[发明专利]一种建筑多性能导向设计的优化方法

说明书

本发明公开了一种建筑多性能导向设计的优化方法，步骤1、确定建筑设计决策目标及其潜在的影响因素分别作为优化目标和优化变量，并明确约束条件，从而构建优化模型；步骤2、获取具有统计代表性的建筑性能样本库，该步骤包括优化变量样本矩阵的构建、建筑物理模型的设定、建筑性能输出矩阵的构建以及建筑多维输入‑多维输出样本矩阵的构建；步骤3，采用机器学习算法构建优化变量和优化目标之间的简化关系模型，作为代理模型；步骤4，将代理模型作为优化算法的适应度函数，执行建筑多目标优化，获取帕累托优化结果。本发明能够使得建筑性能的多目标优化过程更加科学和标准，通过耦合代理模型和多目标遗传算法减少了优化过程中对EnergyPlus软件的调用，缩短了优化时间。

技术领域

本发明涉及建筑优化设计技术领域，尤其涉及一种建筑多性能导向设计的优化方法。

背景技术

建筑设计阶段的决策会涉及到多种建筑性能指标，该阶段影响、甚至决定了建筑未来的性能表现。不同的建筑性能指标之间有可能存在着竞争关系，因此在建筑设计时应考虑不同的设计导向，使建筑整体性能得到提升。影响建筑性能的因素涉及到了外墙的保温性能、气密性、窗墙比和建筑朝向等，具有高维度、高不确定性和交互性的特点。这些影响因素之间的交互构成了十分复杂的设计空间，因此在众多备选方案中如何识别最优的设计方案是十分费时费力的。

目前我国的绿色建筑设计仍旧以人工决策为主，人工决策即传统的试错法，需要设计师不断的调整设计方案以满足设计标准的要求。这种传统的方法很大程度上依赖于设计师的自身经验，导致人工决策十分困难。并且，该种方法不能求解多目标优化问题，落后于目前市场对建筑综合性能的要求。

随着计算机领域的高速发展，建筑信息模型和建筑工业化等高新建筑技术和理念的涌入，耦合建筑性能仿真软件和计算机算法构建一体化、自动化的绿色建筑综合性能优化体系逐渐成为了研究热点。目前学术研究领域将优化算法集成到基于模拟的设计过程中来实现对建筑性能的自动优化。虽然该种方法可以实现对建筑综合性能求解的目的，但由于需要牺牲大量的时间来执行建筑模拟，因此尚未在工程界被广泛采用。

发明内容

本发明旨在提出一种建筑多性能导向设计的优化方法，通过耦合建筑信息建模技术、代理模型技术、机器学习算法和多目标优化算法，构建了建筑多目标导向设计的优化方法，可以增强建筑部门的决策效率和决策可靠性。

本发明利用以下技术方案实现：

一种建筑多性能导向设计的优化方法，该方法包括以下步骤：

步骤1、确定建筑设计决策目标及其潜在的影响因素分别作为优化目标和优化变量，并明确约束条件，从而构建优化模型；

所述优化模型包括优化目标、优化变量和约束条件三部分：

优化目标至少包括建筑全年供暖能耗需求、建筑全年供冷能耗需求和建筑全年热舒适性水平，分别用供暖能耗密度HEUI、供冷能耗密度CEUI和全年舒适性小时比例作为度量指标；HEUI和CEUI的计算公式如下：

其中，EU_hi和EU_ci分别表示逐时的供暖能耗需求和供冷能耗需求，N_h表示全年采暖时数，N_c表示年度冷却小时数，M表示空调面积；

采用年度累积舒适度CTR作为热舒适措施，CTR计算公式如下：

其中，T表示舒适度指标，N_P表示总小时数，T_upper和T_lower为热舒适区的上下边界；

T_upper和T_lower的计算公式如下：