PMV（Predicted Mean Vote）模式是一种在空调系统设计和运行中广泛采用的人体热舒适度评价方法。它起源于国际标准ISO 7730，并被纳入ASHRAE（美国采暖、制冷与空调工程师学会）标准62.1中，作为评估室内环境热舒适性的工具。
PMV模型基于大量人体热平衡实验数据，通过考虑空气温度、平均辐射温度、风速、湿度以及人体活动水平等因素，预测在特定环境条件下，一定比例的人群感到冷或热的预期投票值。PMV值范围从-3（非常冷）到+3（非常热），其中0表示“中性”，即个体感觉既不冷也不热。
在实际应用中，空调系统设计师和运行管理者可以利用PMV模型来优化空调系统的设定点，确保室内热环境既不会让人感到过冷也不会让人感到过热，从而达到最佳的热舒适状态。这种方法有助于提高工作效率、提升居住体验，并且可能减少能源消耗，因为过度冷却或加热通常会导致能源浪费。
值得注意的是，虽然PMV是一个有效的工具，但它也有局限性，因为它假设人群具有相同的热感受特性，而实际上个体差异很大。因此，在实际应用中，还需要结合其他指标如PPD（Predicted Percentage of Dissatisfied, 预期不满意百分比）等，以及考虑个人偏好和适应性等因素，来更全面地评估和改善室内热环境质量。
