摘 要： 智能建筑楼宇自控系统(BAS)利用微机和通信技术对设备进行监测和控制，对提高设备利用率、节省运行人力成本、合理使用能源、加强建筑设备状态监视等具有极大的意义。针对BAS复杂程度较高、评价指标单一、难以准确做出整体性评价的问题，运用综合评价的系统学方法，建立了一套BAS评价体系，并利用层次分析和模糊综合数学方法对其进行权重设置和定量计算，最终得到模糊综合评价结果。
关键词 : 楼宇自控系统(BAS);综合评价体系;模糊综合评价法;层次分析法;
Abstract： The intelligent building automation system(BAS) uses computer and network technology to manage and monitor equipments, which is of great significance to improve the utilization rate of equipment, save the cost of operation manpower, use energy reasonably, and strengthen the monitoring of the state of building equipment.In view of the high complexity of building automation system, the single evaluation index, and the difficulty of making an accurate overall evaluation, the systematic method of comprehensive evaluation was used to establish a set of evaluation index system.The analytic hierarchy process(AHP) and the fuzzy comprehensive evaluation method were used to set the weight and to calculate quantitatively.Finally, comprehensive evaluation results were obtained.
Keyword： building automation system(BAS); comprehensive evaluation system; fuzzy comprehensive evaluation method; analytic hierarchy process(AHP);
0、 引 言
智能建筑是建筑学与信息技术结合体，是信息化社会在建筑领域的发展结果。而楼宇自控系统(BAS)是智能建筑的基本，通过对建筑(群)的各种设备实施综合自动化监控与管理，为业主和用户提供安全、舒适、便捷、高效的工作与生活环境，并使整个系统和其中各种设备处在最佳工作状态，从而保证系统运行的经济性和管理的现代化、信息化和智能化[1]。因此，一套科学、系统、完善的BAS评价体系对整个项目具有指导意义，将有助系统方案优化，加强管理决策水平，改善后期运行使用效果。
BAS本身就是一个由多个有机联系、相互依存的要素所组成的大规模复杂系统，不能仅从单一指标上实现对BAS整体水平优劣的评价，需要将影响系统的多个要素分析处理，做出综合评价。本文结合BAS特点，运用综合评价系统学方法，建立一套全面的评价指标体系，然后利用层次分析和模糊数学的隶属度理论，把定性评语转化为定量计算，最后得出综合评价结果。
1 、BAS评价指标体系
BAS设计原则和实施目标可概括为：投资合理，经济与社会效益高；系统设备安全可靠，便于管理维护；高效节能，提供舒适环境[2]。以此作为评价体系导向原则，选取经济性、安全性、有效性作为BAS评价体系中目标层的3个一级指标。
在此基础上，本文将影响BAS的因素层次化、分解化。相关文献[3]及专家经验，将经济性进一步拆分为成本和收益，并分别细化为投入成本、运营成本、人员成本以及节约能源、环保、品质提升的显性收益和隐性收益。同理，安全性细化为BAS系统可靠性、设备故障时间及使用寿命，而BAS有效性体现为监测、控制和实施效果即舒适度反馈，其中控制主要体现为控制的幅度、精度及相应速度，监测对象常规包括电力、设备和能耗，BAS实施效果包括空调、照明及其他设备的舒适程度。
基于层次分析思想，建立BAS评价体系，共包括3个一级目的指标、6个二级分类指标和18个三级具体因素指标。楼宇自控系统评价指标如表1所示。
表1 楼宇自控系统评价指标
2 、BAS评价方法和权重
BAS构成和功能较为复杂，各系统联系密切，单个系统指标的优劣对其他系统指标及最终实施效果可能均有影响，属于多目标多准则系统[4]。同时系统各指标界限不明，难以归类，且对最终评价结果影响也难以量化(无法明确),具有模糊性的特点。
针对BAS评价体系的上述特点，本文采用层次分析法(AHP)确定评价指标的重要度权值，同时采用模糊综合评价法，通过模糊数学的隶属度原则，将专家的定性评语无量纲化作为评价指标的数值，并建立模糊矩阵，最后通过两者合成得到评价结果[5]。
