華 康（上海建科節(jié)能技術(shù)有限公司， 上海 200032）

近年來，越來越多的行業(yè)開始關(guān)注能源消耗和節(jié)能降耗。建筑行業(yè)的能源消耗極大，在 2015 年達到 254 億 GJ，占當年社會總能耗的 20%，據(jù)預(yù)測 2030 年建筑能耗將達到 444 億 GJ[1]。統(tǒng)計資料表明，空調(diào)系統(tǒng)的能耗約占建筑總能耗的 1/2 以上，其中冷熱源設(shè)備能耗占空調(diào)能耗的 50%～60%[2]。

我國新建公共建筑呈現(xiàn)出越來越區(qū)域化的趨勢，集商業(yè)、辦公、酒店綜合性商務(wù)園區(qū)的建設(shè)規(guī)模在各大城市中不斷擴大。綜合性商務(wù)園區(qū)的開發(fā)和建設(shè)可以加快城市現(xiàn)代化進程和提高人們生活品質(zhì)，但高密度、高容積率的商務(wù)區(qū)勢必會進一步增加建筑能源消耗。建筑節(jié)能減排一直是政府和建筑行業(yè)高度關(guān)注的問題，而減少空調(diào)能耗是降低建筑能耗的關(guān)鍵所在。因此，在大型商務(wù)園區(qū)建設(shè)能源站，可以較大程度上減少了園區(qū)內(nèi)各建筑的空調(diào)能耗，實現(xiàn)能源的生態(tài)化。不同于傳統(tǒng)的各建筑單獨設(shè)置冷熱源，能源站的建設(shè)可以避免各樓宇業(yè)主自主選購較為經(jīng)濟但能耗高的冷熱源設(shè)備。另外，各建筑無須單獨預(yù)留出冷熱源機房，如此建筑面積得到充分利用的同時減少了機房管理人員的投資費用。

大型建筑園區(qū)能源站項目在項目初期就對各建筑的空調(diào)用能進行了統(tǒng)一規(guī)劃，選擇節(jié)能性高的冷熱源設(shè)備，提高供能效率，達到節(jié)能的目的。此外，集中式能源站使用如太陽能、風(fēng)能等低碳對環(huán)境友好的可再生能源，在源頭上減少能源消耗。大型能源站項目的優(yōu)勢如下。① 相比于園區(qū)內(nèi)各建筑在冷熱源上的投資，能源站的集中設(shè)計減少了整體投資。② 集中型的能源站可以實現(xiàn)新型能源的規(guī)?；?，為大型的更為復(fù)雜的空調(diào)系統(tǒng)研究奠定基礎(chǔ)。③ 能源站內(nèi)設(shè)備的集中放置方便管理人員的統(tǒng)一管理，系統(tǒng)由專業(yè)人員進行維護和運行可以高效地使用設(shè)備，以達到節(jié)能的目的。

綜合性商業(yè)園區(qū)在建成后，各個建筑在使用模式上存在多維度不確定性，故投資能源站前要進行投資分析。寫字樓和商場的空調(diào)需求量與出租率和使用強度相關(guān)，而酒店則與入住率有關(guān)。園區(qū)投入運行后大量小業(yè)主存在加裝 VRV（Variable Refrigerant Volume，變制冷劑流量多聯(lián)式空調(diào)系統(tǒng)，簡稱多聯(lián)機）分體空調(diào)的可能性。因此，園區(qū)能源站的整體收益存在不穩(wěn)定性，且園區(qū)的能源站是非累計線性投資，整體投資較大。為減少項目虧損風(fēng)險，必須通過 1～2 次重大決策后再完成投資決策。本文采用決策樹法在工程項目案例上開展應(yīng)用，通過對某綜合性商務(wù)園區(qū)的能源站項目進行投資分析，尋求最優(yōu)項目方案，以達到經(jīng)濟利益最大化。

1 項目概況

某商務(wù)園區(qū)總建筑面積為 523 400 m2，其中商場 103 000 m2，寫字樓 311 000 m2，五星級酒店 53 800 m2，酒店式公寓 55 600 m2。園區(qū)將會分為兩期工程建設(shè)，酒店和商場主樓為項目一期工程，將先竣工交付投入運行。預(yù)計 3 a 后寫字樓、酒店式公寓和商場輔樓將全部竣工交付，整個園區(qū)全面投入使用。

