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(dá)到 254 億 GJ，占當(dāng)年社會(huì)總能耗的 20%，據(jù)預(yù)測(cè) 2030 年建筑能耗將達(dá)到 444 億 GJ[1]。統(tǒng)計(jì)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(shì)，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(kuò)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(jìn)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(shì)必會(huì)進(jìn)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(shí)現(xiàn)能源的生態(tài)化。不同于傳統(tǒng)的各建筑單獨(dú)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(jì)但能耗高的冷熱源設(shè)備。另外，各建筑無須單獨(dú)預(yù)留出冷熱源機(jī)房，如此建筑面積得到充分利用的同時(shí)減少了機(jī)房管理人員的投資費(fèi)用。

大型建筑園區(qū)能源站項(xiàng)目在項(xiàng)目初期就對(duì)各建筑的空調(diào)用能進(jìn)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(dá)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(duì)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(xiàng)目的優(yōu)勢(shì)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(jì)減少了整體投資。② 集中型的能源站可以實(shí)現(xiàn)新型能源的規(guī)模化利用，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(jìn)行維護(hù)和運(yùn)行可以高效地使用設(shè)備，以達(dá)到節(jié)能的目的。

綜合性商業(yè)園區(qū)在建成后，各個(gè)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(jìn)行投資分析。寫字樓和商場(chǎng)的空調(diào)需求量與出租率和使用強(qiáng)度相關(guān)，而酒店則與入住率有關(guān)。園區(qū)投入運(yùn)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(jī)）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(jì)線性投資，整體投資較大。為減少項(xiàng)目虧損風(fēng)險(xiǎn)，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(xiàng)目案例上開展應(yīng)用，通過對(duì)某綜合性商務(wù)園區(qū)的能源站項(xiàng)目進(jìn)行投資分析，尋求最優(yōu)項(xiàng)目方案，以達(dá)到經(jīng)濟(jì)利益最大化。

1 項(xiàng)目概況

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

本項(xiàng)目計(jì)劃為整個(gè)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(fù)責(zé)未來 20 a 的運(yùn)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(dān)。計(jì)劃建成后能源站將向整個(gè)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(fèi)用、運(yùn)營管理費(fèi)用和維護(hù)維修費(fèi)用均由能源站管理方承擔(dān)。能源站將根據(jù)業(yè)主實(shí)際使用時(shí)每平方米的冷（熱）量按面積收取二次能源供應(yīng)費(fèi)用，合同運(yùn)行期為 20 a。目前該投資計(jì)劃中仍有一項(xiàng)重要的不確定性因素，即園區(qū)全面投入使用后最終對(duì)于能源站的需求量。根據(jù)一期工程設(shè)計(jì)方案，五星級(jí)酒店和商場(chǎng)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(yùn)行后 2 a，根據(jù)能源站的運(yùn)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(chǎng)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(xiàng)目仍有上述不確定性，需要對(duì)此制訂專業(yè)化的方案，以及評(píng)估分析各種情況下的投資收益，并計(jì)算最優(yōu)概率的決策。

