我國(guó)普通超市與大型超市的照明現(xiàn)狀與能耗預(yù)測(cè)模型

李嘉雨，張 昕，張宇濤

(1.清華大學(xué)建筑學(xué)院，北京 100084；2.廣東三雄極光照明股份有限公司，廣東 廣州 511495)

我國(guó)普通超市與大型超市的照明現(xiàn)狀與能耗預(yù)測(cè)模型

李嘉雨1，張 昕1，張宇濤2

(1.清華大學(xué)建筑學(xué)院，北京 100084；2.廣東三雄極光照明股份有限公司，廣東 廣州 511495)

中國(guó)的普通超市和大型超市的照明能耗在其建筑能源消耗中占比第一。普通超市和大型超市的照明特征存在共性與差異。本文通過(guò)對(duì)二者照明現(xiàn)狀、能耗預(yù)測(cè)模型的研究，為有效提高普通超市和大型超市照明質(zhì)量，降低能耗，提升消費(fèi)者感受提供數(shù)據(jù)支持。

照明功率密度；單位面積照明造價(jià)；開(kāi)敞空間照度；典型貨架位置照度；照明能耗；預(yù)測(cè)模型

引言

超級(jí)市場(chǎng)[1-2]即supermarket，從其產(chǎn)生的角度來(lái)定義，指一種以經(jīng)營(yíng)食品和日用品為主要范圍的零售業(yè)態(tài)形式，其特點(diǎn)是顧客在依次開(kāi)架擺放的貨架之中自行選購(gòu)，選購(gòu)?fù)瓿芍笤僭诮y(tǒng)一的結(jié)賬柜臺(tái)進(jìn)行付錢。其業(yè)務(wù)流形式可概括為“貨架陳列自行選購(gòu)，集中采運(yùn)最終結(jié)款”。

根據(jù)《零售學(xué)》中提到的中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)，普通超市(即中小型超市)和大型超市的主要特征區(qū)別如表1所示。

據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2013》中的數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)零售業(yè)總投資金額達(dá)到了5 440億元人民幣。2008年連鎖超市占全國(guó)零售業(yè)規(guī)模27%，業(yè)界中限額以上企業(yè)的總銷售值接近4 800億元人民幣，并在近年內(nèi)以20%的年均復(fù)合率發(fā)展。2009年，中國(guó)連鎖經(jīng)營(yíng)協(xié)會(huì)(CCFA)調(diào)查了部分知名連鎖銷售企業(yè)的建筑能耗和各分項(xiàng)能耗，發(fā)現(xiàn)在大型超市的分項(xiàng)耗能中，照明能耗占29.5%，位列第一，其次分別是空調(diào)能耗28.1%、冷凍能耗19.9%、主食廚房能耗8.9%、電梯能耗5.5%。因此，研究超市的照明能耗對(duì)于節(jié)約能源、減少碳排放具有重要意義。除物質(zhì)需要外，顧客在逛超市時(shí)，精神享受也很重要。因此，確保照明質(zhì)量，創(chuàng)造良好的視覺(jué)環(huán)境和商業(yè)氛圍，同樣重要。

表1 普通超市與大型超市主要特征區(qū)別

國(guó)內(nèi)近年關(guān)于超市照明的研究主要分為兩類，一類著重從消費(fèi)者的主觀評(píng)價(jià)和視覺(jué)效果上研究，如：張丙合[3]等關(guān)注人在超市空間中的體驗(yàn)，針對(duì)不同超市區(qū)域做了理想化的光環(huán)境設(shè)計(jì)；劉雪嬌[4]通過(guò)市場(chǎng)調(diào)研，分析超市照明環(huán)境和消費(fèi)者行為的關(guān)系。另一類偏重節(jié)能和光學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，如楊群標(biāo)[5]、鄭仕群[6]等研究如何選擇節(jié)能燈具，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究如何通過(guò)合理布置燈具實(shí)現(xiàn)節(jié)能。

本研究基于對(duì)全國(guó)29個(gè)地級(jí)市內(nèi)160家普通超市和85家大型超市的照明數(shù)據(jù)采集與分析，探討普通超市和大型超市的照明與能耗特征。通過(guò)對(duì)能耗預(yù)測(cè)模型的研究，分析能耗、造價(jià)、照度水平間的關(guān)系，為超市照明節(jié)能路線圖的制定奠定基礎(chǔ)。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)采集