本項目計劃為整個園區(qū)建設(shè)能源站。能源站是由節(jié)能服務(wù)公司投資建設(shè)，并負責(zé)未來 20 a 的運行管理，能源站的配套管線由園區(qū)建設(shè)方和能源站投資方共同承擔。計劃建成后能源站將向整個園區(qū)提供夏季供冷、冬季供暖（不包含生活熱水）的二次能源服務(wù)，能源站使用的一次能源費用、運營管理費用和維護維修費用均由能源站管理方承擔。能源站將根據(jù)業(yè)主實際使用時每平方米的冷（熱）量按面積收取二次能源供應(yīng)費用，合同運行期為 20 a。目前該投資計劃中仍有一項重要的不確定性因素，即園區(qū)全面投入使用后最終對于能源站的需求量。根據(jù)一期工程設(shè)計方案，五星級酒店和商場已經(jīng)明確使用能源站集中供給的冷（熱）量，其余園區(qū)建筑的空調(diào)供給方案將要在一期工程交付運行后 2 a，根據(jù)能源站的運行效果決定是否使用能源站集中供給的冷（熱）量。根據(jù)雙方合同約定，寫字樓、酒店式公寓和商場輔樓即使在二期工程中接入了能源站集中供給的冷（熱）量，后期業(yè)主入住后也可以自行加裝 VRV 空調(diào)，以每戶為最小單位停止采購能源站集中供給的冷（熱）量。

由于園區(qū)集中供給能源站建設(shè)的投資項目仍有上述不確定性，需要對此制訂專業(yè)化的方案，以及評估分析各種情況下的投資收益，并計算最優(yōu)概率的決策。

2 項目市場調(diào)研和設(shè)計方案對比

經(jīng)過詳細的工程勘察、方案設(shè)計和模擬計算，提出了 2 種園區(qū)能源站投資建設(shè)方案。

（1）方案一。初投資 6 500 萬元一次性完成建設(shè)一個大型能源站，能源站的供應(yīng)能力可覆蓋園區(qū)內(nèi)商場區(qū)的 90%、寫字樓區(qū)的 70% 以及酒店區(qū)域 100% 的空調(diào)用量需求，酒店式公寓區(qū)域不提供集中供冷（熱）。經(jīng)測算，前 3 a，能源需求旺盛的情況下，可實現(xiàn) 920 萬元的年收益；能源需求不理想的情況下，可實現(xiàn) 552 萬元的年收益。后 17 a，能源需求旺盛的情況下，可實現(xiàn) 2 100 萬元的年收益；能源需求不理想的情況下，可實現(xiàn) 1 320 萬元的年收益。

（2）方案二。先投資 4 500 萬元建設(shè)一期能源站，負責(zé)供應(yīng)商場區(qū)域 70% 和酒店區(qū)域 100% 的空調(diào)用量需求。經(jīng)測算，前 3 a，能源需求旺盛的情況下，可實現(xiàn) 800 萬元的年收益；能源需求不理想的情況下，可實現(xiàn) 640 萬元的年收益。

能源站一期投入使用 2 a 后，即園區(qū)整體項目竣工前 1 a，根據(jù)能源站實際運行效果決定是否開展二期擴建。擴建需要投資 3 500 萬元，屆時建成的能源站將滿足全園區(qū)所有建筑 100% 的用能需求。完成擴建后的 17 a，能源需求旺盛的情況下，可實現(xiàn) 2 460 萬元的年收益；能源需求不理想的情況下，可實現(xiàn) 1 480 萬元的年收益。如不擴建，隨著園區(qū)入住率和使用率的提升能源站的收入也會增加。不擴建，后 17 a，能源需求旺盛的情況下，可實現(xiàn) 880 萬元的年收益；能源需求不理想的情況下，可實現(xiàn) 700 萬元的年收益。

根據(jù)園區(qū)總體建設(shè)情況、項目后期招商規(guī)劃以及市場調(diào)研結(jié)果綜合分析，可以初步估算出園區(qū)未來 20 a 的能源需求情況。能源需求具體情況如表1 所示。

表1 能源需求前景預(yù)測匯總

3 決策樹分析法

根據(jù)調(diào)研測算的已知條件，使用決策樹方法來選擇能源站建設(shè)方案，首先可畫出能源站投資方案決策樹，如圖 1 所示。圖 1 中 □ 代表決策點（Decision Node），下文用符號 D 表示：○ 代表機會點（Chance Dode），下文用符號 O 表示;機會點后的線段代表概率枝（Probability Branch），下文用符號 P 表示。

圖 1 能源站投資方案決策樹

由于已知的投資和收益都是在不同時間發(fā)生的，因此首先折算為凈現(xiàn)值（Net Present Value,NPV）進行計算，根據(jù)項目投資方要求將貼現(xiàn)率制訂為 15%。每一條決策路線的 NPV 根據(jù)式（1）計算，計算結(jié)果如表2 表所示。

