基于DEMATEL-ISM的智能楼宇用户舒适性影响因素研究.pdf
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1、Jun.2023JournalofEngineeringManagement2023年0 6 月No.3Vol.37第37 卷第3期程理报学管基于DEMATEL-ISM的智能楼宇用户舒适性影响因素研究翰可一 1,2,李浩1,徐翰维1,廖培懿1,王1(1.江苏科技大学经济管理学院,江苏镇江2 12 0 0 0,E-mail:l i h a o j u s t 16 3.c o m;2.南京航空航天大学能源软科学研究中心,江苏南京2 1110 6)摘要:智能楼宇在大力实现节能减排时忽视了其用户的舒适性,对智能楼宇用户舒适性影响因素进行研究,有利于智能楼宇在实现低碳运营过程中用户舒适性的改善。采用定
2、量的研究方法检验了智能楼宇用户舒适性影响因素体系,在此基础上提出了基于DEMATEL-ISM的智能楼宇舒适性影响因素分析模型,发现了各舒适性影响因素的重要性和因果关联关系。结果表明,采光条件为智能楼宇用户舒适性最根本的影响因素,并且对其他因素产生影响;服装热阻、人体新陈代谢、噪声和气味为影响智能楼宇用户的表象层因素。关键词:智能楼宇;用户舒适性影响因素DEMATEL-ISM中图分类号:TU855文献标识码:A文章编号:16 7 4-8 8 59(2 0 2 3)0 3-0 9 0-0 6D0I:10.13991/ki.jem.2023.03.016Research on the Influen
3、cing Factors of the Occupants Living Comfort inIntelligentBuilding Based on DEMATEL-ISMJUKeyil.2,LIHaol,XUHanweil,LIAOPeiyil,WANG Juel(1.College of Economics and Management,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang 212100,China,E-mail:;2.Research Centre for Soft Energy Science,Nanjing U
4、niversity of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China)Abstract:Intelligent buildings ignore the occupants living comfort when energetically realizing energy conservation and emissionreduction.Research on the factors affecting the comfort of intelligent building occupants is conducive to the
5、 improvement ofoccupants living comfort in the process of realizing the low-carbon operation of intelligent buildings.This paper uses quantitativeresearch methods to test the influencing factors system of occupants living comfort in intelligent buildings.On this basis,aDEMATEL-ISM-based analysis mod
6、el of these factors is proposed.The importance and causal relationship of factors are found.Theresults show that lighting conditions are the most fundamental factors affecting the comfort of intelligent building occupants,andhave an impact on other factors.Apparel thermal resistance,human metabolism
7、,noise and smell are the image layer factors.Keywords:intelligent buildings;influencing factors of the occupants living comfort;DEMATEL-ISM近年来,智能楼宇和物联网技术蓬勃发展,在建筑能源使用效率、节能和智能服务等方面表现出色,为用户提供了更加安全、舒适、高效的生活办收稿日期:2 0 2 3-0 2-15.基金项目:国家自然科学基金面上项目(7 18 7 40 7 3);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX21_3428;KYCX22_3738).公