相關(guān)數(shù)據(jù)源的調(diào)研時(shí)間為2013年，調(diào)研的基本內(nèi)容如表2所示。

表2中幾項(xiàng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)解釋如下：

1)開(kāi)敞空間水平照度。開(kāi)敞空間指在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)柱網(wǎng)單元內(nèi)無(wú)貨架、柜臺(tái)等遮擋的空間。開(kāi)敞空間水平照度為每家店三處開(kāi)敞空間水平照度平均值的平均值(不按面積加權(quán))。

2)典型貨架照度。選取具有代表性的貨架，測(cè)量貨架之間通道的水平照度，并計(jì)算水平照度平均值和均勻度，取3處貨架通道的平均值作為該店典型貨架位置水平照度和水平照度均勻度；以上通道處貨架實(shí)測(cè)低(0.2 m)、中(1.0 m)、高(2.0 m)三個(gè)位置的垂直照度，并分別計(jì)算垂直照度平均值和均勻度，取3處貨架通道的平均值作為該店典型貨架位置垂直照度和垂直照度均勻度。

表2 調(diào)研內(nèi)容與調(diào)研方法

3)主觀問(wèn)卷調(diào)查。主觀評(píng)價(jià)采用問(wèn)卷調(diào)查法，每個(gè)專賣店隨機(jī)委派三個(gè)照明從業(yè)人員作為評(píng)價(jià)人，并且各專賣店的評(píng)價(jià)人不重復(fù)。在不知道實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的前提下，評(píng)價(jià)人走遍專賣店，填寫調(diào)查問(wèn)卷得到主觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。

表3所示為調(diào)研數(shù)據(jù)的地域分布。普通超市樣本取自22個(gè)城市，其中華北占比9.38%，西北占比20.62%，華東占比40.62%,西南占比29.38%；大型超市樣本取自29個(gè)城市，華北占比38.82%，西北占比7.06%，華南占比20.00%，華東占比24.71%，西南占比9.41%。

1.2 數(shù)據(jù)分析方法

采用SPSS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總和統(tǒng)計(jì)分析[7]；采用SPSS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬，建立普通超市和大型超市的能耗預(yù)測(cè)模型[8-9]。

表3 調(diào)研數(shù)據(jù)的地域分布

1)SPSS數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)：用于數(shù)據(jù)的初步統(tǒng)計(jì)匯總，以及各項(xiàng)指標(biāo)的頻率、平均值、離散度、極值分析等。

2)SPSS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層感應(yīng)器，建立能耗預(yù)測(cè)模型，以單位面積照明造價(jià)預(yù)測(cè)照明功率密度。

2 普通超市與大型超市的照明現(xiàn)狀

通過(guò)對(duì)調(diào)研數(shù)據(jù)的SPSS分析，普通超市和大型超市基本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)詳見(jiàn)表4。

表4 超市照明基本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

從表4可知，我國(guó)的普通超市和大型超市的客觀照明數(shù)據(jù)差異巨大。普通超市由于規(guī)模和預(yù)算原因，單位面積造價(jià)低，照明功率密度低；而大型超市造價(jià)高，照明功率密度高，商品和地面照度高。

普通超市和大型超市也有一些共同點(diǎn)，如期望換燈周期和顯色指數(shù)等。

2.1 照明數(shù)據(jù)分布

圖1～圖5分別為超市和大型超市的照明數(shù)據(jù)分布，其中淺灰色代表普通超市，深灰色代表大型超市。

圖1 LPD概率分布Fig.1 Probability distribution of LPD

圖2 單位面積照明造價(jià)概率分布Fig.2 Probability distribution of lighting cost per unit area

圖3 開(kāi)敞空間照度平均值概率分布Fig.3 Probability distribution of the average illuminance in the open space

圖4 典型貨架位置的水平照度平均值Fig.4 Probability distribution of the average horizontal illuminance in at the typical shelf location

圖5 典型貨架位置的垂直照度平均值Fig.5 Probability distribution of the average vertical illuminance in at the typical shelf location

根據(jù)以上的頻率分布圖，普通超市各數(shù)據(jù)分布比大型超市更為集中，標(biāo)準(zhǔn)差更小，尤其是照明功率密度(LPD)和單位面積照明造價(jià)，也從側(cè)面反映了大型超市的多樣性和綜合性。

2.2 照明數(shù)據(jù)分布的地域差異

由圖6可以看出，普通超市的基本照明特征地域差異較小，全國(guó)各個(gè)區(qū)域都比較統(tǒng)一，比較明顯的差別是，東北地區(qū)的照明功率密度均處于較低水平，但水平照度開(kāi)敞空間照度和典型貨架垂直照度都較高。

