统计分析方法只有建立在大型数据集上才能产生相对合理的结果。该方法对学校等类型建筑的基准评价可能不是很有效，因为这些建筑功能各异，建筑数据差别较大。建筑能耗基准评价工具Energy Star和Cal—Arch都使用了统计分析方法，但在表现形式和结果表达方式上有所不同。两种工具的特点将在下文中描述。
2)基于分值的评估体系
美国LEED(Leadership in Energy and Environmental Design)评估体系是按基于分值的方法建立的[6]。LEED强调一幢建筑整个生命周期的可持续性。LEED主要从以下五个方面着手：项目选址的可持续性、改善与提高用水效率、材料与资源的利用、能耗减少与大气污染控制、室内空气质量。该评估体系不是建筑之间相互比较，而是将建筑与最佳标准比较并打分，各项所得分数相加得到LEED总分。LEED将绿色建筑分为4个级别，根据分数不同，设铂金、金、银、铜四个奖项。LEED满分为69分，获得26—32分则为铜奖，33—38分为银奖，39—51分为金奖， 52—69分为铂金奖。为鼓励整体设计与创新思想，LEED对于在环保和节能方面有突出贡献的设计给予特别奖励。LEED评估体系包含一系列评估工具，它针对新建筑和现有建筑分别开发了评估工具，如LEED—NC，LEED—EB等。
3)基于模型的模拟评价
此方法是运用DOE-2等建筑能耗分析软件建立标准建筑模型，计算该模型得到建筑能耗，通过比较分析模拟所得的建筑能耗与目标建筑的实际能耗来评价目标建筑。在建模过程中，输入的数据为实际建筑的数据，包括：建筑地址、建筑材料(墙体、玻璃等)、换气量、温湿度、照明、空调设备、冷热水机组、租用率、设备运行时间等。这种方法可以分析一些引起能耗变化的因素。并能在设计阶段分析可能出现的问题。但这种方法的缺点是模型的校验(用建筑的实际能耗数据)工作难度比较大。目前，这种评价方法使用广泛，本文不加赘述。
4)分级末端能耗性能指标
该方法是对末端能耗性能指标分级，逐级评价建筑。一般情况下，一栋建筑物性能参数分级如表1所示。
首先，此方法从最高等级(第1等级)开始，逐级深入，直到收集到系统性能数据为止。在等级1中，建筑性能数据可通过建筑规划和能源费用获得。而等级2中的参数建立起来的度量指标，能把建筑能耗与气候及建筑功能结合起来。等级3中的参数是用来衡量建筑对天气的灵敏度。分级末端能耗性能指标方法在鉴定某设备的节能潜力方面是必要的。
虽然这些性能参数很重要，但也需要其它数据来解释。这些数据包括运行时间、设备类型、设备制造时间、设备负荷等。如果仅仅使用前四个等级参数，可能会判断错误，因为能耗指标低并不意味着该建筑节能。因此等级5和6中的性能参数也很重要，对于智能建筑尤其于此。
2 建筑能耗基准评价工具
2.1 国外建筑能耗基准评价工具
建筑能耗基准评价工具是一种新型的能耗评估工具。目前世界上很多国家已经开展了建筑能耗基准评价工具的开发工作。据不完全统计，截至2004年，世界上建筑能耗基准评价工具将近有30种[7]。这些工具大多数是在线工具，用户填写自己的建筑物信息后，工具自行分析，得到该建筑物的能耗状况，以及与其它类似建筑间的能耗状况比较。
2.2 Energy Star与Cal—Arch
Energy Star是美国环保局(EPA)推出的建筑能耗评价工具。针对不同的建筑类型，Energy Star建立对应的回归模型。办公建筑，商场，医疗建筑的回归模型是在CBECS(1999)的基础上建立的[3]。输入建筑面积、运行时间等数据，可预测目标建筑的年能耗，并比较分析该建筑与数据库中类似建筑物的能源效率。它以百分制来计算能源利用效率得分。例如，在美国，如果一座建筑物的得分为60分，则表明其能源效率要高于60％的类似建筑物。
Cal—Arch是美国劳伦斯·伯克利国家实验室在Arch工具的基础上进行开发的。Arch是一个示范性工具，建立在CBECS数据库上。Cal-Arch源数据是CEUS(1992)[8]，它统计出类似建筑的数目，以及类似建筑的能耗指标分布情况，并用直方图表示。直方图指出目标建筑的能耗指标和比类似建筑能源效率高的比例图示。
Energy Star和Cal—Arch的特点如表2所示。
3 上海市商用建筑信息数据库和商用建筑能耗预测模型的研究
由于国家地理位置、建筑材料、设备管理水平等差异，在借鉴国外相关研究成果和实践的基础上，我们尝试建立自己的商用建筑信息数据库并在此基础上开发建筑能耗基准评价工具。目前，上海市商用建筑信息数据库[2]已经初步建立，收集了大约有90多栋建筑物的详细信息。该数据库中，数据包括建筑信息和能耗数据两部分。建筑信息主要包括基本信息、空调系统信息和建筑使用情况。其中，基本信息包括竣工年份、建筑面积、层高、围护结构、玻璃材料、建筑功能分区等信息；空调系统信息包括空调冷热源、空调系统形式、新风系统、冷却塔容量等信息；建筑使用情况包括空调运行时间、建筑使用时间等信息。能耗数据部分则包括了该建筑近几年全年各月的用电、用气、用油等能源的使用情况。同时，建筑能耗预测工具的研究也在进行之中。
4 结论
建筑能耗基准评价为我们迅速分析建筑物的大致能耗状况提供了便捷的途径。它有助于建筑业主了解自己建筑能耗情况和采取节能措施。它促进建筑节能工作的开展，为政府节能方针的制定起到一定指导作用。但是，当前我国有关建筑能耗基准评价的工作处于起步阶段，还没有建立比较完善的国家或地区建筑能耗数据库，建筑能耗基准评价工具的研究更是远远落后于国外先进水平。
目前我们的工作中存在着数据库中建筑数量有限，缺失数据较多等问题。因此我们将继续增加数据库中数据量，探索解决缺失数据的方法，找出建筑能耗的影响因子，研究和开发商用建筑能耗预测工具。
参考文献
[1]胡平放,向才旺,丁学俊,江章宁,中国建筑能耗现状特征.武汉城市建设学院学报,1998,Jun.15(2)
[2]http://www.3e-energy.com.cn/Energy/
[3]Nance E. Matson,Mary Ann Piette. Review of California and National Benchmarking Methods.April 1, 2005
[4]Satkartar Kinney,Mary Ann Piette.Development of a California Commercial Building Benchmarking Database.May 2002
[5]Dale Sartor,Mary Ann Piette,William Tschudi.Strategies for Energy Benchmarking In Cleanrooms and Laboratory—Type Facilities.June 2000
[6]http://www.usgbc.org/
[7]http://poet.1b1.gov/cal—arch/links.html
[8]Satkartar Kinney,Mary Ann Piette.California Commercial Building Energy Benchmarking Final Project Report.Lawrence Berkeley National Laboratory.Mav 2003
资料来源：《上海节能》2006年第6期