■ 吳會(huì)來 WU Huilai 譚洪衛(wèi) TAN Hongwei 鄧 豐 DENG Feng

0 引言

我國各氣候區(qū)自然條件差異大且城市間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分化嚴(yán)重，導(dǎo)致以零能耗為導(dǎo)向的居住建筑設(shè)計(jì)面臨多方面因素制約。隨著我國建筑節(jié)能領(lǐng)域研究逐步向多目標(biāo)優(yōu)化和量化分析方面發(fā)展，需要對建筑在不同氣候區(qū)的零能耗實(shí)現(xiàn)路徑及潛力進(jìn)行全面分析和研究，但目前尚缺少簡捷高效的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，這是我國建筑節(jié)能進(jìn)一步向零能耗建筑研究發(fā)展的難點(diǎn)問題。

1 國內(nèi)外相關(guān)研究

國內(nèi)外現(xiàn)有的相關(guān)研究中，大部分都是以個(gè)案進(jìn)行相關(guān)優(yōu)化研究，且采用的優(yōu)化算法多為自主開發(fā)程序，復(fù)雜度及跨專業(yè)能力要求較高。例如，李濤等[1]結(jié)合遺傳算法及多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)，以最低能耗和最低成本為目標(biāo)，對建筑朝向、窗墻比、外墻構(gòu)造、屋面構(gòu)造、遮陽系數(shù)、窗戶類型等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，但僅對武漢地區(qū)單層居住建筑的能耗與成本間的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行最優(yōu)組合分析，并未考慮建筑可再生能源應(yīng)用潛力；鄧豐等[2]以國際太陽能十項(xiàng)全能競賽參賽作品為例，從建筑設(shè)計(jì)、技術(shù)策略、能源利用及運(yùn)營管理等4 個(gè)方面對零能耗建筑技術(shù)路線進(jìn)行研究，提出了零能耗建筑不是盲目追求指標(biāo)上的零能耗，要綜合滿足氣候、能源技術(shù)、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)等方面的要求；徐偉等[3]通過對國內(nèi)外零能耗建筑發(fā)展歷程及我國建筑節(jié)能發(fā)展現(xiàn)狀、關(guān)鍵問題和解決路徑的深入分析，提出我國零能耗建筑設(shè)計(jì)缺少多參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化算法和工具，用以尋找不同氣候區(qū)、不同建筑類型的經(jīng)濟(jì)和環(huán)境效益最優(yōu)方案；王文超等[4]以夏熱冬冷地區(qū)典型城市為對象，基于Grasshopper 參數(shù)化設(shè)計(jì)平臺下的Galapagos 單目標(biāo)遺傳優(yōu)化模塊，分別以單位面積制冷、制熱及全年總能耗為目標(biāo)，對建筑層高、層數(shù)、窗戶高度、窗墻比、體型系數(shù)及建筑朝向等變量進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，歸納得出了優(yōu)化目標(biāo)的較優(yōu)解集；張輝等[5]通過耦合遺傳算法與多目標(biāo)優(yōu)化方法，對建筑群體和建筑單體的朝向、布局、圍護(hù)結(jié)構(gòu)熱工系數(shù)等影響建筑舒適度和建筑能耗的多因素進(jìn)行多次分析和優(yōu)化求解，實(shí)現(xiàn)了建筑性能的集成化和設(shè)計(jì)優(yōu)化；孫澄等[6]系統(tǒng)分析了“自上而下”和“自下而上”建筑節(jié)能設(shè)計(jì)理論的優(yōu)缺點(diǎn)，提出綠色性能導(dǎo)向下的GANN-BIM 參數(shù)化節(jié)能設(shè)計(jì)方法，探索節(jié)能設(shè)計(jì)決策制定過程量化支持；Facundo Bre 等[7]采用多目標(biāo)優(yōu)化方法以提高住宅能源效率和熱舒適性，通過在強(qiáng)大的集群鏈接進(jìn)化算法和建筑模擬軟件，開發(fā)和驗(yàn)證用于多目標(biāo)建筑性能優(yōu)化的計(jì)算；Fabrizio Ascione 等[8-9]提出多目標(biāo)優(yōu)化算法框架，研究多階段和多目標(biāo)設(shè)計(jì)優(yōu)化，考慮不同能源、舒適度、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境績效指標(biāo)，分3 個(gè)階段對整個(gè)建筑系統(tǒng)相關(guān)的設(shè)計(jì)變量進(jìn)行優(yōu)化，并將MATLAB 與EnergyPlus 相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了基于遺傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化分析，以一次能源消耗、與能源相關(guān)的總成本和室內(nèi)不舒適小時(shí)數(shù)為最小目標(biāo)，得出了意大利不同氣候區(qū)實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)的各主要影響參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)值。