圖6 照明數(shù)據(jù)的地域分布Fig.6 Geographical distribution of lighting data

大型超市地域差異較大，東部和西部的照明功率密度離散度很高，東北和西部的單位面積造價(jià)離散度很高。西部的樣本中，有兩項(xiàng)指標(biāo)明顯偏高，分別是LPD和單位面積照明造價(jià)。大型超市各個(gè)品牌的建筑照明標(biāo)準(zhǔn)和側(cè)重不一，而各個(gè)地區(qū)的市場(chǎng)占有品牌也相異，根據(jù)《中國(guó)超市連鎖零售行業(yè)分析報(bào)告》，東北部有大潤(rùn)發(fā)、世紀(jì)聯(lián)華等超市，東部有好又多、華潤(rùn)萬(wàn)家，中部有永輝超市等，西部有人人樂(lè)、歐尚等大型超市，更有裝修標(biāo)準(zhǔn)差異更大的外資企業(yè)如家樂(lè)福、伊藤洋華堂等占領(lǐng)著不同地區(qū)的市場(chǎng)，造成了各地市場(chǎng)的差異。

3 能耗預(yù)測(cè)模型

3.1 SPSS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模[7]

SPSS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人神經(jīng)元工作方式的非線性的數(shù)據(jù)建模工具，包括輸入層和輸出層，一個(gè)或者多個(gè)隱藏層，建模過(guò)程如下。

1)選擇因子、因變量和協(xié)同變量。

研究目的是通過(guò)照明預(yù)算、照明參數(shù)預(yù)測(cè)照明能耗，所以該模型以單位面積照明造價(jià)為因子，LPD為因變量，顯色指數(shù)、期望換燈周期、每日開(kāi)燈時(shí)間、開(kāi)敞空間水平照度平均值、典型貨架位置水平照度平均值、典型貨架位置垂直照度平均值為協(xié)同變量，建立多層感應(yīng)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2)個(gè)案分區(qū)。

用于建模的數(shù)據(jù)個(gè)案數(shù)量是有限的，為建立網(wǎng)絡(luò)、訓(xùn)練和評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的有效性，須將可用的個(gè)案分為三部分：

培訓(xùn)個(gè)案：用于生成算法模型，估計(jì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

檢驗(yàn)個(gè)案：用于跟蹤錯(cuò)誤的結(jié)果、結(jié)束訓(xùn)練。

支持個(gè)案：用于評(píng)估網(wǎng)絡(luò)和比對(duì)準(zhǔn)確度。

由于部分個(gè)案的數(shù)據(jù)缺失，因此本文采用接近70%、20%、10%的比例分配培訓(xùn)、檢驗(yàn)、支持個(gè)案。

有效個(gè)案分配情況如表5～表6所示。

表5 普通超市個(gè)案處理Table 5 Processing of supermarket samples

表6 大型超市個(gè)案處理

普通超市和大型超市算法生成結(jié)果如表7所示。

3.2 殘差檢驗(yàn)

對(duì)普通超市和大型超市能耗預(yù)測(cè)模型的特征進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)，普通超市的能耗預(yù)測(cè)模型較為簡(jiǎn)單，準(zhǔn)確度高，而大型超市的能耗預(yù)測(cè)模型復(fù)雜，無(wú)明顯的映射關(guān)系，準(zhǔn)確度低(見(jiàn)圖7、圖8)。這跟不同品牌的大型超市自成體系的設(shè)計(jì)模式和經(jīng)營(yíng)模式有關(guān)。想要更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)大型超市的能源消耗，需要進(jìn)一步將其分類研究，不同地域、不同品牌定位、不同背景的大型超市會(huì)有不同的能源消耗特征。

表7 超市模型信息

圖7 普通超市LPD預(yù)測(cè)殘差Fig.7 LPD residual error of supermarket

圖8 大型超市LPD預(yù)測(cè)殘差Fig.8 LPD residual error of hypermarket

3.3 普通超市預(yù)測(cè)模型的改善和應(yīng)用

由此我們針對(duì)殘差較小的普通超市的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行修正，使預(yù)測(cè)值更加準(zhǔn)確。預(yù)測(cè)模型的各自變量重要性如表8所示。

