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摘 要：为了全面掌握可再生能源系统运行状况，提高系统的节能水平，建立了基于综合考虑各种因素影响的模糊综合评价体系，并提出基于层次的模糊综合评价方法，对太阳能地源热泵系统根据当时的室内温度、机组功率、系统COP等观测数据对系统运行状态做出优、良、中、差分级评价。本文对大量实测数据样本的分析，合理的定量评价各个输入参数对评价目标的影响，实验证明本评价方法有效性和可行性强，为当前可再生能源系统的优化设计与节能运行评价提供切实有效地依据。
关键词：综合评价；模糊方法；分层体系；可再生能源
中图分类号：TP274；O159
近年来，地源热泵、太阳能等可再生能源系统作为一种建筑节能新技术，在我国得到较为广泛的应用，尤其是近年来，大型公共建筑在城市建筑中占有的比例越来越高，成为建筑能源消耗的高密度领域，而缺乏对空调系统运行状况的监测、诊断、分析手段，对建筑物能源系统各个环节能耗情况认识不清等因素成为影响大型公共建筑节能改造的一个突出问题。就可再生能源系统的节能性而言，除了设计、施工等因素外，在很大程度上还取决于运行状况和有效监管。完善的运行评价体系是充分发挥可再生能源建筑应用系统功能的重要保障之一。然而，目前尚很少有对采用地源热泵技术、太阳能技术等可再生能源技术的建筑能耗系统进行连续一年以上的运行状况监测的实例，更缺少对系统性能综合指标的评价研究，因此很难获得地源热泵系统在不同地区、气候条件下的真实运行状况及节能水平，一定程度上限制了可再生能源系统的进一步规模化应用。
1 基于分层的可再生能源评价指标体系
可再生能源系统性能评价需要输入或考虑的参数至少包含以下方面：当地气象参数，热泵机组性能参数，地源侧泵组参数，空调侧泵组参数，运行管理模式和用户使用模式。性能评价目标应该包含三个方面：室内舒适度、系统COP、系统节电量。其中，运行管理模式、用户使用模式、室内舒适度等也很难用数量指标来描述，也需要采用模糊数学的方法来建模，才能使评价的效果更加切合实际，更加准确。因此，在综合分析的基础上，建立分层的模糊综合评价体系。
本文实现对某中学可再生能源系统的2011年6-9月运行状况进行评价。该可再生能源系统主要包括一个太阳能地源热泵系统，利用太阳能发电，带动水泵机组，利用了底下温度常年恒定这一特性，以水作为热量交换媒介，利用地热对地面建筑进行供暖和制冷。对此可再生系统进行综合评价主要需要考虑两方面的因素：建筑室内舒适度和系统的能耗。室内温度舒适但系统能耗很大，或者系统能耗低但室内舒适度差，系统的运行状态都不能算作良好。室内舒适度要与系统能耗达到一定的平衡系统运行状态才能算作良好。
2 模糊综合评价方法
2.1 评价指标的选取
该可再生能源系统包含有多个监测传感器，可以检测的指标包括：水泵的供水温度、回水温度以及各个机组的功率，还有机组COP和系统COP。
评价指标集分为三个层次：第一层，总目标因素集u=（u1，u2）；第二层，子目标因素集u1=（u11，u12），子目标因素集u2=（u21，u22），子目标因素集u3=（u31，u32）。第三层，子目标因素集u11=（u111，u112，u113，u114）和子目标因素集u12=（u211，u212，u213，u214）。系统运行状态综合评价系统的结构及其各评价指标的具体含义见图1。
图1 评价指标体系结构
2.2 评价集的确定
评价集是对各层次评价指标的一种语言描述，是评审人对各评价指标所给出的评语集合。本模型的评语共分四个等级。具体的评价集为：
v=（v1，v2，v3，v4，）={A，B，C，D}
ABCD为是个评语，A为最好，D为最差。
2.3 权重的确定
