基于智能算法的北方老城小區(qū)建筑物節(jié)能優(yōu)化

馬明浩

摘要：選取典型建筑物，并利用Energy Plus進(jìn)行模擬能耗計(jì)算。以透光圍護(hù)結(jié)構(gòu)玻璃厚度、中空空氣層厚度、建筑朝向?yàn)橛绊懸蛩兀C合考察其對虛擬建筑冬季熱負(fù)荷的影響程度，并結(jié)合Kriging采樣和智能遺傳算法對其進(jìn)行節(jié)能優(yōu)化，得到了建筑物的最佳朝向和透光維護(hù)結(jié)構(gòu)的最優(yōu)參數(shù)，有效降低了建筑物的冬季采暖負(fù)荷損耗。

關(guān)鍵詞：Energy Plus模擬，Kriging采樣，智能遺傳算法

1.研究背景與現(xiàn)狀

根據(jù)《中國建筑能耗報(bào)告2020》的分析測算結(jié)果，中國要實(shí)現(xiàn)2030年建筑碳排放達(dá)峰的目標(biāo)，節(jié)能減排必須切實(shí)執(zhí)行，對城市建筑尤其老城小區(qū)既有建筑能耗的相關(guān)研究勢在必行。

1.1建筑節(jié)能改造技術(shù)的研究

基于建筑節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)、建筑評價(jià)體系的學(xué)習(xí)，國內(nèi)外學(xué)者對建筑節(jié)能的發(fā)展背景、重要意義、技術(shù)實(shí)施等展開了研究提出了新觀點(diǎn)。主要是建筑節(jié)能改造技術(shù)應(yīng)遵循因地制宜的原則。

1.2改造節(jié)能經(jīng)濟(jì)性分析

基于熵權(quán)-可拓理論，國內(nèi)外學(xué)者建立了既有建筑綠色可行性評價(jià)指標(biāo)并進(jìn)行了相關(guān)的研究和驗(yàn)證。采用遺傳算法，建立全生命周期成本的數(shù)值化的建筑幾何優(yōu)化模型。總體上既有建筑節(jié)能改造在技術(shù)方面還不成熟，對于高能耗的既有建筑改造技術(shù)比較短缺。

2.數(shù)學(xué)模型

2.1墻體傳熱數(shù)學(xué)模型

反應(yīng)系數(shù)法是計(jì)算空調(diào)冷熱負(fù)荷和分析建筑物全年能耗的基礎(chǔ)。

如果室外空氣綜合溫度隨時(shí)間變化為Tout，室內(nèi)空氣溫度隨時(shí)間變化為Tin，在Energy Plus中采用了導(dǎo)熱傳遞函數(shù)法替代傳統(tǒng)意義上的反應(yīng)系數(shù)法，即n時(shí)刻經(jīng)過圍護(hù)結(jié)構(gòu)內(nèi)表面?zhèn)鲗?dǎo)的熱量為：

n時(shí)刻經(jīng)過圍護(hù)結(jié)構(gòu)外表面?zhèn)鲗?dǎo)的熱量為：

2.2玻璃窗傳熱數(shù)學(xué)模型

向室內(nèi)散熱和向室外散熱的比例與室內(nèi)溫度、室外溫度、玻璃內(nèi)外表面放熱系數(shù)等諸多因素有關(guān)。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(shè)

圖1-1所示為一個雙層玻璃系統(tǒng)，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(nèi)表面長波輻射強(qiáng)度，W/m2;To和Ti分別表示室外和室內(nèi)空氣溫度，K;ho和hi分別為外表面和內(nèi)表面空氣對流換熱系數(shù)，W/m2·K;h1為玻璃層間氣體傳熱系數(shù)，W/m2·K;εi為表面i的長波發(fā)射率;Si為表面i所吸收的短波輻射或室內(nèi)熱源長波輻射強(qiáng)度，W/m2;σ為史蒂芬-玻爾茲曼常數(shù)。

3.建筑物節(jié)能優(yōu)化案例分析

3.1建筑基本信息

虛構(gòu)建筑，坐落于天津，經(jīng)度117.07°，緯度39.08°。該建筑由輕質(zhì)的墻壁和兩扇窗戶構(gòu)成，8m×6m×2.7m，總體積為129.6m3，如圖1-3所示。采暖室內(nèi)溫度為20℃，空調(diào)室內(nèi)溫度為24℃。

3.2地理位置及氣象參數(shù)

本研究以天津地區(qū)氣象數(shù)據(jù)為例來進(jìn)行模擬研究，此次計(jì)算采用1月21日冬季作為設(shè)計(jì)日，風(fēng)速為9.3m/s，主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)槲髂戏较?，干濕球溫度、氣壓等詳?xì)參數(shù)見Energy Plus網(wǎng)站提供的CSEWD類型的氣象數(shù)據(jù)。

3.3計(jì)算流程

首先，采用正交設(shè)計(jì)構(gòu)建初始樣本集，并由Energy Plus計(jì)算各實(shí)驗(yàn)工況下的負(fù)荷值。基于該正交實(shí)驗(yàn)結(jié)果，利用Kriging模型構(gòu)建設(shè)計(jì)變量與設(shè)計(jì)目標(biāo)間的映射關(guān)系。最后采用Kinging模型耦合遺傳算法（GA）對輸入變量進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。

可以看出，為最大限度地降低該虛擬單體建筑的冬季熱負(fù)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(shí)最佳。這在一定程度上說明了反向優(yōu)化方法是有效的，同時(shí)也證明了基于智能算法的建筑物節(jié)能與優(yōu)化改造的可靠性與高效性。

4.小結(jié)

本文基于天津地區(qū)氣象數(shù)據(jù)，選取典型建筑物利用Energy Plus進(jìn)行模擬計(jì)算。以透光圍護(hù)結(jié)構(gòu)玻璃厚度、中空空氣層厚度、建筑朝向?yàn)橛绊懸蛩?，考察其對虛擬建筑冬季熱負(fù)荷的影響程度，并結(jié)合Kriging和遺傳算法對其節(jié)能優(yōu)化，得到了建筑物的最佳朝向，以及透光維護(hù)結(jié)構(gòu)的最優(yōu)參數(shù)，有效降低了建筑物的冬季采暖負(fù)荷損耗。不足：僅對單個虛擬建筑進(jìn)行了模擬，沒有考慮實(shí)際建筑物之間的遮擋等相互作用。需要后期進(jìn)一步研究基于智能算法的北方老城小區(qū)建筑群節(jié)能優(yōu)化研究。

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