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        基于構(gòu)件形態(tài)的高層大跨廠房光伏遮陽設(shè)計(jì)方法

        2024-06-12 00:00:00楊瑛高青劉柱梁徐峰周晉
        太陽能學(xué)報(bào) 2024年2期
        關(guān)鍵詞:光伏組件計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)多目標(biāo)優(yōu)化

        收稿日期:2022-10-20

        基金項(xiàng)目:中建五局科技研發(fā)課題(Cscec-5b-2022-10)

        通信作者:高 青(1986—),男,博士、工程師,主要從事綠色建筑設(shè)計(jì)方法方面的研究。54209564@qq.com

        DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-1594 文章編號(hào):0254-0096(2024)02-0451-09

        摘 要:為建立基于構(gòu)件形態(tài)參數(shù)的高層大跨廠房光伏遮陽設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)與優(yōu)化方法,以長沙同有科技項(xiàng)目為例,進(jìn)行高層大跨廠房光熱平衡算法研究。選取光伏遮陽構(gòu)件的尺寸、傾斜角度以及陣列方式為變量參數(shù),通過對(duì)參數(shù)化建模、環(huán)境性能模擬以及多目標(biāo)算法的技術(shù)集成得到基于構(gòu)件形態(tài)的光熱平衡算法模型,其應(yīng)用結(jié)果顯示,隨著多種光伏遮陽構(gòu)件形態(tài)變量的調(diào)控,模型綜合性能呈現(xiàn)出非線性的復(fù)雜變化模式。

        關(guān)鍵詞:高層建筑;光伏組件;多目標(biāo)優(yōu)化;建筑設(shè)計(jì);計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)

        中圖分類號(hào):TK519""""""""""""""""""""""""""""""" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

        0 引 言

        高層大跨廠房是當(dāng)代結(jié)構(gòu)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)高新制造業(yè)空間需求的設(shè)計(jì)響應(yīng),也是社會(huì)發(fā)展的必然產(chǎn)物。這種新型工業(yè)建筑形態(tài)兼具大跨廠房、高層建筑兩種能耗較高建筑類型的空間特性,對(duì)工業(yè)建筑節(jié)能提出新的挑戰(zhàn)。光伏遮陽系統(tǒng)利用光伏組件作為建筑外遮陽構(gòu)件,兼?zhèn)湔陉柡桶l(fā)電功能[1],在高層大跨廠房的應(yīng)用上具有很大潛力。然而,傳統(tǒng)的建筑設(shè)計(jì)流程需在方案確定后方可確定光伏系統(tǒng)的安裝面積以及相關(guān)指標(biāo),這是建筑光伏一體化設(shè)計(jì)面臨的最大技術(shù)瓶頸[2]。因此,發(fā)展適用于方案設(shè)計(jì)階段的光熱平衡優(yōu)化技術(shù)成為高層大跨廠房應(yīng)用光伏遮陽的關(guān)鍵。

        構(gòu)件形態(tài)是影響光伏遮陽板集熱量與效率的關(guān)鍵參數(shù),但同時(shí)也涉及到輻射遮擋、室內(nèi)采光以及建筑能耗等多種建筑性能。其中包括光伏組件幾何形式對(duì)太陽能轉(zhuǎn)化效率的影響[3-4]、光伏組件幾何形式對(duì)光熱平衡的影響[5-8]以及光伏組件幾何特性對(duì)太陽能轉(zhuǎn)化效率、視覺條件的影響[9-12]。在最新的研究當(dāng)中,越來越多的學(xué)者開始關(guān)注由光伏遮陽光熱不平衡造成的潛在非必要能耗,并基于假設(shè)模型運(yùn)用物理環(huán)境、能耗模擬技術(shù)對(duì)這一問題進(jìn)行量化驗(yàn)證。相比于傳統(tǒng)核心筒結(jié)構(gòu)高層建筑,高層大跨廠房空間對(duì)自然采光的需求更高,保證光熱平衡的技術(shù)措施尤為重要。同時(shí)過度的采光還可能引起室內(nèi)眩光問題,所以光伏遮陽構(gòu)件形態(tài)對(duì)高層大跨廠房綠色性能的影響是綜合性的。