在进行模糊综合评价是，权重对于最终的评价结果会产生很大的影响，不同的权重又是会得到完全不同的结论。因此，权重选择的合适与否直接关系到模型的成败。确定权重的方法很多，如专家估计法、层次分析法等，可根据系统的复杂程度和实际工作需要进行适当的选择。本模型评价系统采用专家估计法来确定权重，在综合有关专家意见的基础上，本模型最终的权重确定如下：
A=[0.5，0.2，0.3]；A1=[0.5，0.5]；A2=[0.3，0.7]；A3=[0.4，0.6]；A11=[0.3，0.3，0.1，0.3]；A12=[0.3，0.3，0.1，0.3]；
这里所确定的权重是各元素相对于其上一层元素的相对重要性权重值。权重确定的依据有以下两条：
（1）室内舒适度与系统能耗同等重要，系统能耗主要表现在机组能耗和COP上。
（2）室内舒适度有空调侧供能和地源侧供能共同决定，两者同等重要。提供能量多少由温度、温差与流量影响。
2.4 模糊判断矩阵的确定
利用系统以往的监测数据整理统计可得到单因素模糊评价矩阵。其中m为评价指标集ui中元素的个数，n为评价集v中元素的个数
其中m为评价指标集u1i中元素的个数，n为评价集v中元素的个数
2.5 综合评价
由第三步得到的权重和第四步得到的单因素模糊评价判断矩阵，进行如下的综合评价判断：
Bi=AioRi=（bi1，bi2，bi3，bi4）i=1，2，3；
B1i=A1ioR1i=（b1i1，b1i2，b1i3，b1i4）i=1，2；
；；
B=AoR=（b1，b2，b3，b4）
2.6 评价指标等级的确定
根据专家给出的意见。系统COP与机组COP的评价等级及范围应为下表所示。
表1 COP评价等级 系统COP 机组COP
A 2.37-2.80 4.28-4.80
B 1.98-2.37 3.80-4.28
C 1.60-1.98 3.33-3.80
D 1.20-1.60 2.61-3.33
对于其他指标，专家的意见为：系统在2011年夏季大部分情况下运行状态优良，即处于某一指标处于某一范围的数据最多，则此范围为优，处在某范围内的数据少，则此范围为差。
因此分别对各个指标项目的所有数据进行了聚类处理，将数据分为4类，数量最多的为A，次之为B，再次之为C，最少的为D。查看每一类数据的范围即得出ABCD的范围取值。
利用IBM SPSS Statistics 19这一数据分析工具，使用K-means聚类算法对原始数据进行聚类分析得出下表的结果。
对某中学6月至9月的全部数据进行异常数据处理，而后进行一次综合评价。可得出以下结果（以下精确到小数点后两位）：
，，
，，
B2=A2oR2，B3=A3oR3，B11=A11oR11，B12=A12oR12，
，
利用Matlab R2012得出运算结果：
B=[0.3696 0.3062 0.1874 0.1355]
根据最大隶属度原则系统在2011年6-9月的运行状态为A。
3 结束语
本文建立了基于综合考虑各种因素影响的可再生能源模糊综合评价体系，并提出基于层次的模糊综合评价方法。通过对大量实测数据样本的分析，合理的定量评价各个输入参数对评价目标的影响，本评价方法有效性和可行性强，为当前可再生能源系统的优化设计与节能运行评价具有一定的指导作用。
参考文献：
[1]刘晓海.双U型埋管地源热泵土壤温度场的研究与热泵系统的经济性分析[D].天津大学，2007.
[2]王宝利.高校校园节能系统及管理方法研究[D].北方工业大学，2009.
[3]李云.U型管地埋换热器冬季传热性能的数值模拟与分析[D].天津大学，2007.
[4]杜栋，庞庆华，吴炎.现代综合评价方法与案例精选[M].北京：清华大学出版社，2008（06）.
[5]王朔，张礼兵，金菊良.系统预测与综合评价方法[M].合肥：合肥工业大学出版社，2006（12）.
[6]刘启波，周若祁.绿色住区综合评价方法与设计准则[M].北京：中建筑工业出版社，2006（11）.
