基于优化算法的多层办公建筑节能优化设计 ——以西安市蓝晓综合办公楼为例
发布时间：2021-09-24 07:41
建筑高能耗与自然环境的矛盾关系突出,我国办公建筑节能研究不容忽视。当前办公建筑节能多是依赖主动节能措施,忽视建筑要素的节能潜力。建筑节能设计具有复杂性,定性化分析和人工迭代模拟的传统节能设计方法无法满足需求。本文采用基于优化算法的节能优化设计方法,即用OpenStudio做能耗模拟、modeFRONTIER做算法寻优和优化结果的因子分析。相应的节能优化设计流程是参数化模型、能耗模拟、算法寻优和优化结果的因子分析。根据规范和调研,建立典型多层办公建筑能耗模型。梳理影响建筑能耗的设计因素,以确定设计变量。进而,对比启发式算法Simplex和多策略算法pilOPT的寻优效率,多策略算法pilOPT搜索的最优解节能率更高且耗时短。因子分析结果表明,多层办公建筑节能策略包括降低对设备系统的依赖、降低照明功率密度、控制窗墙比、结合窗墙比设定采暖空调系统的运行温度、结合窗k值设计窗墙比。应用节能优化设计方法指导蓝晓综合办公楼节能设计,包括优化建筑体块、围护结构和办公室空间等。与初始方案相比,利用多策略算法piLOPT搜索最优方案的总能耗是59.6kWh/m2,节能率是29%,表明基于优化算法的节能优...
【文章来源】：西安建筑科技大学陕西省
【文章页数】：93 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
南向办公室图图片来源：自摄
西安建筑科技大学硕士学位论文14几何模型建筑功能气候文件围护结构材料及构造光环境模拟能耗评价指标人工照明运行时间表天空模型温湿度日照辐射风环境日轨图建筑负荷运行方式能耗模拟气候分析GrasshopperLadybugHoneybee图2.2基于L+H的利用自然采光能耗模型图图片来源:自绘2.1.3软件模拟和实测调研西安市首创富北高银某南向单间办公室（见图2.3），办公室进深是4.9m、面宽是3.9m。以1m为间距、距离地面0.75m（见图2.4），分别在09:30、17:00测试室内照度。调研工具见附录A。利用L_H做办公室的光环境模拟。图2.3南向办公室图图片来源：自摄图2.4南向办公室照度测点布置图图片来源：自绘
西安建筑科技大学硕士学位论文172.2.2.1利用抽样获取优化的初始种群mF提供的抽样方法众多，如随机抽样和拉丁超立方抽样等。多目标优化算法多采用随机抽样，随机抽样结果是由ARMOGA算法生成。由于随机抽样的均匀性较差，会影响样本质量。拉丁超立方抽样的变量空间有被样本点均匀填充的特征。抽样原理是：假设系统的变量个数是a，变量设计范围是[,]，m∈[1,a]，将各变量的设计空间均匀地划分为b个区间，区间范围为[1,]，i∈[1,b]。拉丁超立方抽样是对输入参数的抽样空间进行分层，然后从每个层抽样获得输入变量。同样精度条件下，利用拉丁超立方抽样方法的抽样次数比随机抽样少20%-40%[80]。拉丁超立方抽样方法的优势是高效率抽样、在样本量较少的情况下保证样本质量、不会出现重叠现象、比随机抽样的分布更均匀、且能覆盖整个设计空间[81]。因此，本文的抽样方法是拉丁超立方抽样，设置界面见图2.9，抽样结果见图2.10。图2.9抽样方法设置界面图片来源:自绘
【参考文献】：
期刊论文
[1]某高校图书馆光环境实测与优化措施研究[J]. 陈晓伟,刘国丹,滕润,王志欣,李传锐,高翔,李梦瑶,胡倩文. 青岛理工大学学报. 2020(01)
[2]基于模拟的多目标优化方法在近零能耗建筑性能优化设计中的应用[J]. 余镇雨,路菲,邹瑜,徐伟,孙德宇,刘常平. 建筑科学. 2019(10)