(1) 因素集和评价集。
根据已建立的BAS评价体系，可得各级指标因素集，本案例中U={A,B,C},B={B1,B2,B3},C1={C11,C12,C13},其余类同。将对BAS评价由好到坏的集合定义为评语集，用集合V={V1,V2,…,Vm}表示，在建筑机电系统综合评价的调查中一般设置评语等级为4～7个。本文选取m=4,即BAS评价集表示为V={V1,V2,V3,V4}={优，良，中，差},对应无量纲数值范围为0.75～1,0.50～0.75,0.25～0.50,0～0.25。
(2) 权重。
采用AHP确定评价指标权重，通过下层指标对于上层重要性的两两之间作比较，构成一个比较矩阵，比较结果aij(i=1,2,…,n)用1～9标度对结果赋值，数值大小反映i元素与j元素相比的重要程度，反比较时取倒数。利用方根法将所得的判断矩阵归一处理，有：
Mi=∏j=1naij?????????(1)W—i=Mi???√n?????????(2)Wi=W—i/∑i=1nW—i?????????(3)
由此得到特征向量W=(W1,W2,…,Wn)T,再对矩阵进行一致程度的校验，以避免两两比较过程中产生逻辑错误。对于多层次评价体系，需逐层计算权重结果，并逐层校验一致性。
(3) 模糊评价矩阵。
采用专家调查方式，对各指标使用模糊评语集合进行评价，将各指标的各评语次数占总数的比例作为模糊矩阵R的各元素数值rij,从底层开始依次评价体系中权重向量相乘并加权求和，得出最上层结果U。最后将U与模糊评语集取值范围比较，确定其隶属哪个评语。
3、 BAS评价应用
通过向10名专家发放调查问卷对某项目进行BAS评价。某位专家权重调查结果如表2～表10所示。
利用MATLAB编程计算，可得某专家重要性权重向量A1=(0.183 0,0.075 2,0.741 8),最大特征值γA1max=3.044 1,一致性指标CIA1=0.022,一致性比例CR1=0.038(<0.1)。同样可得A2=(0.637 0,0.104 7,0.258 3),B1=(0.581 6,0.309 0,0.109 5),C1=(0.098 9,0.536 8,0.364 3),C2=(0.166 6,0.093 8,0.739 6),C3=(0.319 6,0.558 4,0.122 0),A=(0.333 3,0.666 7),C=(0.4,0.4,0.2),U=(0.376 7,0.362 2,0.261 2)。经校验CR均小于0.1,一致性可以接受。
表2 某专家A1权重调查结果
表3 某专家A2权重调查结果
表4 某专家B1权重调查结果
表5 某专家C1权重调查结果
表6 某专家C2权重调查结果
表7 某专家C3权重调查结果
表8 某专家A权重调查结果
表9 某专家C权重调查结果
表10 某专家U权重调查结果
将10位专家各权重向量分别计算后取算术平均数。10位专家权重结果均值如表11所示。
表11 10位专家权重结果均值
通过向专家1～专家10发放调查表方式对该项目BAS三级指标进行评价，采用定义的模糊评语集，即V={V1,V2,V3,V4}={优，良，中，差},将得到的评语次数除以专家总人数，模糊矩阵R的各元素数值rij结果如表12所示。
表12 模糊矩阵R的各元素数值rij结果
对评语赋值(0.95,0.65,0.35,0.05),可得专家对三级指标评价期望值为A11=0.2×0.35+0.8×0.05=0.11,依次可计算得18项数值依次为rij=(0.110,0.260,0.230,0.590,0.680,0.830,0.800,0.770,0.680,0.590,0.680,0.680,0.890,0.920,0.920,0.770,0.830,0.800)。
将各级权重依次分别与模糊矩阵中对应数值相乘并求和，各评价指标权值结果如表13所示。
该项目BAS评价结果为U=0.667,综合评语为良。综合其他各级指标可以发现，一级指标A=0.499,综合评语为中，而B、C指标均为优，可认为该项目BAS经济性指标一般，但其他两项指标均较好。进一步分析二级指标，可初步判断造成该项目经济性一般，项目总评未达优秀的主要原因是A1成本指标数值过低，即项目BAS各项成本过高，故应进一步优化控制成本，以使项目BAS综合总评价提升。
表13 各评价指标权值结果
4 、结 语
本文建立了一套BAS综合评价体系，并利用模糊数学理论和MATLAB编程方法，对实际项目进行实证研究，在评价结果基础上分析原因并尝试给出优化策略。在建筑电气设计尤其智能化设计过程中，还存在不少类似难以量化评价优劣的系统，也可采用本文方法对其进行模糊综合评价，以提高决策水平和后期运维效果。
参考文献
[1]李玉云.建筑设备自动化[M] .北京机械工业出版社, 2007.
[2]王再英,韩养社,高贤.智能建筑楼宇自动化系统原理与应用[M] .北京电子工业出版社，2008.
[3]田娟.楼宇智能化方案差异性对业主决策的影响[D] .重庆重庆交通大学, 2013.
[4]张家春。商业地产学[M].上海: 上海交通出版社, 2013.
[5]刘春苗.基于AHP的房地产投资风险模糊评价[J].经济师 , 2012(3).278-279.