作者简介：薛桂香（1979-），女，河北秦皇岛人，讲师，博士，研究方向：数据挖掘，神经网络。
作者单位：河北工业大学 计算机科学与软件学院，天津 300401
基金项目：河北省科学技术研究与发展计划项目（编号：11213585），河北省高等学校科学技术研究项目（编号：QN20131118）
关键词：综合评价；模糊方法；分层体系；可再生能源
中图分类号：TP274；O159
近年来，地源热泵、太阳能等可再生能源系统作为一种建筑节能新技术，在我国得到较为广泛的应用，尤其是近年来，大型公共建筑在城市建筑中占有的比例越来越高，成为建筑能源消耗的高密度领域，而缺乏对空调系统运行状况的监测、诊断、分析手段，对建筑物能源系统各个环节能耗情况认识不清等因素成为影响大型公共建筑节能改造的一个突出问题。就可再生能源系统的节能性而言，除了设计、施工等因素外，在很大程度上还取决于运行状况和有效监管。完善的运行评价体系是充分发挥可再生能源建筑应用系统功能的重要保障之一。然而，目前尚很少有对采用地源热泵技术、太阳能技术等可再生能源技术的建筑能耗系统进行连续一年以上的运行状况监测的实例，更缺少对系统性能综合指标的评价研究，因此很难获得地源热泵系统在不同地区、气候条件下的真实运行状况及节能水平，一定程度上限制了可再生能源系统的进一步规模化应用。
1 基于分层的可再生能源评价指标体系
可再生能源系统性能评价需要输入或考虑的参数至少包含以下方面：当地气象参数，热泵机组性能参数，地源侧泵组参数，空调侧泵组参数，运行管理模式和用户使用模式。性能评价目标应该包含三个方面：室内舒适度、系统COP、系统节电量。其中，运行管理模式、用户使用模式、室内舒适度等也很难用数量指标来描述，也需要采用模糊数学的方法来建模，才能使评价的效果更加切合实际，更加准确。因此，在综合分析的基础上，建立分层的模糊综合评价体系。
本文实现对某中学可再生能源系统的2011年6-9月运行状况进行评价。该可再生能源系统主要包括一个太阳能地源热泵系统，利用太阳能发电，带动水泵机组，利用了底下温度常年恒定这一特性，以水作为热量交换媒介，利用地热对地面建筑进行供暖和制冷。对此可再生系统进行综合评价主要需要考虑两方面的因素：建筑室内舒适度和系统的能耗。室内温度舒适但系统能耗很大，或者系统能耗低但室内舒适度差，系统的运行状态都不能算作良好。室内舒适度要与系统能耗达到一定的平衡系统运行状态才能算作良好。
2 模糊综合评价方法
2.1 评价指标的选取
该可再生能源系统包含有多个监测传感器，可以检测的指标包括：水泵的供水温度、回水温度以及各个机组的功率，还有机组COP和系统COP。
评价指标集分为三个层次：第一层，总目标因素集u=（u1，u2）；第二层，子目标因素集u1=（u11，u12），子目标因素集u2=（u21，u22），子目标因素集u3=（u31，u32）。第三层，子目标因素集u11=（u111，u112，u113，u114）和子目标因素集u12=（u211，u212，u213，u214）。系统运行状态综合评价系统的结构及其各评价指标的具体含义见图1。
图1 评价指标体系结构
2.2 评价集的确定
评价集是对各层次评价指标的一种语言描述，是评审人对各评价指标所给出的评语集合。本模型的评语共分四个等级。具体的评价集为：
v=（v1，v2，v3，v4，）={A，B，C，D}
ABCD为是个评语，A为最好，D为最差。
2.3 权重的确定
在进行模糊综合评价是，权重对于最终的评价结果会产生很大的影响，不同的权重又是会得到完全不同的结论。因此，权重选择的合适与否直接关系到模型的成败。确定权重的方法很多，如专家估计法、层次分析法等，可根据系统的复杂程度和实际工作需要进行适当的选择。本模型评价系统采用专家估计法来确定权重，在综合有关专家意见的基础上，本模型最终的权重确定如下：
