公共建筑智能运维价值评价体系研究

王淑霞，王 科，李露凡，周国栋（.上海建科工程咨询有限公司， 上海 0003；.上海市建筑科学研究院有限公司， 上海 0003）

0 引 言

自 2010 年正式提出“智慧城市”概念以来，我国城市数字化与建筑智能化得到了长足发展，在智能楼宇领域已形成较完善的多层次、多门类、多形式的行业法律法规和政策体系，并随时代发展和技术进步而不断被修订完善[1-2]。然而，受制于我国建筑与粗放式的建设和管理模式，目前智能市场仍存在“建、管、用”脱节的现象，运营维护（以下简称“运维”）管理工作滞后，建筑智能化系统的正常运行效率较低，不利于智能建筑行业的长远发展[3-4]。此外，持续时间长、维护耗费高也是建筑运维阶段最鲜明的特点。可见，运维阶段是智能化设施建成后的一个至关重要的环节，也是能否真正实现智能化的关键[5]。因此，为了促进智能化系统的正常运行以及智能运维的健康发展，对智能设施的运行、管理和应用效果进行评价显得尤为重要。

国内外针对运维的研究从最初基于 BIM 技术的应用研究和价值度量逐步向智能运维评价发展。Kristen Barlish等[6]以费用和效益为价值度量，建立了基于 BIM 技术的价值评价模型；Peter E. D. Love 等[7]采用无形效益和间接成本作为 BIM 的真实价值特征，建立了效益评估模型；李欣兰等[8]仅从投资角度以运营造价评估了建设工程运维阶段BIM 的应用效益；卢梅等[9]基于平衡记分卡理论，针对商业地产构建了 BIM 运维管理应用价值量化评价指标体系；申媛菲等[10]以 GB/T 50378—2014《绿色建筑评价标准》为基础，构建了公共绿色建筑运维评价标准体系，着重从办公信息化和服务智能化两个方面来评估项目的应用成果。尽管国内外针对运维的研究范围和深度不断在扩大，但仍缺乏对智能运维的系统性评价。

鉴于智能运维的发展现状和对智能运维研究的不足，本文将从智能化系统入手，围绕公共建筑智能设施的运行、管理和应用效果，系统地展开对智能运维管理价值评价指标体系的研究，以期为改进公共建筑智能运维管理模式及提高运维管理水平提供理论基础。

1 评价指标体系的构建原则及其构成

所谓公共建筑智能运维价值评价指标体系，是指依照国家及行业有关智能化系统设计和控制方面的标准，围绕运维目标，结合行业发展趋势，在遵循科学性、全面性、合理性、适用性和可操作性原则的基础上，构建形成的一套包含3 个一级指标和 15 个二级指标的公共建筑群智能运维价值综合评价指标体系（见表 1）[11]。表 1 中各系统的智能化水平是指公共建筑内各应用子系统（如空调系统、物业管理系统等）的智能化水平，主要涉及系统自动控制与调节、运行状态监测、运行参数监测，以及物业服务、人员出入、车辆出入和网络服务等方面。管理智能化水平侧重于公共建筑内各集成系统（如建筑设备管理系统、信息化应用系统等）在系统集成、数据管理、界面交互和联动控制等方面的水平，主要对系统集成的完整性、标准性、安全性和智能性进行评价。智能运维效益水平则从建筑物本身的健康程度、节能水平、环境舒适度和用户使用满意度等方面，对应用智能运维手段所达到的效益水平进行评价。

表 1 智能运维价值评价指标体系

2 评价方法

公共建筑智能运维价值评价是一个多目标、多因素的复杂问题，难以用完全定量的方法来分析和评价。本文采用层次分析法（定量与定性相结合）并结合专家经验对其进行研究。首先，根据上述指标体系中各指标之间的关系建立评价指标体系的递阶层次结构，包含预定目标层、实现目标所涉及的中间层以及对象措施层等；其次，确定各指标权重，即根据成对比较法和 1～9 比例标度构建成对比较矩阵，分别确定层次单排序及其一致性检验、层次总排序及其一致性检验、组合一致性检验和组合权重等；最后，结合专家经验确定各二级指标的分值以及最终的评价结果。

2.1 指标体系层次结构模型

采用层次分析法，将公共建筑智能运维评价目标及其指标体系分解成若干层次，形成层次结构模型（见图 1）。最高层为目标层，中间为准则层，最低层为对象层。其中，准则层可分为一级指标准则层和二级指标准则层。在目标层和一级指标准则层构建的层次结构中，系统的智能化水平、管理智能化水平和智能运维效益水平用因素Ci和因素Cj指代，智能运维价值综合评价结果用目标 O 指代。

图 1 智能运维价值评价指标体系层次结构

2.2 指标权重确定方法

在层次分析法中，确定指标权重的步骤：先构建指标的成对比较矩阵，并对其进行一致性检验；待一致性检验通过后，将成对比较矩阵最大特征值对应的特征向量进行归一化处理，得到指标权重向量。

2.2.1 成对比较矩阵

成对比较矩阵是通过成对比较法和 1～9 比例标度构造的。相邻两个层次中，高层次为目标，低层次为因素，各因素彼此两两比较后可得成对比较矩阵。成对比较矩阵各元素的值反映了人们对元素关于目标的相对重要性的认识。成对比较矩阵的定义为