本文將以我國不同氣候區(qū)下典型低層獨(dú)立式居住建筑為例，基于Grasshopper 平臺的參數(shù)化設(shè)計(jì)及該平臺相兼容的wallacei 多目標(biāo)優(yōu)化工具，對零能耗建筑優(yōu)化設(shè)計(jì)理論及方法進(jìn)行研究。首先，參照各地區(qū)建筑節(jié)能設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)對建筑設(shè)計(jì)、建筑性能、可再生能源利用及經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)等關(guān)鍵參數(shù)閾值進(jìn)行梳理，建立基準(zhǔn)能耗模型；然后，參照《近零能耗建筑技術(shù)標(biāo) 準(zhǔn)》（GB/T51350—2019）（以下簡稱《能耗標(biāo)準(zhǔn)》）確定優(yōu)化參數(shù)的閥值；再以建筑全年能源需求最低、光伏發(fā)電總量最大、投資成本最低為目標(biāo)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)，獲得最優(yōu)Pareto 解集，最終提出基于參數(shù)化設(shè)計(jì)平臺的零能耗建筑多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)流程，構(gòu)建零能耗建筑參數(shù)化設(shè)計(jì)的多目標(biāo)分析模型，并系統(tǒng)分析不同氣候區(qū)下典型低層獨(dú)立式建筑實(shí)現(xiàn)零能耗的潛力，為我國各地區(qū)零能耗居住建筑設(shè)計(jì)實(shí)踐提供理論基礎(chǔ)和參數(shù)化設(shè)計(jì)方法。

2 研究對象及方法

2.1 研究對象

不同氣候區(qū)下，建筑對能源的需求及對可再生能源的利用潛力都是不同的。本研究借鑒以往的研究成果及相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，將單位住宅層高設(shè)為3.0m、面寬為9.0m、進(jìn)深為12.0m[10-11]（圖1）。采用類型學(xué)方法，以單位住宅的不同組合方式來劃分住宅類型，可分為低層獨(dú)立式、低層聯(lián)排式、多層點(diǎn)式、多層板式、高層點(diǎn)式、高層板式。本文以低層獨(dú)立式住宅為例，其建筑層數(shù)為3 層，體形系數(shù)為0.5，建筑面積為324m2（圖2），進(jìn)行零能耗住宅參數(shù)化設(shè)計(jì)及基于遺傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化方法的研究。

圖1 單位住宅尺寸

圖2 低層獨(dú)立式住宅模型

2.2 研究方法

（1）通過基于Grasshopper 參數(shù)化平臺搭建典型低層獨(dú)立式建筑模型，并以全域搜索初代不同變量下的36 種設(shè)計(jì)方案結(jié)合多元回歸方法，建立關(guān)鍵優(yōu)化變量與建筑總空調(diào)采暖負(fù)荷的函數(shù)關(guān)系。通過搭建數(shù)學(xué)模型，可提高多目標(biāo)優(yōu)化過程中對建筑總空調(diào)采暖負(fù)荷的計(jì)算效率，大大縮短了優(yōu)化計(jì)算時(shí)間。

