同時使用系數(shù)單一建筑的同時使用系數(shù)

建筑內空調使用工況隨機性的本質，使得在確定同時使用系數(shù)的時候要應用概率的概念。同時使用系數(shù)K 是一個小于1 的無量綱常數(shù)，它反映的是空調高峰時段的用戶空調同時使用的概率，它與建筑的特點、建筑中人口結構、日常使用規(guī)律、所用空調設備的數(shù)量和容量、安裝情況等諸因素有關，確定這一系數(shù)的基礎是建筑內空調使用工況的實際調查數(shù)據。而確定適用于任何用戶數(shù)的同時使用系數(shù)值，是以有限數(shù)取得的調查結果為基礎的。這就有可能應用概率論的方法 。

如上所述，同時使用系數(shù)反映高峰時段住宅空調同時使用的概率。在高峰時段對住宅空調使用情況進行實際觀測，結果為空調開啟或關閉兩種情況，這樣進行n 次觀測（每戶觀測一次），觀測結果，如有m 戶的空調在高峰時開啟，則同時使用系數(shù)為：

這里有一點需要說明的是，每戶空調機數(shù)量有可能不只－臺，空調機的數(shù)量和容量由建筑結構特點和用戶的實際需求決定。對一次觀測而言，如某戶用戶有兩臺空調，而高峰時段只開啟其中一臺，在統(tǒng)計結果中應體現(xiàn)這一差別，即應將觀測所得資料換算成當量值。

如在高峰時段作n 次觀測，結果是有m 戶的空調開啟，而這m 戶中實際使用的空調機冷量為Q’，而m 戶空調機總冷量為Q ，則在空調高峰時段使用空調用戶的當量數(shù)應為：

在某一空調使用高峰時段，同一幢建筑內所有房間的空調同時開啟的概率是非常小的。這就引出了同時使用系數(shù)的概念，即在空調高峰使用時段，一建筑內部同時開啟的空調機的冷量占大樓內空調總冷量的百分比。

隨著科學技術的高速發(fā)展和廣泛應用，區(qū)域供冷系統(tǒng)因其節(jié)能、高效、自動化程度高等優(yōu)勢，越來越多地受到投資方和業(yè)主的重視，同時使用系數(shù)這一概念也被引入了區(qū)域供冷系統(tǒng)的設計中，作為區(qū)域供冷系統(tǒng)設計過程中的重要參數(shù)。

在明確了區(qū)域建筑規(guī)劃方案中各建筑的冷負荷基礎上，區(qū)域供冷系統(tǒng)能源站逐時負荷情況即為：

由此即可確定區(qū)域供冷系統(tǒng)能源站冷負荷以及同時使用系數(shù) 。2100433B

使用面積系數(shù)用百分率表示，等于總套內使用面積之和除以總建筑面積。

即:使用面積系數(shù) =各套內使用面積之和(平方米)/總建筑面積(平方米)×100%

使用面積系數(shù)：指房間凈面積占建筑面積的百分數(shù)，比值永遠小于1。

居住面積系數(shù)：指居住面積占建筑面積的百分數(shù)，比值永遠小于1。

風險敏感系數(shù)是風險管理至關重要的工具。 每個風險敏感系數(shù)度量投資組合在指定的標的微小變化時的敏感性，因此風險的組成部分都可以被單獨度量，并且資產組合能夠根據所需的暴露風險進行再平衡。

風險敏感系數(shù)在布萊克-肖爾斯期權定價模型中相對比較容易計算，并且可以由金融模型來推導得到性質，它對于衍生品交易員來說非常重要，尤其是對于有對沖價值的風險敏感系數(shù)Delta, Theta 和Vega都被很好的用來用來度量標的價格，時間和波動率的變化。 盡管Rho在布萊克－肖爾斯模型中是主要的輸入變量，但是無風險利率的相應變化對于期權價格的總體影響一般是微不足道的。所以包含無風險利率的高階導數(shù)并不常用。

最常見的風險敏感系數(shù)有價值函數(shù)的一階導數(shù) Delta, Vega, Theta 和 Rho 以及二階導數(shù)Gamma。此表中的其他敏感性非常常見，所以他們也有常見的名字，但是詞表只包含部分內容，并不詳盡。

風險敏感系數(shù)

標準層使用面積系數(shù)是一個建筑學術語。

標準層使用面積系數(shù) = 標準層使用面積 ÷ 標準層建筑面積

1.標準層使用面積等于本層各套內使用面積之和。

2.標準層建筑面積，按外墻結構外表面及柱外沿或相鄰界墻軸線所圍和的水平投影面積計算，當外墻設外保溫層時，按保溫層外表面計算。2100433B