式 1 中：n为元素的个数；aij为因素Ci和因素Cj对目标 O的影响程度之比，按 1～9 比例标度来度量（见表 2）。

表 2 1～9 比例标度的含义

2.2.2 层次单排序及其一致性检验

若得到的成对比较矩阵A是一致阵（如二阶阵），则对应特征根n的归一化特征向量即表示各因素（C1，C2，…，Cn）的权重，该向量被称为权向量。若成对比较矩阵A不是一致阵，Satty 等人建议采用A的最大特征根λmax对应的归一化特征向量W＝（W1，W2，…，Wn）T作为权向量，即W应满足

若λmax比n越大，则A的不一致程度就越大，用特征向量作为权向量引起的误差也就越大。因此，需要对成对比较矩阵做一致性校验，并可用λmax－n来衡量的不一致程度CI，其计算公式

式 3 中，λmax为成对比较矩阵A的最大特征值，但仅用CI来衡量的一致性是不够的，Satty 等人又提出了平均随机一致性指标RI。RI只与成对比较矩阵的阶数n相关。不同阶数对应的RI值，如表 3 所示。

表 3 平均随机一致性指标[12-16]

对于n≥3 的成对比较矩阵，其一致性比率CR定义为

若CR＜ 0.1，则说明成对比较矩阵的不一致程度在容许范围内，且其构建合理，可以用特征向量作为权向量；否则，需要调整成对比较矩阵A，使其具有满意的一致性。

一致性校验通过后，成对比较矩阵A的最大特征根λmax对应的归一化特征向量W＝（W1,W2,…,Wn）T即为权向量，它反映了评价指标的重要程度。本文采用几何平均法计算成对比较矩阵A的权向量（即层次单排序），其计算公式为

式 5 中，为成对比较矩阵A每一行元素的乘积的n次方根组成的n行 1 列矩阵。其中行元素1,2,…,n。

2.2.3 层次总排序及组合一致性检验

当一级指标准则层相对目标层、二级指标准则层相对一级指标准则层的所有单排序的一致性检验通过后，假设一级指标准则层元素个数为m，各权值（a1，a2，…，am）与aj对应的二级指标准则层权值（b1j，b2j，…，bkj；假设二级指标准则层元素个数为 k）的二级指标准则层所有指标的总排序（组合权重）ball为

若CIj为对应于aj的二级指标准则层判断矩阵的一致性指标，相应的平均随机一致性指标为RIj，则二级指标准则层总排序一致性比率CRer为

若一级指标准则层单排序的一致性比率为CRyi，则整个系统组合一致性比率CRall为

式 8 中，若CRall＜0.1，则表示组合一致性检验通过，并且计算结果可以作为最终决策的依据。

2.3 综合评价模型

当二级指标准则层各指标组合权重确定后，可以根据专家经验对各指标进行打分（分值为Sall），进而确定被评价公共建筑智能运维价值的综合得分S为

式 9 中，S值越大，其对应的公共建筑智能运维价值也就越高；反之，则越低。

3 指标权重分配

按照层次分析法基础理论，邀请 5 位建筑运维方面的专家对各层级评价指标进行两两比较，形成成对比较矩阵；随即对整体评价指标体系进行组合一致性检验，并确定了上述评价体系各指标的权重分配。

3.1 层次单排序及其一致性检验

首先，基于一级指标准则层的 3 个评价指标（即系统智能化水平、管理智能化水平和智能运维效益水平）对目标层（智能运维价值综合评价结果）的影响程度，构建成对比较矩阵。假设C1、C2、C3分别代表系统智能化水平、管理智能化水平和智能运维效益水平，则成对比较矩阵

其中：a12为C1（系统智能化水平）、C2（管理智能化水平）对目标（智能运维价值综合评价结果）的影响程度之比；其他元素以此类推。由式 1～式 5 可得：权向量W＝（0.163 4，0.539 6，0297 0）T，特征向量 λ＝3.009 2，一致性指标CI＝0.004 6，一致性检验系数CR＝0.007 9＜0.1。一级指标准则层具有令人满意的一致性。同理，可构建二级指标相对一级指标的成对比较矩阵，并分析一致性检验结果，确定各指标权值（见表 4）。

从表 4 可知，3 组一致性检验系数CRk均小于 0.1；3组权值都通过一致性检验，可作为相应指标的权值。

表 4 二级指标一致性检验结果

3.2 组合一致性检验

结合以上单排序分析结果，运用式 7 和式 8 对整体指标体系进行组合一致性检验（见表 5）。

从表 5 可以看出，整个系统的一致性检验系数CR小于0.1；组合一致性检验通过，表 4 中得到的权向量可以作为最终决策的依据。

表 5 组合一致性检验结果

3.3 合成权重

综上所述，由式 6 可得公共建筑智能运维价值评价体系各指标的合成权重（见表 6）。

从表 6 可以看出：所邀专家很重视公共建筑内集成系统所表现出的管理智能化水平；希望通过智能手段达到较高的运维效益水平，以及各子应用系统的智能化水平权重分配的最小化。这与智能市场的运维需求相一致，即通过加强对运维效益的重视，提高建筑内各集成系统管理智能化水平，将有助于促使各子应用系统的改进和升级，进而提高建筑整体的运维水平。

表 6 智能化运维评价体系各指标的合成权重

4 结 语

本文基于公共建筑智能运维管理需求，从系统智能化水平、管理智能化水平和智能运维管理效益水平 3 个方面构建了公共建筑智能运维价值评价二级指标体系，并通过层次分析法确定了各级指标的权重分配。结果表明：公共建筑智能运维管理价值的提升，有赖于建筑内各集成系统管理水平的提高以及对运维效益的重视。由于涉及智能运维的评价需要一定的运行数据，下一步工作将收集具体项目案例，以完善评价指标、明晰评价细则，并验证其有效性和合理性。