式/方法向建筑业主和用户传达系统的相对能源使用效率或能源消耗量，以鼓励可持续的用能效率和节能效益。
系统用能评价能够为建筑业主和用户提供有关被评价系统用能特性的信息，这些信息通常以非常实际且易理解的形式来表达，如 1∼100、1∼3 星或 A∼G 等。这既可以鼓励高能效的系统获取更高的认可，也能激励低能效的系统进行节能改善。目前，世界各个国家政府部门或者研究机构根据自己国家的节能政策提出了多种用能评价体系/工具/方法。不同的用能评价体系/工具/方法具有其独特的建筑用能评价方法和评价结果表现形式，同时有的用能评价体系/工具/方法之间具有重叠的含义，甚至可以相互替代[39]。此外，不同建筑用能评价体系/工具/方法所涉及的评估主体（如环境、能耗、设备应用等）、目的（如认证、决策、用能诊断等）以及相关评价层次（如整个气候区域评价、单个建筑评价、建筑物多层次评价）都会有所差异。
相比于监测技术，暖通空调系统节能诊断技术虽然起步较晚，但更得到相关学者重视。暖通空调系统的节能诊断起源于上世纪 80 年代，自此以后国内外在空调系统节能诊断技术方面的研究分别取得不同程度的发展[40]。公共建筑用能诊断，旨在发现建筑潜在的故障并诊断引起建筑运行效率不佳的原因，进而据此设计具体的节能计划和开展相应的节能措施以提升建筑能效[41]。
2.6.4.1 暖通空调系统用能评价与诊断流程
暖通空调系统用能评价与诊断流程示意图如图2-10。整个阶段主要分为四步：数据准备，建立动态用能基准，用能评价和用能诊断。
图2-9 暖通空调系统用能评价与诊断流程示意图[42]
（1） 数据准备
分地准备好建模数据是非常必要的。具体地，数据准备可分为数据收集和数据预处理两部分。
暖通空调系统作为建筑中最复杂、最关键的系统之一，其运行监控参数占据了总数据的绝大部分。同时，许多大中型系统或设备（如冷水机组、多联式空调系统等）的内嵌的控制模块中也存储了大量的运行数据，可以通过计算机进行传输和存储。以上两种方式都提出的基于实际运行数据的用能评价和诊断模型提供了广泛的数据来源，这也是数据收集的基础。而数据预处理的目的是为了提升模型输入数据集的质量，确保模型输出结果的可靠性和准确性。一方面，通过特征提取来筛选数据集中的变量信息（运行参数），选择合适的变量特征，剔除冗余特征，可以有效减少模型的运算时间，提升运算效率，并降低冗余变量和错误变量给模型的可靠性和准确性带来的风险。另一方面，剔除数据中的缺失值、矛盾值和异常值，也能有效提升模型输出结果的准确性和稳定性。
（2）系统动态用能基准
暖通空调系统动态用能基准的关键步骤有以下几方面：（1）将预处理后的系统数据作为决策树模型的输入，根据提取的特征变量对系统的能耗数据进行分类；（2）分析决策树的分类结果，根据划分的子集确定合适的用能模式，并利用方差分析（Analysis of variance, ANOVA）和后验测试（Post hoc test）验证决策树分类结果的可靠性和合理性；（3）根据用能模式建立动态用能基准。
（3）用能评价
进行用能评价时，建立用能等级系统和用能评分规则；将需要评价的某时段的系统相关数据按照决策树模型的分类规则进行划分，将数据分类到不同的用能模式中；根据已建立的不同用能模式中的用能基准计算该时段的用能等级，进而根据用能等级查询相应的用能评分；最终，根据用能评分的结果判定该时段的用能情况，识别潜在的异常能耗和可能的节能规律。
（4）用能诊断
一般情况下，建筑空调系统的故障都会引起系统性能变化，进而导致与正常情况下不同的用能规律。系统的能耗可能增加（如换热器脏污）也可能降低（如送风温度传感器负偏差故障），通过计算的用能等级和用能评分可以直观的识别出能耗的变化。然而，在某些特定工况（用能模式）下，故障条件下系统能耗可能与正常条件下的能耗相似，导致计算出的用能等级和评分与用能基准相差不大，难以直接识别出异常能耗。因此，针对于这类问题，需要进一步提出相应的用能诊断策略，不仅仅考察原有的外部因素（气象因素、人员因素等），还需加入内部因素（系统运行参数）实现对系统的能耗进行深入考察。 |