基于建筑节能综合评估模型及应用的粗糙集理论

关键词：建筑节能 粗糙集 综合评估

本文采用的节能评价方法是对各个分项指标综合作用下的综合指标即建筑全年能耗的大小进行相应的节能评估。现有的多指标综合评价方法中，主要有模糊综合评价方法，但是模糊优化模型在对于指标权重一般采用专家评定或凭经验的方法求出，这就导致了评价过程中主观性强，人为干扰严重，在一定程度上影响了该方法的实用性和评价结果的实时性。而粗糙集理论无需提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息，弥补了模糊综合评价方法这种缺陷.因此，这种理论对于建筑节能综合评价指标各权重的分析十分适用，其优点在于较以前的方法更为客观、方便。

本文运用Pawlak Z提出的经典粗糙集理论，提出了基于粗糙集理论的建筑节能综合评估模型。采用粗糙集中属性重要性的概念计算各分项指标对综合指标的贡献率，通过归一法确定分项指标的权重；然后根据建筑节能各指标的特点确定其分值，通过加权求和确定综合评分。结合DeST软件计算的样本，对模型进行验证。基于RS的综合评价方法，以长沙市某建筑的图纸资料为例，从 到 为各分项节能指标为条件属性，“节能率”y为决策属性，获得建筑节能评价决策表，通过归一法确定分项指标的权重; 然后算出各子指标关于其父指标的属性重要性为： ， ，其余各属性的重要性均为0。考虑实际情况，各指标对节能都有影响，因此为了说明问题，根据各指标的物理意义，将这些指标的属性重要性人为定为一个较小数值： ，据此有： =0.537，而 ，同理 ，而从 到 均为0.02。以样本13为例， 。同理算出样本1到30的综合评估值，然后按照评估值从大到小重新排序，去掉样本中少数几个极大和极小的节能率值，可得下图。由图中可以看到，建筑节能率越大，建筑节能评估值越高；反之，建筑节能评估值越低。通过建筑节能综合评估模型所得的建筑节能评估值与用DeST软件计算的建筑能耗值基本一致，从而验证了本模型的正确性。然后根据建筑节能各指标的特点确定其分值，通过加权求和确定综合评分。结合DeST软件计算的样本，对模型进行验证。

本文利用粗糙集理论建立了建筑节能综合评估模型，通过分析计算得到9个分项指标相对决策属性的重要性，并经过归一化处理获得其权值。从而得到结论：在对建筑能耗的贡献中，体型系数权值最大，为首要因素，建筑朝向权值仅次于体型系数，是第二重要因素。与模糊层次分析法相比，此处权重的计算完全是取决于样本所提供的数据信息，减少了人为因素的干扰，保证了评估结果的客观性。通过对建筑节能综合评估模型的分析可以得到：该模型可以大致反映出各方案的节能状况。因此该模型可以应用