（2）構(gòu)建光伏發(fā)電量和投資成本經(jīng)濟(jì)性數(shù)學(xué)模型，建立建筑總空調(diào)采暖負(fù)荷最低、光伏發(fā)電量最大和投資成本最低等3 個(gè)優(yōu)化目標(biāo)，并確定對這3 個(gè)目標(biāo)影響較大的各朝向窗墻比、外墻、屋頂和外窗傳熱系數(shù)、遮陽系數(shù)及朝向等9 個(gè)優(yōu)化控制變量，對其最優(yōu)組合進(jìn)行研究。通過構(gòu)建的參數(shù)化平臺，將各系統(tǒng)進(jìn)行耦合建模，形成完整的多目標(biāo)優(yōu)化模型。

（3）通過內(nèi)嵌NSGA-Ⅱ遺傳優(yōu)化算法的Wallacei 軟件模塊，對多目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)算參數(shù)進(jìn)行設(shè)定，各代個(gè)體數(shù)為36，計(jì)算代數(shù)為50 代。經(jīng)分析計(jì)算后，最終獲得零能耗建筑優(yōu)化方案的最優(yōu)Pareto 解集。具體研究邏輯如圖3 所示。

圖3 研究邏輯框圖

參數(shù)化工具在建筑性能研究領(lǐng)域是必不可少的工具，本研究建模、參數(shù)化分析及多目標(biāo)優(yōu)化的全過程均在Grasshopper 參數(shù)化分析平臺下進(jìn)行，其優(yōu)勢在于：①可視化編程插件，不需要專業(yè)的編程知識也可學(xué)習(xí)掌握；②擴(kuò)展性強(qiáng)，平臺具有免費(fèi)、開源的屬性；③嵌入了python/Java/C#等模塊，滿足特定研究需求，直接采用編程語言實(shí)現(xiàn)各種功能。本研究采用的參數(shù)化功能模塊如圖4 所示。

圖4 參數(shù)化分析功能模塊

3 參數(shù)化建模及多目標(biāo)優(yōu)化模型構(gòu)建

3.1 典型城市及氣候特征分析

建筑節(jié)能與地理氣候環(huán)境密切相關(guān)，建筑節(jié)能技術(shù)和產(chǎn)能措施也都受制于其所在地的氣候條件。然而，我國地域遼闊，橫跨多個(gè)氣候帶，《民用建筑熱工設(shè)計(jì)規(guī)范》（GB50176—2016）采用累年最冷月和最熱月平均溫度作為分區(qū)主要指標(biāo)，以累年日平均溫度≤5℃和≥25℃的天數(shù)作為輔助指標(biāo)，將全國劃分為5 個(gè)氣候區(qū)，分別為嚴(yán)寒地區(qū)、寒冷地區(qū)、夏熱冬冷地區(qū)、夏熱冬暖地區(qū)和溫和地區(qū)，并提出相應(yīng)的設(shè)計(jì)要求。不同氣候區(qū)下零能耗建筑的主被動(dòng)技術(shù)設(shè)計(jì)應(yīng)用需要考慮各氣候區(qū)氣候條件和太陽能資源的差異性，因此，代表城市的選擇應(yīng)涵蓋各氣候區(qū)并具有典型氣象年數(shù)據(jù)，以供進(jìn)一步的模擬分析。本研究在各氣候區(qū)分別選擇了一個(gè)代表性城市，其地理信息、主要?dú)夂蛑笜?biāo)、設(shè)計(jì)要求等參數(shù)見表1。

