基于云計算的建筑能耗分析

最近幾十年，能耗仿真軟件發展很迅速，但是幾乎沒有工具在早期設計階段提供綜合決策支持，原因是同一工程的不同設計師在高度復雜的非可視化工作環境中缺乏協作和溝通，為此，學者們多年來進行了大量標準、定義研究以促進建筑能耗仿真的發展和分類。

模擬仿真是有效的決策支持工具，但常用的軟件集成效果受到許多因素的限制，這些因素主要與相關領域之間的信息交換,尤其是與基于BIM的典型集成策略有關。傳統BIM實踐采用信息交換進行數字模型轉換，通過應用程序共同的文件格式（如gbxml或IFC）或根據需要從核心模型數據庫實現模型數據共享。這種分離阻止了域之間的交互,并產生了冗余和不一致的數據。

仿真能耗分析中的云計算

進行能耗仿真分析的真正有利階段是在建筑設計的早期，分布式的“云”計算作為有效的數字工具能促進進程的模塊化，并且能在設計初期對整體方案進行評估，這種管理文檔和項目集成化建筑信息的能源化設計方法使得設計更加靈活。

利用Autodesk Revit的一系列軟件建立模型并上傳云端，通過對空間組織、空調、照明和結構體系折中探討，得到一個滿足項目要求并能減少能耗的理想解決方案。BIM 模型上的協作性能優異，建筑全生命周期（從設計、施工到運營）所包含的各階段、各專業信息都可以集成在這個模型上面，建筑信息可以按先后順序加入和傳遞，并能實現各專業實時的、不受地點限制的協同工作。IT 云框架將BIM這一優勢放大。實現云計算模式下的BIM能夠加快建筑行業集成一個共享信息空間，實現建筑領域獨立的電子市場。

本文運用3D模型和關聯數據庫（建筑信息）協同設計技術創建模型，同時借助BIM 應用體系下的IT 云框架——GBS(Green Building Studio)評估建筑構件組合方式對能源消耗的影響并尋找建筑環境和經濟性最佳的建筑構件組合方式，克服異地限制從而實現真正意義上的實時協同和數據共享。以南京某一6層住宅樓為例，借助公共云計算平臺強大數據庫導入gbxml文件格式模型，對小別墅的各項經濟性能（包括二氧化碳排放、耗電量、耗熱量等）進行分析，為建筑設計決策及全生命周期的運行管理提供參考意見。

仿真能耗分析方法之過程耦合框架

能源化設計的關鍵是設計環境中各個區域間的相互反饋。利用數據模型和物理模型之間的合作促進這種反饋，通過與其他應用程序建立聯系實現高效耦合，而不是轉換成同一文件格式(如傳統基于IFC策略的軟件之間直接轉換)。如圖1所示，在程序控制評估過程中根據需要調用應用程序，自動建立仿真模型并進行分析。這種方法一般用在仿真相關領域，有學者提出在設計領域使用一種擴展的典型應用程序實現集成。

為了避免各個區域之間的數據冗余問題，將建筑分割成一系列子模型分別對應滿足各自信息需求的耦合程序，這種分解與日益增長的建筑集成化實踐形成對比。它不同于建筑視圖定義描述不同視角的建筑智能框架，它表示特定域的模型而不是同一模型的特定域視圖。每一個子模型都有包含已定義格式的特定任務所需信息的轉化過程，因此避免了復雜的綜合數據標準（如IFC）。

仿真能耗分析方法之GBS分析

1.Revit建筑模型

“我一直在尋找屬于我獨有的那個詞。就像迷宮之于博爾赫斯，結構主義之于略薩，和諧之于汪曾祺。”一杭舞動了一下手，臉上已經有幾分醉意。三毛把玩著玻璃杯，懶洋洋地說：“驢子拉磨走了三年還在磨道里轉，你的《真相》，說了一兩個月，原來還沒動筆。”

圖1 迭代循環

所有的建筑幾何信息來自于建立的模型,包括房間的數量,房間之間的關聯，建筑外觀和墻體材料,太陽輻射和陰影、建筑表面積和窗面積以及窗墻比。

2.自定義系統屬性

為了解釋該建筑物的運營狀況或環境影響，需要根據自己的需求設置建筑所處的地理位置以及氣候環境。這些選擇將作為該建筑的建筑背景帶入后面的能耗分析中。

3.區域化數據庫

基于以上信息、GBS將智能根據附加信息，如天氣條件、施工、材料等因素，自動添加沒有提供的信息,并根據這些信息分析建筑能耗。因此它可以無縫適應設計師的要求，并且為優化設計方案提供參考。

