建筑技术和建筑服务导致环境影响力逐渐降低，这对当今全球可持续发展至关重要。事实上，目前住宅建筑和商业建筑的能源消耗占全球初级能源消耗的30% 以上。为应对能源效率和可再生能源生产的问题，一种新的建筑范式，即“近零能耗建筑”应运而生。“近零能耗建筑”范式既可应用于新建筑的搭建，也可用于旧建筑的翻新，以促进建筑环境的彻底改造。然而，人们越来越关注模拟能量性能与实测能量性能之间的不匹配。从根本上说，差距大小由设计阶段的错误、施工阶段的错误、调试和运行阶段的错误来决定。为了将这些错误带来的影响保持在可接受和可量化的范围内，应在建筑生命周期中采用适当的指标和基准策略，并将其贯穿整个行业的价值链。鉴于其建筑技术管理能力，楼宇自动化及控制系统( BACS) 是实现这个方向发展的基本授权平台。
1 楼宇自动化及控制系统
楼宇自动化及控制( BAC) 是用于自动控制、监控和优化、人为干预和管理，以实现建筑物服务设备的节能、经济和安全运行的产品、软件和工程服务。BACS 包括与BAC 相关的所有产品和工程服务，BACS 的替代术语是建筑管理系统。建筑技术管理涉及与建筑物和技术系统的运行、管理相关的所有过程、服务。目前，物联网可以有效地支持BACS 和建筑技术管理的未来发展。
1． 1 建筑性能模拟和控制
目前，用于其他领域的最先进的方法和模型在AEC 领域并没有得到广泛应用。在设计方面，无法快速评估不同配置，从而产生通常情况下的“一切正常”的解决方案。在控制方面，可将具体知识添加到建筑设计过程中，包括通过使建筑运营适应不断变化的环境来维持所要求的性能水平的原则和方法。如果认为与“性能差距”有关的根本问题之一是“耐气候变化”建筑物和“耐居住”建筑物的设计，则这些因素尤为重要。对建筑物或建筑物群集动态操作的优化需要对合适的模型加以识别，而这些模型由高性能求解器实时求解。在模型验证、测定和校准时，还应考虑不确定性和敏感性的分析问题。虽然目前已开始出现统一架构的模型，但通常不会多规模应用设定与最优化模型协同工作的故障检测、诊断和预测的数据驱动模型。
1． 2 数据分析和性能跟踪
能耗和异常检测的趋势分析是建筑性能模拟和监测中经常遇到的问题。模拟可以用来确定不同的运行轨迹，这些轨迹可与真实轨迹进行对比，有利于能量性能模型校准。使用能量模型进行性能基准测试对于检测系统、子系统和设备的性能下降至关重要。因此，数据分析的发展对于确保整个生命周期内有效的建筑运营至关重要。数据分析的作用可以体现在建筑的设计和运行两方面。首先，可以通过性能跟踪来改善运行，再通过更透明的方式分析和总结典型的、经常性的设计和施工错误来改进设计。目前，很少有人关注早已出现在设计阶段的系统级诊断; 当前采用的是传统故障检测和诊断，主要集中在组件和子系统层面。低能耗建筑物在系统、子系统和设备性能之间呈现更紧密的耦合和依赖关系。因此，必须开发工具来提取针对全球效应的诊断和预测信息。
1． 3 传感器和执行器
传感器是测量物理量并将其转换为数字或模拟信号的设备，在控制系统中与执行器一起使用。执行器是能够将控制信号连接到受控设备的控制设备，将来自传感器的信号转换为设备的动作。执行器在基础或高级控制系统中以不同的方式使用: 第一种情况，执行器须管理传感器信息，并直接执行控制功能; 第二种情况，执行器由管理控制层( 从传感器获取数据) 控制，因此不直接发挥作用。下面讨论与实时建筑运营相关的影响能源建模中几种假设的两个基本方面。
1． 3． 1 占用检测和行为建模