表1 各氣候區(qū)代表城市、地理信息、氣候指標(biāo)及設(shè)計(jì)要求

3.2 計(jì)算邊界條件及優(yōu)化控制參數(shù)設(shè)定

參考《能耗標(biāo)準(zhǔn)》表A.1.3-3 中相關(guān)數(shù)據(jù)，對室內(nèi)熱源的邊界條件進(jìn)行設(shè)定（表2）；并根據(jù)人員在室率、設(shè)備使用率及照明開啟時(shí)長，整理出相應(yīng)的時(shí)間表（圖5）。上述低層獨(dú)立式居住建筑的體型系數(shù)及建筑各朝向的窗墻比控制范圍均滿足各氣候區(qū)居住建筑節(jié)能設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，且建筑朝向優(yōu)化控制范圍為-45°～45°（0°為正南方向）[12]；圍護(hù)結(jié)構(gòu)及外窗傳熱系數(shù)控制范圍參照《能耗標(biāo)準(zhǔn)》要求，對室內(nèi)溫度要求為：冬季20℃、夏季26℃。同時(shí)，考慮光伏發(fā)電量及提高建筑性能節(jié)能投資成本的經(jīng)濟(jì)性，以多目標(biāo)優(yōu)化為方向，進(jìn)行建筑相關(guān)參數(shù)的整體優(yōu)化設(shè)計(jì)。其中，各城市的太陽得熱系數(shù)X8設(shè)定值均為0.15～0.90，建筑朝向X9均為-45°～45°，其他優(yōu)化控制參數(shù)及閥值設(shè)定見表3。

圖5 時(shí)間表

表2 計(jì)算邊界條件

表3 各代表性城市的典型低層獨(dú)立式居住建筑優(yōu)化控制參數(shù)

3.3 多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)流程

本研究結(jié)合參數(shù)化平臺及遺傳算法模塊（Wallacei），模塊內(nèi)嵌NSGA-Ⅱ遺傳算法，此算法在多目標(biāo)優(yōu)化分析領(lǐng)域適用性較強(qiáng)，并可直接載入Grasshopper 數(shù)字平臺，以實(shí)現(xiàn)同一平臺下的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)分析及分析結(jié)果的可視化。通過本參數(shù)化平臺，開展以建筑全年能源需求最低、光伏發(fā)電量最大及投資成本最低為導(dǎo)向的多目標(biāo)零能耗居住建筑設(shè)計(jì)。①通過參數(shù)化平臺設(shè)定建筑相關(guān)控制參數(shù)，對不同氣候區(qū)典型建筑分別進(jìn)行設(shè)定；②將3 個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的函數(shù)模型通過Grasshopper 平臺進(jìn)行整合，再設(shè)定遺傳算法運(yùn)算的關(guān)鍵參數(shù)，如初始樣本、計(jì)算代數(shù)、各代個(gè)體數(shù)、交叉率、變異率、突變分布指數(shù)、交叉分布指數(shù)等；③待全部參數(shù)設(shè)定完畢后，通過智能運(yùn)算得到最終優(yōu)化設(shè)計(jì)方案解集（圖6）。根據(jù)研究目的確定決定變量數(shù)量，參考以往研究各代個(gè)體數(shù)為決定變量數(shù)量的4 倍，代數(shù)為50 代[9]。

圖6 多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)流程

3.4 多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)模型

（1）多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)模型由6大模塊組成。其中，核心優(yōu)化模型以wallacei 遺傳算法單元為核心，對9個(gè)控制參數(shù)及3 個(gè)優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化運(yùn)算；其他5 個(gè)模塊分別為建筑模型、光伏發(fā)電量模型、建筑各朝向輻射量模型、建筑總負(fù)荷需求模型及建筑節(jié)能投資成本分析模型，模型構(gòu)建邏輯及參數(shù)關(guān)系如圖7 所示，各模型中所涉及的相關(guān)參數(shù)見表4，建筑總負(fù)荷需求模型函數(shù)關(guān)系見表5。

表4 多目標(biāo)優(yōu)化相關(guān)參數(shù)定義

表5 建筑總負(fù)荷需求模型函數(shù)關(guān)系

圖7 多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)模型架構(gòu)