實驗仿真及結果分析

1.準備及初步模型

該模型為南京某住宅小區9#5號樓建筑模型，利用GBS對此建筑的性能進行分析，以及需要改進的地方提出能源消耗更節約的優化設計方案。這些分析包括水、電能和其他可再生能源。對分析結果來說，沒必要把時間花在建模、細化小空間，否則將增加模型的復雜性并且增加仿真時間，而對結果精度沒有任何提高和幫助。為了使模型能夠成功與GBS通信，本項目創建的模型盡可能簡單，布置了必要的結構和設備（如天花板、地板、照明等），創建墻壁和窗戶（維護結構）以分析和計算潛在的HVAC能耗；在進行通信之前，進行了模型沖突檢查，墻體、屋面、面板和天花板沒有縫隙；結合房間功能和大小，對空間結構適當創建了組合。

圖2 BIM物理模型

進行房間劃分是實現GBS通信的必要條件。改變房間大小，其HVAC能耗分析可能也會不同。在Revit模型中，以水平面上2.8米的房間為例，如果這個房間對象不接觸天花板或屋頂，這個Revit模型雖然可以輸出到gbXML文件，但不能進行正確的熱工分析。因此，為了避免這種不正確的操作，要確保房間對象封裝整個屋頂高度。

2.系統屬性設置

建立BIM模型的目的在于，它是提高模型和分析建筑性能平臺的穩定性；通過BIM提供Revit服務器之間的協作，實現協同化設計，不僅提高效率，而且顯著地改善建筑設計中建模和分析能力。新概念能耗分析功能根據BIM模型提供綜合的能源分析，使設計師在初步設計過程中通過分析確定不同選項，從可持續發展的角度選擇最優化方案，但Revit模型分析和概念上的能量分析都是建立在Autodesk平臺之上才能實現。本項目模型不能使用Revit概念能量分析，但通過GBS可以做到。

因為整個模型是由Revit Architect-ure協同設計，其能源屬性應在導入gbXML文件之前設置。GBS通過Google地圖根據項目要求來選擇合適的位置，項目詳細資料設置以及建筑的位置，如圖3所示。

本項目結合當地氣候條件及地理條件，建筑采用鋼筋混凝土墻體（內含保溫層），節能照明燈具，HVAC系統。

3.分析結果

當Revit模型與GBS實現通信，將首先進行錯誤檢查，避免可能存在的問題而造成任何缺失數據。遞交是成功的，將提供一個結果頁面信息，精確總結該建筑減少二氧化碳排放的節能性能，水的用量、仿真的假設，性能指標以及成本。該項目為基本模型，沒有任何家具、設備及裝置，只在住宅建筑中安裝了照明。GBS提供的整個項目的基本信息，概述了全年總能源成本評估為29007元,年度用電成本為24482元，年度燃料成本為4525元。

表1 房間明細表

圖3 建筑位置

網站生成的綜合分析結果總結了估計的能源、碳和成本。事實上，大多數建筑可以按照這些年能量消耗和消費數據合理規劃能源成本。年能源消耗包括：生命周期能源成本(按30年計算)和生命周期能源消耗(電、氣)；年度二氧化碳排放量(包括電、氣)；年度能源(電力需求年最大值)；基于該地區燃料能源的使用情況的二氧化碳排放量。

除了能源消耗和成本部分,它也提供了針對LEED進行自然采光評價、水資源利用和支出評估、光伏發電潛力、風能潛力、自然通風潛力，使設計者能夠考慮建立太陽能面板或風力發電的可能性。

室外LEED用水效率不如室內的，因為為了簡化模型的復雜程度，沒有戶外水利設施建立。

最后說明基于HVAC、照明和采暖制冷的電和燃料產生的能量。本項目工程照明、HVAC電力消耗占電力總額的近66%的用量，HVAC也占56.1%的燃料使用。在這種情況下，如果采用新的可持續設計方案，重點提高HVAC和照明效率，能夠降低建筑總能量和天然氣的使用量。

基于云計算的建筑能耗分析總結

被動式設計措施是最大限度地減少后期建筑維護的必要手段，這種迫在眉睫的改進策略通過探索建筑、舒適度和運行能量之間的協作關系，來改進設計，分析并優化建筑。因此，需要一個集成設計系統使仿真成為決策支持工具，能夠量化不同設計方案在建筑復雜實際運行中的性能影響。在建筑設計初期的決策階段非常重要，此時能確定建筑約80%的環境影響和運營成本。

本項目選擇設置公共云計算，選擇一個云計算方案通常會涉及很多需要考慮的因素，最重要的決定是選擇私有云還是公共云設置，此外還需要考慮數據安全、用戶管理、管理工具、許可證管理、帶寬需求、彈性（沒有停機時間）、技術支持服務、支持的操作系統、成本（實施，維護）等。