表2 每條決策線路凈現(xiàn)值計算匯總

式中：n—項目計算周期，a；

CFi—每一期的現(xiàn)金流入；

r—貼現(xiàn)率，%；

CF0—最初的資金投入。

由表2 可知， 8 條決策線路中僅有 1 條的 NPV 是負數(shù)，有 3 條線路的 NPV 較小，為 0 ～ 120 萬元，有 2 條線路的 NPV ＞ 3 000 萬元?，F(xiàn)需要根據(jù)能源需求前景預(yù)測的情況進一步計算最優(yōu)決策。根據(jù)表1 的數(shù)據(jù)：P（L1，L2）=4/10，P（L1，S2）=5/10，P（S1，S2）=1/10，P（S1，L2）=0/10，0/10（即代表不可能發(fā)生），可導(dǎo)出式（2）（3）。

根據(jù)計算出的每條決策路徑的概率和凈現(xiàn)值，參照圖 1 能源站投資方案決策樹圖，計算每個機會點和決策點的凈現(xiàn)值期望值（Expected value），并分析優(yōu)劣，完成方案決策。

現(xiàn)在根據(jù)圖 1，結(jié)合各條決策路線的相應(yīng)數(shù)值，計算各點的期望值，期望值計算從右向左推移。

引入期望值計算公式，如式（7）所示。

式中： Probability—概率。

將相關(guān)量值代入式（7），可得如下結(jié)果。

點 ④：4/9 × 3 950.22+ 5/9 × 848.91 = 2 227.27 萬元。

點 ②：9/10 × 2 227.27+ 1/10 × 8.69 = 2 005.412 萬元。

點 ② 的 2 227.27 萬元代表方案一的凈現(xiàn)值期望值。

點 ⑥：4/9 × 3 979.79.22 + 5/9 × 83.28 = 1 815.063 萬元。

點 ⑦：4/9 × 825.47 + 5/9 × 109.78 = 427.864 4 萬元。

點 ⑥ 的 1 815.063 萬元代表方案二中擴建狀態(tài)下的凈現(xiàn)值期望值。點 ⑦ 的 427.864 4 萬元代表方案二中不擴建狀態(tài)下的凈現(xiàn)值期望值。方案二擴建的決策路線更優(yōu)，可以排除不擴建狀態(tài)，并將 1 815.063 萬元轉(zhuǎn)移至點 ⑤，詳見圖 1。

點 ③：9/10 × 1 815.063 + 1/10× -255.53= 1 608.004 萬元。

點 ③ 的 1 608.004 萬元代表方案二 的凈現(xiàn)值期望值，低于方案一的凈現(xiàn)值期望值。點 ② 的 2 227.27 萬元，所以選擇方案一才是最優(yōu)決策。

在實際項目運行中，由于方案二的最終決策時間將會晚于方案一 2 a，理論上方案二有可能得到更完整的市場信息，在執(zhí)行擴建決策時還可以對方案進行微調(diào)，有一定概率在二次決策時修正出更好的執(zhí)行方案，因此在實際項目中如果有一定信息優(yōu)勢的決策線路的凈現(xiàn)值期望值僅低于無信息優(yōu)勢的決策線路幾個百分點的情況下，決策者應(yīng)根據(jù)目前的信息完整度和可變概率，權(quán)衡利弊。但本項目經(jīng)過決策樹分析法計算，可以發(fā)現(xiàn)方案一的凈現(xiàn)值期望值高于方案二的 38.51%，因此方案二可以直接排除，應(yīng)該選擇方案一為最優(yōu)決策。

4 結(jié) 語

決策樹法非常適用于復(fù)雜情況下的投資決策問題，特別適用于能源站投資這類時間周期長達數(shù)十年，工作序列性很強，且具有很強不確定性的投資工程項目。決策樹法的圖形可以非常直觀地表達出能源站建設(shè)投資決策的內(nèi)在邏輯，每一條決策線路的凈現(xiàn)值期望值也可以科學(xué)、客觀、理性地為決策提供量化數(shù)據(jù)支持。

本文以某園區(qū)的大型能源站建設(shè)投資項目為案例，應(yīng)用決策樹法開展分析與計算。對案例中方案一和方案二的每條決策路徑進行了凈現(xiàn)值的計算，并引入貝葉斯公式計算出 8 條決策路徑最終的凈現(xiàn)值期望值，并做出相應(yīng)的對比分析和優(yōu)劣評價。這不僅為項目投資決策提供科學(xué)依據(jù)，而且為建筑能源站超長周期的投資決策提供了一種具有建設(shè)性的分析工具，在日常項目工作中具有強的實用價值。