8、空间 。智能楼宇(IntelligentBuilding)是建筑、通信、计算机和控制等多领域理论与技术成果的运用,更加注重楼宇系统内各部分之间的联系和信息交互,在楼宇建筑系统、结构和服务管理上都具有非常先进的融合2 。同时,能够通过传感器识别室内环境的温度、光照强度、湿度等信息,以及对用电信息进行采集、对系统负荷变化进行感知等3,4。.091等:基于DENATEL-ISM的智能楼宇用户舒适性影响因素研究鞠可第3期智能楼宇项目不断落地,极大地降低了建筑运营阶段的能源消耗。但在节能减排实际操作过程中多次出现拉闸限电、停止制冷、供暖等强制性节能措施,这不可避免地降低了智能楼宇用户日常生活的舒适性。因
9、此,在实现“30 6 0”双碳目标的过程中考虑用户的生活舒适性具有十分重要的现实意义目前,国内外对于智能楼宇用户舒适性影响因素的研究成果颇丰。Shaikh等5 总结了12 1篇关于智能楼宇用户舒适性影响因素的文献。研究发现,这些文献中48%考虑了热环境对用户舒适性的影响,2 1%考虑了视觉环境对用户舒适性的影响,18%考虑了空气质量对用户舒适性的影响,6%提及到湿度影响及7%的个人偏好等其他因素。Yuksel等6,7 对寺庙热舒适性、室内空气质量和能源消耗的综述性研究中,指出保证通风能相应地改善空气质量的舒适性。Cui 等8 提出了一种智能建筑中优化能源利用的新方法解决智能建筑中的多目标优化问
10、题,提高调节效率,研究结果显示降低了8.2%的设备成本、7.6%的供电成本和提高了1.6%的用户舒适度。Amasyali等9 提出了一种真实数据驱动方法用以评估用户行为改善同时降低能耗和提高舒适度的潜力,结果显示潜在的节能潜力为11%2 2%,用户舒适度也具有明显提高。Li等10 采用模糊综合评估方法来确定多人的综合热感觉,进而提高用户的热舒适性和智能楼宇节能性。综上,目前国内外相关研究主要是利用智能楼宇用户舒适性影响因素对楼宇系统进行节能优化,而缺少对智能楼宇用户舒适性影响因素的研究,并且没有明确的影响因素指标体系,对用户舒适性影响因素之间的关联关系也有待深人研究。因此,本文在文献研读和实地
11、调研的基础上,通过定量的研究方法检验构建的智能楼宇用户舒适性影响因素体系,利用DEMATEL-ISM模型确定智能楼宇用户舒适性影响因素的重要性和因果性的关联关系及影响因素之间的层级关系。1影响因素指标筛选与检验Shaikh等5 发现在舒适度一级参数指标有热舒适、视觉舒适、空气质量等,其中包括了温度、湿度、二氧化碳等二级数值型指标。Yang等发现有46%的文献考虑了声环境的舒适度,并且绝大多数文献将相对湿度这一参数归属于热环境舒适的指标参数。健康建筑评价标准中认为视觉环境舒适评价分为天然光光环境和照明光环境,应当合理调节自然光环境和照明环境12 。长期暴露在噪声环境下,会引起烦躁、睡眠障碍等问题
12、,影响人们的休息与注意力,甚至造成对听力的损伤,导致疾病的发生。故噪声直接影响着用户对声音环境的整体舒适性评价。同时,在实地调研的过程中发现商场等楼宇经常播放音乐,因此音乐也应该作为用户声音环境舒适的影响因素。Lesnik等13 从节能和视觉舒适度的角度对楼宇建筑进行设计。Torriani 等14分析了感知控制对热舒适度和室内空气质量(IAQ)的影响,主要包括一氧化碳等指标因素。Lin等15选用二氧化碳及一些颗粒物对北京地铁换乘空间的空气质量进行研究。为了便于智能楼宇用户对其舒适性进行评价,本文对空气质量指标采用模糊化处理,从热环境舒适、视觉环境舒适、声音环境舒适和空气质量等4个层面对智能楼宇
13、用户舒适性影响因素整体考虑,总结归纳了4个层面下共计2 0个模糊性用户舒适性影响因素,包括室内温度、相对湿度、服装热阻、人体新陈代谢、空气流速、环境辐射温度、采光条件、光照强度、色温、视野、眩光、窗户、噪声、隔音、音乐、无尘、气味、通风、绿植、新风系统。本文采用定量的研究方法对影响因素体系进行重要性检验,分别从集中度、分散度和协调度3个检验维度对智能楼宇用户舒适性影响因素进行科学性评价。重要性检验的目的是去除对用户舒适性影响不大的指标,保留对用户舒适性影响较大的指标。建立智能楼宇相关的专家评价小组进行打分,专家人数为2 0 人。本文选取智能楼宇相关领域专家与从业人员共13人(其中包含科研领域专
14、家6 人、智能楼宇管理者3人、智能楼宇物业负责人4人),智能楼宇普通用户7 人。(1)集中度(E)。ZEm15E,=(1)Mj1式中,E,表示指标i的重要性程度对应的分值,具体分数取1 5代表重要性从低至高;mij表示对第i个指标评价为j的人数;E;可以反映M个专家对指标i评价的期望值,是用来反映指标i的重要性程度,当E3时,说明影响因素的评价指标是重要的。(2)离散度(S)。一S,=2m,(E,-E)2(2)M-式中,S表示专家对指标i的重要性评价程度的一致性,S;越大表示专家间存在的分歧越大,反之则092.第37 卷报理程学管说明专家间的意见更加统一。S;应该小于0.6 3,结果方为有效,