占用检测为内部舒适度和节能提供良好的折衷方案，尽管目前占用检测主要与通风和照明控制有关。发生在建筑物区域并对能量性能有影响的动态变化包括居住、照明、电器、通风( 自然/机械) 、舒适条件。根据暖通空调( HVAC) 系统的具体类型，通风控制的根本是调节空气变化率，使之满足热负荷和室内空气质量要求。控制系统可以自动调节空气变化率( 特别是室外新鲜空气部分) 到热区的实际占用水平，从而减少通风和空气处理过程中的能源浪费。这一系统的术语是需求控制通风系统。需求控制通风系统可以获得的节能量在很大程度上取决于这两个参数。
1． 3． 2 室内环境质量分析和控制
室内空气质量与入住率有关，是室内环境质量的一个子集。热舒适性是室内环境质量的相关部分，温度控制是基本要素。HVAC 系统中，内部空气温度通常是主要的受控变量，通过经验舒适性模型，被用作检测是否有人居住。另外，湿度、辐射温度和气流速度等其他因素也会影响舒适度，但温度控制仍是确保热舒适度的基本要素。湿度可能被感知为相对湿度、露点温度或湿球温度，但相对湿度是最常见的测量量。一般，检查和校准传感器是必需的。
2 控制基本原理、策略和模型
控制理论和过程控制融合数学、物理和工程知识。控制应用程序从根本上处理两个主要方面: 将过程或系统维持在受控的运行状态和设定点，并管理从一个运行状态到另一个运行状态的转换。控制的目的是保证过程或系统根据自身特点保持在特定的条件下( 如效率、成本、安全等性能标准) ，控制的目标是能够从一种运行状态切换到另一种运行状态，并因此使过程或系统的运行适应各种可能的条件和限制。
2． 1 控制设备、网络和系统集成
传感器和执行器是用于执行控制行为的设备。HVAC 系统中最常见的物理设备是阀门和阻尼器( 分别用于控制水或气流) 、泵和风扇( 用于控制回路内水或空气的压力) 、电动机( 用于可移动遮阳设备) 。BACS 主要包括基础控制层和管理控制层。通常，基础控制层由单输入单输出控制器组成，这些控制器用于不同建筑区域和子区域以及技术设施( 如终端设备，发电机等) 的设定点跟踪。管理控制层包括人工操作员或自动化能源管理系统，可被视为多输入/多输出系统。BACS 方案如图1 所示。

图1 BACS 方案
2． 2 控制模式和策略
在反馈控制中，控制器的作用是尽量减少实际值与目标值之间的差异( 误差) 。最简单和最常用的控制模式之一是开/关模式。PI 和PID 控制器可在不了解物理现象的情况下改善控制性能，但是需要使用者对其正确地调整，而这点很少付出实践。事实上，能源性能和室内环境质量相互影响，这尤为重要。集成模型不仅要预测受控环境在多个层面的行为，还要从实际操作条件中学习操作设置，以优化控制策略。建筑集成控制的发展也与工程中利用高性能计算技术和软件的建模及模拟工具的快速发展密切相关。综上所述，以性能优化为目标的集成控制必然需要多输入多输出的建模策略。
2． 3 规则型控制和模型型控制
每个系统可以由传感器和执行器( 无需提前了解物理现象) 进行直接控制或由预测系统行为的模型( 了解潜在的物理现象) 进行间接控制。
通常，“楼宇自动化”指的是根据直接逻辑运行各个设备组件的基本系统，通常遵循预先设定的规则，这些规则通常按照“初始条件下开始执行”的方案进行设定，其中初始条件由传感器控制，而执行器直接对单个元件和功能进行执行。这些系统是规则型控制系统( ＲBC) ［1］，并且集成房间自动化的最新控制技术。正确选择规则和相关参数是ＲBC 成功运行的必要条件。
使用模型来模拟建筑物行为的间接逻辑是另一种完全不同的控制方法，通过比较不同的控制策略而选择最优策略。因此，该系统不会按照预定的规则来运行，能够适应各种各样的情况，甚至适用于规则本身未考虑到的情况。这种方法是模型型控制( MBC) ，与ＲBC 相比，更复杂，因在建模过程中需要花费更多精力。尽管如此，MBC 方法非常有趣，因能够根据性能指标( 如能源、成本、排放) 来描述某个过程或系统的重要方面。从本质上讲，MBC 策略可以捕捉ＲBC 策略无法有效捕捉的复杂动态互联，尽管通过规则学习法，模拟MBC 也可衍生为ＲBC 策略。