[3]基于节能的高层办公建筑自然采光设计策略研究[J]. 付亚东. 工程建设与设计. 2019(15)
[4]既有办公建筑大空间化改造自然采光优化研究[J]. 黄晶晶,丁建华. 南方建筑. 2019(02)
[5]青岛市某办公建筑能耗模拟与节能潜力分析[J]. 付乐林,王刚,夏积玉,徐科飞. 青岛理工大学学报. 2018(05)
[6]多目标优化在建筑表皮设计中的应用[J]. 袁栋,孙澄. 城市建筑. 2018(17)
[7]基于太阳辐射利用的寒地建筑组团形态优化设计研究[J]. 袁一美,韩昀松,梁静,孙澄. 南方建筑. 2018(02)
[8]乌鲁木齐办公建筑耗热量指标影响因素分析[J]. 王万江,陈丽萍,彭维,袁建新. 建筑节能. 2018(04)
[9]未来设计:基于Ladybug+Honeybee的参数化性能设计方法[J]. 毕晓健,刘丛红. 建筑师. 2018(01)
[10]基于Simplex算法的LCC-LCC+FBMMC串联型混合直流输电系统的参数优化方法[J]. 赵剑,刘炜,郭春义,陆翌,裘鹏,宣佳卓,李继红. 电力建设. 2018(02)
博士论文
[1]基于能耗模拟的寒冷地区高层办公建筑节能整合设计研究[D]. 刘立.天津大学 2017
[2]寒冷地区多层办公建筑低能耗设计原型研究[D]. 任彬彬.天津大学 2014
硕士论文
[1]夏热冬冷地区建筑外围护节能设计研究[D]. 李浩.安徽理工大学 2019
[2]基于DeST模拟的被动式办公建筑节能性设计研究[D]. 王海飞.河北工程大学 2019
[3]超低能耗目标下的寒冷地区建筑本体节能设计研究[D]. 张天宇.山东建筑大学 2019
[4]寒冷地区被动式建筑外墙保温体系设计研究[D]. 郭子豪.郑州大学 2019
[5]寒冷地区某办公建筑节能优化能耗分析[D]. 张超.北京建筑大学 2018
[6]基于参数化性能模拟的高层办公建筑体量与表皮优化设计研究[D]. 王振宇.东南大学 2018
[7]基于遗传算法的建筑物理性能优化的精英基因类型研究[D]. 张家驹.华中科技大学 2018
[8]基于遗传算法的围护结构优化设计研究[D]. 刘冠男.沈阳建筑大学 2018
[9]建筑节能优化设计技术平台中智能知识库的研究及开发[D]. 陈文强.东南大学 2017
[10]基于多目标优化算法的寒冷地区办公建筑窗口设计研究[D]. 陈航.天津大学 2017
本文编号：3407371
【文章来源】：西安建筑科技大学陕西省
【文章页数】：93 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
南向办公室图图片来源：自摄
西安建筑科技大学硕士学位论文14几何模型建筑功能气候文件围护结构材料及构造光环境模拟能耗评价指标人工照明运行时间表天空模型温湿度日照辐射风环境日轨图建筑负荷运行方式能耗模拟气候分析GrasshopperLadybugHoneybee图2.2基于L+H的利用自然采光能耗模型图图片来源:自绘2.1.3软件模拟和实测调研西安市首创富北高银某南向单间办公室（见图2.3），办公室进深是4.9m、面宽是3.9m。以1m为间距、距离地面0.75m（见图2.4），分别在09:30、17:00测试室内照度。调研工具见附录A。利用L_H做办公室的光环境模拟。图2.3南向办公室图图片来源：自摄图2.4南向办公室照度测点布置图图片来源：自绘