15、否则应重新进行评价。(3)协调度(V)。V,=S./E,(3)协调度是综合集中度(E)和离散度(S)对指标i的重要程度的定量分析。本文采用德尔菲法对智能楼宇用户舒适性影响因素指标体系进行重要性检验。如表1所示,所有用户舒适性影响因素指标的离散度S;均小于0.6 3,这表明专家对上述用户舒适性影响因素指标的意见趋于集中,达成一致。但是也发现,有7 项影响因素的集中度低于3分,需要考虑剔除。其中热环境舒适性中空气流速和环境辐射温度不达标,根据专家的解释是在室内环境下空气流速很低,可以忽略不计;环境辐射温度与室内环境温度有密切关联,数值差异很小,即使在实验室条件中也很难将两者分离,因此,多数热舒适研
16、究都会假设平均辐射温度等于室内温度。故对这两项影响因素进行剔除。视觉环境中视野、眩光和窗户3项影响因素不达标,专家解释为对视野研究可以近似转化为采光条件,有重复嫌疑,故予以剔除。而眩光和窗户两项影响因素与视野高度密切,均需排除。声音环境舒适性中音乐种类对用户舒适性影响不大,并且个性化强,不应考虑。空气质量中用户很难对新风系统数据进行捕捉,所以对用户舒适性来说影响不大。表1智能楼宇用户舒适性影响因素评价结果一级指标二级指标重要性评价指标选影响因素影响因素一2345ESV取来源热环境室内温度0003174.850.370.085,6相对湿度00 07134.650.490.11711服装热阻000
17、9114.550.51 0.1116,17人体新陈代谢0008124.600.500.1118,19空气流速6122001.800.620.3412,13 环境辐射温度5141001.800.520.2914视觉环境采光条件0014154.700.570.12光照强度0015144.650.590.13色温0041333.950.600.15视野5141001.800.520.29眩光3161O01.900.450.24窗户3143002.000.560.28声音环境噪声0016134.600.600.13隔音0031523.950.510.13音乐3161001.900.450.24空气质量
18、无尘0016134.600.600.13气味0014154.700.570.12通风0007134.650.490.11绿植0011454.200.520.12新风系统3143002.000.560.28综合分析确定了智能楼宇用户舒适性影响因素一级指标4个,二级指标共计13个,如表2 所示。表2 智能楼宇用户舒适性影响因素体系一级指标影响因素二级指标影响因素热环境室内温度F相对湿度F2服装热阻F3人体新陈代谢F4视觉环境采光条件Fs光照强度F6色温F7声音环境噪声Fs隔音F,空气质量无尘F1o气味FI通风F12绿植F132DEMATEL-ISM模型构建决策实验室分析法(DEMATEL)应用于分
19、析评估标准的因果关系,以生成影响关系图,多用于许多复杂系统的问题决策和评估;解释结构模型(ISM)主要应用于复杂和无组织的系统问题,能够较好地解决系统中影响因素较多并且因素间关联比较复杂的问题,对系统间的影响因素进行分层处理,同时可以分析出系统内各影响因素间的关联关系。利用DEMATEL来构建影响因素间的关系,进而求得影响因素的影响度、被影响度、原因度和中心度,识别出其中的重要影响因素。在DEMATEL的基础上引入ISM,根据DEMATEL-ISM模型对系统层次进行划分,分析影响因素之间的层次关联关系。(1)确定直接影响矩阵A。本文采用问卷调查法对商场类型和办公类型两种智能楼宇的专家进行问卷发
20、放,共计邀请了10 名专家,分别来自不同类型智能楼宇的负责人和管理人员。请专家对各影响因素之间的关系按照0,1,2,3进行打分,0,1,2,3分别代表无相互影响,低影响,中影响,高影响。并对回收结果进行平均分处理得到直接影响矩阵A,如表3所示。表3直接影响矩阵AFF2F3F4FsF6F7F:F,F10FlF12F13Fi0.02.8 2.82.60.30.0 0.00.00.00.02.21.80.9F20.00.0 2.6 2.40.00.00.00.0 0.00.31.82.60.8F30.00.0 0.02.20.00.00.00.0 0.00.0 0.00.0 0.0F40.00.0
21、1.80.00.00.00.00.0 0.00.00.20.00.0Fs3.02.82.42.2 0.01.81.00.00.00.81.00.22.2F60.80.61.21.00.00.0 0.30.00.00.6 0.00.00.6F70.00.40.80.40.00.0 0.00.00.00.20.00.00.8F80.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.0F,0.00.0 1.0 0.0 0.60.00.03.00.00.00.30.20.0F100.00.00.00.21.80.40.00.00.00.01.42.01.2Fu0.00.00.00
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