基于智能算法的北方老城小區建筑物節能優化

馬明浩

摘要：選取典型建筑物，并利用Energy Plus進行模擬能耗計算。以透光圍護結構玻璃厚度、中空空氣層厚度、建筑朝向為影響因素，綜合考察其對虛擬建筑冬季熱負荷的影響程度，并結合Kriging采樣和智能遺傳算法對其進行節能優化，得到了建筑物的最佳朝向和透光維護結構的最優參數，有效降低了建筑物的冬季采暖負荷損耗。

關鍵詞：Energy Plus模擬，Kriging采樣，智能遺傳算法

1.研究背景與現狀

根據《中國建筑能耗報告2020》的分析測算結果，中國要實現2030年建筑碳排放達峰的目標，節能減排必須切實執行，對城市建筑尤其老城小區既有建筑能耗的相關研究勢在必行。

1.1建筑節能改造技術的研究

基于建筑節能標準、建筑評價體系的學習，國內外學者對建筑節能的發展背景、重要意義、技術實施等展開了研究提出了新觀點。主要是建筑節能改造技術應遵循因地制宜的原則。

1.2改造節能經濟性分析

基于熵權-可拓理論，國內外學者建立了既有建筑綠色可行性評價指標并進行了相關的研究和驗證。采用遺傳算法，建立全生命周期成本的數值化的建筑幾何優化模型。總體上既有建筑節能改造在技術方面還不成熟，對于高能耗的既有建筑改造技術比較短缺。

2.數學模型

2.1墻體傳熱數學模型

反應系數法是計算空調冷熱負荷和分析建筑物全年能耗的基礎。

如果室外空氣綜合溫度隨時間變化為Tout，室內空氣溫度隨時間變化為Tin，在Energy Plus中采用了導熱傳遞函數法替代傳統意義上的反應系數法，即n時刻經過圍護結構內表面傳導的熱量為：

n時刻經過圍護結構外表面傳導的熱量為：

2.2玻璃窗傳熱數學模型

向室內散熱和向室外散熱的比例與室內溫度、室外溫度、玻璃內外表面放熱系數等諸多因素有關。對一個有N層玻璃的窗戶來說，由于其具有2N個玻璃表面，所以其熱平衡方程式也為2N個。Energy Plus中玻璃表面熱平衡方程主要是基于忽略熱容變化、熱流方向等5個假設

圖1-1所示為一個雙層玻璃系統，其四個表面的熱平衡方程式如下;

式中，Eo和Ei分別為外表面和內表面長波輻射強度，W/m2;To和Ti分別表示室外和室內空氣溫度，K;ho和hi分別為外表面和內表面空氣對流換熱系數，W/m2·K;h1為玻璃層間氣體傳熱系數，W/m2·K;εi為表面i的長波發射率;Si為表面i所吸收的短波輻射或室內熱源長波輻射強度，W/m2;σ為史蒂芬-玻爾茲曼常數。

3.建筑物節能優化案例分析

3.1建筑基本信息

虛構建筑，坐落于天津，經度117.07°，緯度39.08°。該建筑由輕質的墻壁和兩扇窗戶構成，8m×6m×2.7m，總體積為129.6m3，如圖1-3所示。采暖室內溫度為20℃，空調室內溫度為24℃。

3.2地理位置及氣象參數

本研究以天津地區氣象數據為例來進行模擬研究，此次計算采用1月21日冬季作為設計日，風速為9.3m/s，主導風向為西南方向，干濕球溫度、氣壓等詳細參數見Energy Plus網站提供的CSEWD類型的氣象數據。

3.3計算流程

首先，采用正交設計構建初始樣本集，并由Energy Plus計算各實驗工況下的負荷值。基于該正交實驗結果，利用Kriging模型構建設計變量與設計目標間的映射關系。最后采用Kinging模型耦合遺傳算法（GA）對輸入變量進行優化設計。

可以看出，為最大限度地降低該虛擬單體建筑的冬季熱負荷，雙層玻璃窗的玻璃厚度需增大1.2mm以上，中空空氣層的厚度需增加至少3倍，而建筑朝向38°時最佳。這在一定程度上說明了反向優化方法是有效的，同時也證明了基于智能算法的建筑物節能與優化改造的可靠性與高效性。

4.小結

本文基于天津地區氣象數據，選取典型建筑物利用Energy Plus進行模擬計算。以透光圍護結構玻璃厚度、中空空氣層厚度、建筑朝向為影響因素，考察其對虛擬建筑冬季熱負荷的影響程度，并結合Kriging和遺傳算法對其節能優化，得到了建筑物的最佳朝向，以及透光維護結構的最優參數，有效降低了建筑物的冬季采暖負荷損耗。不足：僅對單個虛擬建筑進行了模擬，沒有考慮實際建筑物之間的遮擋等相互作用。需要后期進一步研究基于智能算法的北方老城小區建筑群節能優化研究。

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