西安建筑科技大学硕士学位论文172.2.2.1利用抽样获取优化的初始种群mF提供的抽样方法众多，如随机抽样和拉丁超立方抽样等。多目标优化算法多采用随机抽样，随机抽样结果是由ARMOGA算法生成。由于随机抽样的均匀性较差，会影响样本质量。拉丁超立方抽样的变量空间有被样本点均匀填充的特征。抽样原理是：假设系统的变量个数是a，变量设计范围是[,]，m∈[1,a]，将各变量的设计空间均匀地划分为b个区间，区间范围为[1,]，i∈[1,b]。拉丁超立方抽样是对输入参数的抽样空间进行分层，然后从每个层抽样获得输入变量。同样精度条件下，利用拉丁超立方抽样方法的抽样次数比随机抽样少20%-40%[80]。拉丁超立方抽样方法的优势是高效率抽样、在样本量较少的情况下保证样本质量、不会出现重叠现象、比随机抽样的分布更均匀、且能覆盖整个设计空间[81]。因此，本文的抽样方法是拉丁超立方抽样，设置界面见图2.9，抽样结果见图2.10。图2.9抽样方法设置界面图片来源:自绘
【参考文献】：
期刊论文
[1]某高校图书馆光环境实测与优化措施研究[J]. 陈晓伟,刘国丹,滕润,王志欣,李传锐,高翔,李梦瑶,胡倩文. 青岛理工大学学报. 2020(01)
[2]基于模拟的多目标优化方法在近零能耗建筑性能优化设计中的应用[J]. 余镇雨,路菲,邹瑜,徐伟,孙德宇,刘常平. 建筑科学. 2019(10)
[3]基于节能的高层办公建筑自然采光设计策略研究[J]. 付亚东. 工程建设与设计. 2019(15)
[4]既有办公建筑大空间化改造自然采光优化研究[J]. 黄晶晶,丁建华. 南方建筑. 2019(02)
[5]青岛市某办公建筑能耗模拟与节能潜力分析[J]. 付乐林,王刚,夏积玉,徐科飞. 青岛理工大学学报. 2018(05)
[6]多目标优化在建筑表皮设计中的应用[J]. 袁栋,孙澄. 城市建筑. 2018(17)
[7]基于太阳辐射利用的寒地建筑组团形态优化设计研究[J]. 袁一美,韩昀松,梁静,孙澄. 南方建筑. 2018(02)
[8]乌鲁木齐办公建筑耗热量指标影响因素分析[J]. 王万江,陈丽萍,彭维,袁建新. 建筑节能. 2018(04)
[9]未来设计:基于Ladybug+Honeybee的参数化性能设计方法[J]. 毕晓健,刘丛红. 建筑师. 2018(01)
[10]基于Simplex算法的LCC-LCC+FBMMC串联型混合直流输电系统的参数优化方法[J]. 赵剑,刘炜,郭春义,陆翌,裘鹏,宣佳卓,李继红. 电力建设. 2018(02)
博士论文
[1]基于能耗模拟的寒冷地区高层办公建筑节能整合设计研究[D]. 刘立.天津大学 2017
[2]寒冷地区多层办公建筑低能耗设计原型研究[D]. 任彬彬.天津大学 2014
硕士论文
[1]夏热冬冷地区建筑外围护节能设计研究[D]. 李浩.安徽理工大学 2019
[2]基于DeST模拟的被动式办公建筑节能性设计研究[D]. 王海飞.河北工程大学 2019
[3]超低能耗目标下的寒冷地区建筑本体节能设计研究[D]. 张天宇.山东建筑大学 2019
[4]寒冷地区被动式建筑外墙保温体系设计研究[D]. 郭子豪.郑州大学 2019
[5]寒冷地区某办公建筑节能优化能耗分析[D]. 张超.北京建筑大学 2018
[6]基于参数化性能模拟的高层办公建筑体量与表皮优化设计研究[D]. 王振宇.东南大学 2018
[7]基于遗传算法的建筑物理性能优化的精英基因类型研究[D]. 张家驹.华中科技大学 2018
[8]基于遗传算法的围护结构优化设计研究[D]. 刘冠男.沈阳建筑大学 2018
[9]建筑节能优化设计技术平台中智能知识库的研究及开发[D]. 陈文强.东南大学 2017
[10]基于多目标优化算法的寒冷地区办公建筑窗口设计研究[D]. 陈航.天津大学 2017
本文编号：3407371
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