基于C++的建筑能耗优化软件研究

1、    基于c+的建筑能耗优化软件研究    唐伟峰 范尔盼 曹明月【摘 要】本文对目前建筑节能的形势进行了简要分析，根据目前世界能源结构的清洁化以及低碳化发展趋势，并结合现如今计算机技术的快速发展，创造性地提出利用计算机技术来对建筑耗能进行优化的设想，具有非常重要的现实意义。【关键词】建筑；节能；计算机技术一、概述近年来，伴随着全球经济的疲弱回暖及能源结构的清洁化、低碳化发展趋势，能源消费增长趋势有所减缓。有关统计数据表明，目前我国既有建筑面积约400亿m2，且建筑面积正在按照每一年新建房屋接近20亿m2的规模持续增长，高能耗建筑的占比约为95%，这必

2、将导致严重的资源消耗。因此，建筑能耗综合治理将成为我国节能减排事业的重要环节。全面的建筑节能需从选址设计、建造运行着手，合理规划建筑围护结构，利用节能型材料和产品，严格执行节能标准，加强运行设备管理，提高空调照明和通风给排水的效率。从建筑的方案设计阶段就应该考虑建筑设计对建筑能耗、经济效益和其他方面的影响，尽量设计出更优的生态节能建筑。生态节能建筑的设计有助于从源头减少对空调系统的依赖，从而降低建筑能耗，避免了“末端治理”的问题。二、国内外研究现状很多国家在意识到建筑能耗模拟分析的重要意义的同时，都开始并加紧了对建筑能耗的分析和预测工作。从20世纪60年代到今天，很多国家都相继开发出了一些很好

3、的建筑性能模拟软件，这些模拟软件可以很方便地对建筑物特性进行全年动态模拟。美国是开展建筑节能研究最早的国家之一，计算机技术在建筑节能工作中的应用也最为广泛。当前在美国，与建筑节能标准相关的软件有120多种。近些年来，美国能源部组织多个部门共同开发了新的建筑能耗模拟软件energyplus，以全面代替doe-2。西欧国家通过近30年的努力，各国都开发了各自的建筑能耗模拟软件。比如英国开发了esp，并将其作为建筑节能设计与节能分析的基本工具，写入相关的建筑节能标准或规范中。此外还有sres/sun，serires，s3pas，trnsys，tase等。美国在建筑能耗的优化工作上投入大量经费，开发出

4、众多建筑模拟优化软件，并将其推广为建筑节能最有效的措施之一。美国劳伦斯伯克利国家实验室开发的优化软件genopt得到了广泛应用。genopt可以与大多数的建筑模拟软件例如energyplus，trnsys进行耦合，使用者只需要在它提供的平台下，使用它的规范化语言进行编程，就可以完成它和其它软件之间的链接。asadi分析了葡萄牙某住宅建筑的外墙外保温材料、屋面保温材料、窗户类型和太阳能集热器类型并利用genopt对建筑的生命周期成本和热舒适性对设计提出了优化建议。ferrara结合trnsys和genopt对法国某住宅建筑120种围护结构的组合进行分析，从而确定最优的设计方案。peeters在文

5、章中相信阐述了genopt和esp-r的耦合方式，并利用一个简单的优化案例加以证明。为了更好的引导零能耗建筑的设计，美国国家能源部可再生能源实验室开发了建筑能耗优化软件beopt。用户可以选择不同建筑元素组合，然后根据美国建筑节能标准或用户定义的基本方案进行计算，最后输出在不同的节能水平下的设计设计方案。rhodes利用beopt指导奥斯丁5座零能耗建筑设计问题。三、研究过程本课题从建筑工程师的切身需要出发，分析目前优化软件的基本原理，改进目前优化软件的不足。我们把软件共分为三个功能模块：matlab（优化模块），energyplus（建筑仿真模块）和交互模块，示意图如图1所示。matlab作

6、为整个软件的核心，驱动着整个优化过程。每次迭代开始时，算法自动生成一组设计变量参数并存放在一个特定的文件中，紧接着交互模块读取这些参数并利用energyplus模拟全年建筑能耗。交互模块将energyplus的输出文件传递给matlab对目标函数进行评估。如果方案满足要求，输出最终方案。否则更新设计变量为下次迭代做准备。最终通过多次迭代求出最优方案。纵观整个过程energyplus和matlab之间的交互模块成为整个软件的关键部分。通过本课题开发的交互模块完成matlab和energyplus的耦合可以有效克服目前优化软件算法少、运行效率低、可扩展性差的不足。图1：软件的原理结构图四、研究成果

7、（1）目前已完成建筑建模和全年能耗的模拟工作，建筑模型示意图如图2所示。（2）研究常用多目标优化算法nsga-的基本原理，并利用nsga-算法中对简单的测试函数进行优化。测试函数：五、结论综上利用计算机模拟建筑节能设计具有非常良好的可行性，与实际情况相符，对于未来的建筑设计有很好的指导意义，同时，随着研究的不断加入，上述优化软件的问题也开始暴露出来。mit design advisor、dest-h、beopt应用范围较窄，只能用于特定优化问题。genopt作为应用较广、效率较高的优化软件之一，仍然存在某些不足之处。首先， genopt给使用者提供了一个接入其他算法的接口，但是必须基于java平台开发，算法可拓展性较低。第二，随着优化目标研究的不断深入，越来越多的国家开始提出不同的建筑评价指标。这些指标有些相對复杂。genopt只提供了一些简单的运算符号，导致很多指标只能被简化，从而影响最后的优化效果。第三，genopt的文件读写功能比较简单而且效率较低。一旦输入的模型文件过大，就会出