（2）光伏發(fā)電量計(jì)算模型函數(shù)關(guān)系為：E=GSη，式中，E為光伏系統(tǒng)發(fā)電量；G為建筑表面上接受的總輻射量；S為光伏組件面積；η為光伏組件光電轉(zhuǎn)換效率。

（3）外墻保溫板EPS 投資成本計(jì)算模型函數(shù)關(guān)系為：Y=38.458X-1.087；屋頂保溫板EPS投資成本計(jì)算模型函數(shù)關(guān)系為Y=26.708X-1.111。式 中，Y為EPS保溫板厚度；X為EPS 保溫板傳熱系數(shù)。

（4）保溫板厚度與價(jià)格計(jì)算模型函數(shù)關(guān)系為：P=0.18Y。其中，P為EPS 保溫板單價(jià)；Y為EPS 保溫板厚度。

本文采用的建筑總負(fù)荷需求模型，是采用以總負(fù)荷需求最低為目標(biāo)優(yōu)化而獲得全域搜索初代解集的方案解集，再通過多元回歸方法得到建筑總負(fù)荷需求與9 個(gè)控制參數(shù)的關(guān)系函數(shù)，以此在多目標(biāo)優(yōu)化中可避免反復(fù)調(diào)用EnergyPlus 負(fù)荷運(yùn)算模塊，極大地提升了多目標(biāo)優(yōu)化計(jì)算速度。光伏發(fā)電量計(jì)算模塊中，已考慮建筑朝向及建筑遮擋對建筑立面和屋頂接受太陽輻射量的影響，根據(jù)各地的城市規(guī)劃管理技術(shù)規(guī)定和住宅間距控制標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)定哈爾濱和北京住宅南北間距為16m（圖8），昆明和上海為12m，廣州為8m，各地區(qū)東西向控制最小間距都為10m，可將實(shí)時(shí)計(jì)算結(jié)果反饋到計(jì)算模型中。光伏板采用單晶硅，其光電轉(zhuǎn)換效率固定值為20%[13]。EPS 保溫板價(jià)格數(shù)據(jù)來源為卓創(chuàng)資訊平臺全國主流市場近30 日市場均價(jià)，即180 元/m3。由于傳熱系數(shù)對外窗整體價(jià)格影響較小，故對外窗計(jì)算模型進(jìn)行簡化處理，投資成本以800 元/m2進(jìn)行計(jì)算分析。光伏系統(tǒng)采用單晶光伏板，其分布式系統(tǒng)建設(shè)費(fèi)用以6 元/W 進(jìn)行計(jì)算分析。在空調(diào)系統(tǒng)投資分析中，考慮建筑性能優(yōu)化，可大幅度降低空調(diào)系統(tǒng)配置容量，在初期投資中可降低投資成本，以基準(zhǔn)建筑為對標(biāo)對象，以計(jì)算不同優(yōu)化方案下空調(diào)系統(tǒng)降低的投資成本。

圖8 立面及屋頂接受輻射量模擬結(jié)果（哈爾濱）

4 結(jié)果分析

4.1 多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果分析

優(yōu)化模擬中，建筑總能源需求為建筑全年采暖和空調(diào)的總能量需求，光伏總發(fā)電量為建筑屋頂及南立面光伏系統(tǒng)年總發(fā)電量，總投資成本包括所采用的被動(dòng)式技術(shù)及光伏發(fā)電系統(tǒng)總投資，建筑全年總能耗包含空調(diào)、采暖和照明、家電等基礎(chǔ)用電，光伏替代率為光伏年發(fā)電總量與建筑年總能耗的比值。通過多目標(biāo)優(yōu)化模塊運(yùn)算，得到我國5 個(gè)氣候區(qū)代表城市典型低層獨(dú)立式建筑以零能耗為目標(biāo)的優(yōu)化設(shè)計(jì)解集。對其優(yōu)化控制變量及零能耗潛力計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)不同方案下部分優(yōu)化控制參數(shù)取值一致（表6）；還有部分參數(shù)根據(jù)氣候區(qū)差異取值不同，其取值及光伏替代率分布見圖9～13。優(yōu)化解集模擬結(jié)果顯示，我國5 個(gè)氣候區(qū)典型低層獨(dú)立式住宅都能夠?qū)崿F(xiàn)零能耗建筑的設(shè)計(jì)目標(biāo)，但光伏替代率相對值差異較大，這主要是由于氣候區(qū)對建筑能源需求及光伏發(fā)電量的影響。