2． 4 建筑物和控制模型
研究表明，具有预测能力的模型型控制，即模型预测控制( MPC) ，是目前最有前途的建筑控制和能源管理方法。尽管系统建模和识别具有扎实的理论基础，但要将其应用到实时建筑操作中却很困难。一直以来，建筑能源模拟均集中在建筑设计阶段，但建模策略可通过采用模型减少技术而应用于建筑运行阶段［2］。一些研究报告强调，通常用于性能模拟( 基于物理模型) 的详细动态模型不适用于MPC。用于建筑性能评估的模型可分为白箱模型、灰箱模型和黑箱模型。
2． 4． 1 白箱模型
白箱模型用于建筑能源模拟而非在线MPC，在控制应用方面应被视为一种补充工具。由于优化问题的维度和建筑物模拟中物理现象的详细描述所确定的非线性，协同仿真非常耗时，因此对于工业实施和促进MPC 的大量扩散而言不具有成本效益。
2． 4． 2 灰箱模型
灰箱模型既可用于建筑能源模拟，又可用于MPC。事实上，灰箱模型在建筑动态预测中提供足够的准确度，同时公式简单、易于计算。此外，很容易从测量数据中识别出模型参数，保留模型本身的透明度( 简化的物理/建模) 。显然，模型结构( 用于模型缩减) 的定义通常取决于模型的特定用途。尺寸的减小对于计算特别重要，并且大多数公式都是基于集中参数，特别是基于热过程的阻容类比。
2． 4． 3 黑箱模型
数据驱动模型可以替代详细和简化的物理模型。原则上，建筑性能评估以统计数据为基础。系统识别的目标是通过线性、非时变和时间离散模型来描述过程。一般，统计和机器学习技术可帮助确定输入/输出关系。
3 BACS 和建筑能源管理
3． 1 负荷管理和性能优化
负荷管理的优势不仅与节能有关，而且与能源服务成本的降低有关。负荷管理的典型例子是建立预热/预冷机制，其效果是改变高峰负荷。需要强调的是，理论上人工神经网络和其他机器学习技术可以通过长时间学习来逐步提高性能，但为了透明地比较节能方面的结果，须将天气、占用率和运行时间表( 运行期) 方面的消耗数据标准化。
3． 2 性能监测、跟踪和数据分析
监控和数据分析对于适当的调试和性能跟踪至关重要，模型校准和性能基准也是必不可少的管理工具。研究表明，对现有的控制系统进行简单调整就可以确保适度的节能。要不断地进行校准和调整，否则即使有详细的设计阶段模拟也无法确保实时操作中的能量效率。所以，有必要开发BACS 应用程序，通过可视化工具透明地识别并显示节能结果。对成本优势的透明评估是促进高级BACS 应用开发的另一问题。如果辅以数据分析，建筑技术管理的潜力可极大提高。
4 结语
建筑能源设计和运行的新范式和新实践的快速发展正面临这样的问题: 预测( 设计阶段) 和测量( 运行阶段) 能量性能之间的差距。这一问题尤其与低能耗建筑或近零能耗建筑密切相关。
整个建筑生命周期出现的错误决定这种差距的大小，而这种差距又决定建筑行业以及可持续实践的可信度。建筑物的节能潜力与调试、性能跟踪和先进控制策略有关。这些应用程序可能会从连接建筑物性能模拟、控制和数据分析的统一方法中获益，然而目前尚未出现这种将上述方法无缝结合的方法。通过共同的性能指标( 如能量、排放、成本、舒适度等) 以及可互操作的多个应用程序之间的共享数据，来提高建筑生命周期不同阶段基于模型的性能评估的透明度。需要强调的是，除了工具之外，还需建立新的数据，以实现建筑环境的可持续性。另外，可视化策略对于快速、清晰地显示建筑物是否在适当范围内运行十分必要。从这个意义上说，BACS 可以充当一种促成技术，不断地收集数据、分析数据，将数据可视化，并制定适应性和预测性的控制策略。