在1個(gè)因子、6個(gè)協(xié)同變量的情況下，有效樣本數(shù)只有48，影響模型精確度，而基于表8，保留重要性最強(qiáng)的兩個(gè)協(xié)同變量——開(kāi)敞空間的照度平均值和典型貨架位置的水平照度平均值，以及因子——單位面積照明造價(jià)，重新執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知器模擬，結(jié)果見(jiàn)表9～表10。

表8 普通超市照明能耗預(yù)測(cè)模型中的各自變量重要性

表9 修改后的普通超市模型個(gè)案處理

表10 修改后的普通超市模型信息

修改后的模型預(yù)測(cè)正確率達(dá)到78%，三個(gè)自變量均占有較大比重(詳見(jiàn)表11)。

表11 修改后的普通超市各自變量重要性

用該模型做出如下預(yù)測(cè)：當(dāng)單位面積造價(jià)分別為10、15、20、25、30、35、40元時(shí)，預(yù)測(cè)的LPD功率見(jiàn)表12(協(xié)同變量值第一次根據(jù)圖4和圖5取普通超市中位數(shù)，即開(kāi)敞空間的照度平均值取400 lx，典型貨架位置的水平照度平均值取250 lx；第二次根據(jù)GB 50034—2013的標(biāo)準(zhǔn)，兩個(gè)照度數(shù)字都取300 lx)。

表12 用修改后的模型預(yù)測(cè)不同造價(jià)下的能耗

在實(shí)際工程中，我們難以事先知曉一個(gè)建筑的照明能耗，超市空間的照度也只能根據(jù)設(shè)計(jì)目標(biāo)和定位去估計(jì)，但在一定程度上可以根據(jù)單位面積照明造價(jià)預(yù)測(cè)照明能耗，如表12中第一次預(yù)測(cè)，取照度中位數(shù)時(shí)能耗的最低點(diǎn)出現(xiàn)在單位面積照明造價(jià)為20元的時(shí)候，而在第二次預(yù)測(cè)中，取300lx時(shí)能耗的最低點(diǎn)出現(xiàn)在單位面積照明造價(jià)為25元的時(shí)候。

4 結(jié)論

我國(guó)普通超市無(wú)論從地域性上還是從用燈類型、照度水平等方面，全國(guó)的水平比較一致，而大型超市的差異較大，具有較大的照明節(jié)能空間。特別是西部地區(qū)。

通過(guò)SPSS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立能耗預(yù)測(cè)模型，大型超市由于品牌定位的差異，較難準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出能耗，造價(jià)關(guān)系，而普通超市已經(jīng)形成了共識(shí)性的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于大型超市的能耗造價(jià)預(yù)測(cè)，應(yīng)當(dāng)根據(jù)市場(chǎng)定位進(jìn)行細(xì)化分類研究。

通過(guò)優(yōu)化普通超市的能耗預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)正確率提高到了78%，依此對(duì)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)同變量下的不同照明造價(jià)(10/15/20/25/30/35/40)元/m2的超市空間進(jìn)行預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)當(dāng)造價(jià)在20元/m2左右時(shí)，其照明能耗相對(duì)最低。

根據(jù)表4，我國(guó)普通超市的照明造價(jià)平均值為25元，這之間的差異可以在設(shè)計(jì)階段給商家和設(shè)計(jì)師提供參考。從地域上看，東北地區(qū)的單位面積照明造價(jià)最接近20元，相應(yīng)LPD也最低，但其照明舒適性和用光合理性是后續(xù)研究需要理清的問(wèn)題。

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Researches on the Lighting Status and the Predicting Model of Energy Consumption of Chinese Supermarket and Hypermarket

LI Jiayu1，ZHANG Xin1，ZHANG Yutao2

(1.SchoolofArchitecture,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China; 2.GuangdongSanxiongJiguangLimitedCompany,Guangzhou511495,China)

In China, the lighting energy consumption takes the biggest part in the whole architecture energy consumption of supermarkets and hypermarkets. There are distinct differences as well as common characteristics between the lighting features of supermarket and hypermarket in China. This thesis analyzed their lighting status and made a predicting model for the energy consumption, thus providing data support for the effective methods of improving the lighting quality, reducing the energy consumption, and optimizing human feelings in the supermarket and hypermarket.

lighting power density; lighting cost per unit area; the illuminance in the open space; the illuminance at the typical shelf location; lighting energy consumption； the prediction model

國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(51478236)；亞熱帶重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(2015ZB14)

TU113.19+1

A

10.3969/j.issn.1004-440X.2017.01.007