表6 不同氣候區(qū)優(yōu)化解集中一致優(yōu)化參數(shù)匯總表

圖9 嚴(yán)寒地區(qū)（哈爾濱）多目標(biāo)Pareto 優(yōu)化解集

圖10 寒冷地區(qū)（北京）多目標(biāo)Pareto 優(yōu)化解集

圖11 夏熱冬冷地區(qū)（上海）多目標(biāo)Pareto 優(yōu)化解集

圖12 夏熱冬暖地區(qū)（廣州）多目標(biāo)Pareto 優(yōu)化解集

圖13 溫和地區(qū)（昆明）多目標(biāo)Pareto 優(yōu)化解集

4.2 不同氣候區(qū)技術(shù)應(yīng)用差異分析

（1）以建筑能源需求最低為目標(biāo)，對比不同氣候區(qū)建筑設(shè)計(jì)優(yōu)化控制參數(shù)差異。嚴(yán)寒和寒冷地區(qū)南向窗墻比較大，以獲取更多的冬季日照輻射，降低建筑冬季熱負(fù)荷；夏熱冬冷、夏熱冬暖及溫和地區(qū)南向窗墻比均取下限值，即在實(shí)際設(shè)計(jì)中，盡量減小南向窗墻比，以降低夏季冷負(fù)荷需求。各氣候區(qū)東側(cè)和西側(cè)窗墻比取值均為0；北側(cè)除溫和地區(qū)，其他氣候區(qū)窗墻比一致均為0.1。各氣候區(qū)圍護(hù)結(jié)構(gòu)性能參數(shù)均取值均接近于下限值，采用被動(dòng)式技術(shù)以最大限度地降低建筑本體的能源需求。太陽得熱系數(shù)（SHGC）在嚴(yán)寒和寒冷地區(qū)取上限值，其他氣候區(qū)均取下限值。建筑朝向均為南偏東7°～45°，各氣候區(qū)最優(yōu)方案設(shè)計(jì)參數(shù)見表7，對應(yīng)的零能耗潛力及優(yōu)化目標(biāo)值見圖14。

圖14 不同氣候區(qū)能源需求最低目標(biāo)下計(jì)算結(jié)果

表7 不同氣候區(qū)建筑能源需求最低設(shè)計(jì)方案

（2）以光伏系統(tǒng)總發(fā)電量最大為目標(biāo)，且光伏可利用區(qū)域?yàn)槲蓓敽湍舷驂γ?，因此，南向窗墻比的取值是影響各氣候區(qū)發(fā)電量的主要因素。根據(jù)模擬結(jié)果，南向窗墻比取值均為下限值，此條件下，建筑能源需求均有所增大（表8），對應(yīng)的零能耗潛力及優(yōu)化目標(biāo)值見圖15 所示。

圖15 不同氣候區(qū)光伏發(fā)電量最大目標(biāo)下計(jì)算結(jié)果

表8 不同氣候區(qū)光伏系統(tǒng)總發(fā)電量最大設(shè)計(jì)方案

（3）以總投資成本最小為目標(biāo)，與總建筑能源需求最低為目標(biāo)相比，各氣候區(qū)窗墻比取值規(guī)律一致，均取下限值；而圍護(hù)結(jié)構(gòu)傳熱系數(shù)各氣候區(qū)提升幅度較大，外墻傳熱系數(shù)提升分別為：哈爾濱50%、北 京26.7%、上 海73.3%、廣 州88.2%、昆明115%，可見外墻傳熱系數(shù)是影響投資成本的主要因素。因此，滿足零能耗目標(biāo)前提下，不同氣候區(qū)可采取適宜的圍護(hù)結(jié)構(gòu)傳熱系數(shù)，以降低投資成本，詳見表9，對應(yīng)的零能耗潛力及優(yōu)化目標(biāo)值見圖16。