2 項(xiàng)目市場(chǎng)調(diào)研和設(shè)計(jì)方案對(duì)比

經(jīng)過詳細(xì)的工程勘察、方案設(shè)計(jì)和模擬計(jì)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(gè)大型能源站，能源站的供應(yīng)能力可覆蓋園區(qū)內(nèi)商場(chǎng)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(cè)算，前 3 a，能源需求旺盛的情況下，可實(shí)現(xiàn) 920 萬元的年收益；能源需求不理想的情況下，可實(shí)現(xiàn) 552 萬元的年收益。后 17 a，能源需求旺盛的情況下，可實(shí)現(xiàn) 2 100 萬元的年收益；能源需求不理想的情況下，可實(shí)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(fù)責(zé)供應(yīng)商場(chǎng)區(qū)域 70% 和酒店區(qū)域 100% 的空調(diào)用量需求。經(jīng)測(cè)算，前 3 a，能源需求旺盛的情況下，可實(shí)現(xiàn) 800 萬元的年收益；能源需求不理想的情況下，可實(shí)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(xiàng)目竣工前 1 a，根據(jù)能源站實(shí)際運(yùn)行效果決定是否開展二期擴(kuò)建。擴(kuò)建需要投資 3 500 萬元，屆時(shí)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(kuò)建后的 17 a，能源需求旺盛的情況下，可實(shí)現(xiàn) 2 460 萬元的年收益；能源需求不理想的情況下，可實(shí)現(xiàn) 1 480 萬元的年收益。如不擴(kuò)建，隨著園區(qū)入住率和使用率的提升能源站的收入也會(huì)增加。不擴(kuò)建，后 17 a，能源需求旺盛的情況下，可實(shí)現(xiàn) 880 萬元的年收益；能源需求不理想的情況下，可實(shí)現(xiàn) 700 萬元的年收益。

根據(jù)園區(qū)總體建設(shè)情況、項(xiàng)目后期招商規(guī)劃以及市場(chǎng)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(cè)匯總

3 決策樹分析法

根據(jù)調(diào)研測(cè)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(diǎn)（Decision Node），下文用符號(hào) D 表示：○ 代表機(jī)會(huì)點(diǎn)（Chance Dode），下文用符號(hào) O 表示;機(jī)會(huì)點(diǎn)后的線段代表概率枝（Probability Branch），下文用符號(hào) 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(shí)間發(fā)生的，因此首先折算為凈現(xiàn)值（Net Present Value,NPV）進(jìn)行計(jì)算，根據(jù)項(xiàng)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(jì)算，計(jì)算結(jié)果如表2 表所示。

表2 每條決策線路凈現(xiàn)值計(jì)算匯總

式中：n—項(xiàng)目計(jì)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(fù)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。現(xiàn)需要根據(jù)能源需求前景預(yù)測(cè)的情況進(jìn)一步計(jì)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(jì)算出的每條決策路徑的概率和凈現(xiàn)值，參照?qǐng)D 1 能源站投資方案決策樹圖，計(jì)算每個(gè)機(jī)會(huì)點(diǎn)和決策點(diǎn)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(jì)算各點(diǎn)的期望值，期望值計(jì)算從右向左推移。

引入期望值計(jì)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(diǎn) ④：4/9 × 3 950.22+ 5/9 × 848.91 = 2 227.27 萬元。

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

點(diǎn) ② 的 2 227.27 萬元代表方案一的凈現(xiàn)值期望值。

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

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

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

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

點(diǎn) 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(diǎn) ② 的 2 227.27 萬元，所以選擇方案一才是最優(yōu)決策。

在實(shí)際項(xiàng)目運(yùn)行中，由于方案二的最終決策時(shí)間將會(huì)晚于方案一 2 a，理論上方案二有可能得到更完整的市場(chǎng)信息，在執(zhí)行擴(kuò)建決策時(shí)還可以對(duì)方案進(jìn)行微調(diào)，有一定概率在二次決策時(shí)修正出更好的執(zhí)行方案，因此在實(shí)際項(xiàng)目中如果有一定信息優(yōu)勢(shì)的決策線路的凈現(xiàn)值期望值僅低于無信息優(yōu)勢(shì)的決策線路幾個(gè)百分點(diǎn)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(xiàng)目經(jīng)過決策樹分析法計(jì)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(shí)間周期長達(dá)數(shù)十年，工作序列性很強(qiáng)，且具有很強(qiáng)不確定性的投資工程項(xiàng)目。決策樹法的圖形可以非常直觀地表達(dá)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(xiàng)目為案例，應(yīng)用決策樹法開展分析與計(jì)算。對(duì)案例中方案一和方案二的每條決策路徑進(jìn)行了凈現(xiàn)值的計(jì)算，并引入貝葉斯公式計(jì)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(duì)比分析和優(yōu)劣評(píng)價(jià)。這不僅為項(xiàng)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(xiàng)目工作中具有強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。