A=[0.5，0.2，0.3]；A1=[0.5，0.5]；A2=[0.3，0.7]；A3=[0.4，0.6]；A11=[0.3，0.3，0.1，0.3]；A12=[0.3，0.3，0.1，0.3]；
这里所确定的权重是各元素相对于其上一层元素的相对重要性权重值。权重确定的依据有以下两条：
（1）室内舒适度与系统能耗同等重要，系统能耗主要表现在机组能耗和COP上。
（2）室内舒适度有空调侧供能和地源侧供能共同决定，两者同等重要。提供能量多少由温度、温差与流量影响。
2.4 模糊判断矩阵的确定
利用系统以往的监测数据整理统计可得到单因素模糊评价矩阵。其中m为评价指标集ui中元素的个数，n为评价集v中元素的个数
其中m为评价指标集u1i中元素的个数，n为评价集v中元素的个数
2.5 综合评价
由第三步得到的权重和第四步得到的单因素模糊评价判断矩阵，进行如下的综合评价判断：
Bi=AioRi=（bi1，bi2，bi3，bi4）i=1，2，3；
B1i=A1ioR1i=（b1i1，b1i2，b1i3，b1i4）i=1，2；
；；
B=AoR=（b1，b2，b3，b4）
2.6 评价指标等级的确定
根据专家给出的意见。系统COP与机组COP的评价等级及范围应为下表所示。
表1 COP评价等级 系统COP 机组COP
A 2.37-2.80 4.28-4.80
B 1.98-2.37 3.80-4.28
C 1.60-1.98 3.33-3.80
D 1.20-1.60 2.61-3.33
对于其他指标，专家的意见为：系统在2011年夏季大部分情况下运行状态优良，即处于某一指标处于某一范围的数据最多，则此范围为优，处在某范围内的数据少，则此范围为差。
因此分别对各个指标项目的所有数据进行了聚类处理，将数据分为4类，数量最多的为A，次之为B，再次之为C，最少的为D。查看每一类数据的范围即得出ABCD的范围取值。
利用IBM SPSS Statistics 19这一数据分析工具，使用K-means聚类算法对原始数据进行聚类分析得出下表的结果。
对某中学6月至9月的全部数据进行异常数据处理，而后进行一次综合评价。可得出以下结果（以下精确到小数点后两位）：
，，
，，
B2=A2oR2，B3=A3oR3，B11=A11oR11，B12=A12oR12，
，
利用Matlab R2012得出运算结果：
B=[0.3696 0.3062 0.1874 0.1355]
根据最大隶属度原则系统在2011年6-9月的运行状态为A。
3 结束语
本文建立了基于综合考虑各种因素影响的可再生能源模糊综合评价体系，并提出基于层次的模糊综合评价方法。通过对大量实测数据样本的分析，合理的定量评价各个输入参数对评价目标的影响，本评价方法有效性和可行性强，为当前可再生能源系统的优化设计与节能运行评价具有一定的指导作用。
参考文献：
[1]刘晓海.双U型埋管地源热泵土壤温度场的研究与热泵系统的经济性分析[D].天津大学，2007.
[2]王宝利.高校校园节能系统及管理方法研究[D].北方工业大学，2009.
[3]李云.U型管地埋换热器冬季传热性能的数值模拟与分析[D].天津大学，2007.
[4]杜栋，庞庆华，吴炎.现代综合评价方法与案例精选[M].北京：清华大学出版社，2008（06）.
[5]王朔，张礼兵，金菊良.系统预测与综合评价方法[M].合肥：合肥工业大学出版社，2006（12）.
[6]刘启波，周若祁.绿色住区综合评价方法与设计准则[M].北京：中建筑工业出版社，2006（11）.
作者简介：薛桂香（1979-），女，河北秦皇岛人，讲师，博士，研究方向：数据挖掘，神经网络。
作者单位：河北工业大学 计算机科学与软件学院，天津 300401
基金项目：河北省科学技术研究与发展计划项目（编号：11213585），河北省高等学校科学技术研究项目（编号：QN20131118）