圖16 不同氣候區(qū)投資成本最低目標(biāo)下計(jì)算結(jié)果

表9 不同氣候區(qū)總投資成本最小設(shè)計(jì)方案

5 結(jié)論

本研究以不同氣候區(qū)下的典型低層獨(dú)立式居住建筑為研究對象，采用基于Grasshopper 平臺的參數(shù)化設(shè)計(jì)及NSGA-Ⅱ遺傳優(yōu)化算法，對建筑的9 個(gè)控制參數(shù)和3 個(gè)目標(biāo)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化分析，構(gòu)建完善的參數(shù)化分析平臺；同時(shí)，對優(yōu)化設(shè)計(jì)流程進(jìn)行梳理總結(jié)，并全面探索分析軟件模塊搭建，以此解決設(shè)計(jì)師在零能耗建筑設(shè)計(jì)中所面臨的建筑設(shè)計(jì)、能源技術(shù)及經(jīng)濟(jì)性等多方面復(fù)雜系統(tǒng)的整合設(shè)計(jì)問題。通過優(yōu)化計(jì)算數(shù)據(jù)的分析及研究，可得到以下結(jié)論。

（1）本次零能耗居住建筑參數(shù)化設(shè)計(jì)方法的最終優(yōu)化結(jié)果為Pareto解集，設(shè)計(jì)師可根據(jù)不同優(yōu)化設(shè)計(jì)目標(biāo)，采用解集中滿足設(shè)計(jì)要求的方案。在滿足某一設(shè)計(jì)目標(biāo)時(shí)，可能有多個(gè)可選方案，應(yīng)綜合考量經(jīng)濟(jì)性等因素，對設(shè)計(jì)方案進(jìn)行比選。本研究給出了各氣候區(qū)典型城市不同優(yōu)化設(shè)計(jì)目標(biāo)下的控制參數(shù)取值，可指導(dǎo)類似建筑的零能耗建筑設(shè)計(jì)參數(shù)取值。

（2）我國各氣候區(qū)下的典型低層獨(dú)立式居住建筑都具有實(shí)現(xiàn)零能耗的潛力，但光伏替代率相對值差異較大，實(shí)際設(shè)計(jì)中，可以光伏替代率100%為目標(biāo)進(jìn)行設(shè)計(jì)方案成本優(yōu)化，也可根據(jù)當(dāng)?shù)毓夥a(bǔ)貼政策實(shí)行光伏發(fā)電上網(wǎng)，從而進(jìn)行長期的經(jīng)濟(jì)效益回收，以此收回投資成本。

（3）在各氣候區(qū)不同的設(shè)計(jì)目標(biāo)下，建筑設(shè)計(jì)控制參數(shù)的取值趨勢不同。如以建筑能源需求最低為目標(biāo)，嚴(yán)寒和寒冷地區(qū)南向窗墻比較大，取上限值以獲取冬季日照輻射，降低建筑冬季熱負(fù)荷；以總投資成本最小為目標(biāo)，夏熱冬冷、夏熱冬暖及溫和地區(qū)圍護(hù)結(jié)構(gòu)傳熱系數(shù)提升幅度較大，因此，在滿足零能耗目標(biāo)前提下，不同氣候區(qū)可采取適宜的圍護(hù)結(jié)構(gòu)傳熱系數(shù)，以降低投資成本。本研究采用的多目標(biāo)優(yōu)化解集解決了目標(biāo)函數(shù)間的沖突，可提供更多合理的解決方案，更能滿足用戶實(shí)際需求。