        然而,目前光伏遮陽構(gòu)件形態(tài)設(shè)計(jì)在建筑綜合性能調(diào)控上的潛力還未受到足夠重視,這在很大程度上受限于缺乏易于操作的設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)及優(yōu)化方法[13]。上述光熱平衡問題所涉及的量化工具在實(shí)際建筑設(shè)計(jì)工作中應(yīng)用并不現(xiàn)實(shí)。首先,這需要建筑師具有較強(qiáng)的跨專業(yè)知識(shí)背景;其次,不同軟件之間的數(shù)據(jù)交換效率低下,難以對(duì)不同性能之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行深入辨識(shí)。針對(duì)這一問題,本文提出一種支持構(gòu)件形態(tài)參數(shù)調(diào)控,適用于高層大跨廠房設(shè)計(jì)早期階段的光伏遮陽多目標(biāo)性能評(píng)價(jià)與優(yōu)化方法。此方法能為建筑師在光伏遮陽形態(tài)設(shè)計(jì)決策中提供一定的客觀依據(jù),有助于在實(shí)際工程實(shí)踐中實(shí)現(xiàn)高效的建筑光伏一體化設(shè)計(jì)。

        1 光伏遮陽構(gòu)件形態(tài)與高層大跨廠房綜合性能的關(guān)聯(lián)性

        1.1 影響建筑性能的構(gòu)件形態(tài)要素

        光伏構(gòu)件的形態(tài)是影響建筑物輻射得熱以及光伏系統(tǒng)集熱效率的重要因素。傳統(tǒng)的屋面光伏構(gòu)件要素主要包括光伏組件的尺寸、朝向以及傾斜角度[14-20]。在本研究中,考慮到充分發(fā)揮多目標(biāo)性能算法尋優(yōu)技術(shù)的優(yōu)勢,選取光伏遮陽構(gòu)件的寬度、長度、傾斜角度以及組合方式4種要素作為光伏遮陽綜合性能調(diào)控的重要參數(shù),并通過參數(shù)化腳本編譯生成變量。由于模型試驗(yàn)是基于實(shí)際工程項(xiàng)目,光伏遮陽構(gòu)件的朝向與建筑朝向保持一致,為正南方向。

        1.2 受構(gòu)件形態(tài)影響的建筑性能

        從光伏集熱效率來說,依據(jù)《光伏發(fā)電站設(shè)計(jì)規(guī)范》,光伏組件的傾斜角度通常宜采用各地緯度±14°。但作為遮陽板的光伏遮陽系統(tǒng),其構(gòu)件的傾角還可能影響室內(nèi)采光系數(shù)、眩光以及建筑能耗,尤其是應(yīng)用于高層大跨廠房。一方面,與傳統(tǒng)的單、多層工業(yè)廠房相比,高層大跨廠房不具備屋頂自然采光的條件而依賴于立面外窗,因而受光伏遮陽的影響更大;另一方面,大跨度無柱空間的進(jìn)深比傳統(tǒng)核心筒結(jié)構(gòu)高層建筑更大,所以對(duì)自然采光的需求更高。在這種情況下,室內(nèi)光熱平衡對(duì)建筑能耗的影響也隨之上升。因此,光伏遮陽構(gòu)件形態(tài)變化能影響到與光、熱相關(guān)的多種建筑性能。

        2 高層大跨廠房光伏遮陽光熱平衡計(jì)算模型

        辨識(shí)建筑光、熱及其相關(guān)性能是研究高層大跨廠房光伏遮陽光熱平衡的重要前置性工作。為了在單一用戶界面中實(shí)現(xiàn)對(duì)光伏遮陽構(gòu)件形態(tài)與多種建筑性能之間關(guān)聯(lián)性的量化,研究采用參數(shù)化設(shè)計(jì)平臺(tái)Grasshopper及其建筑性能分析插件Ladybug,以腳本編譯的方式建立包含太陽輻射分析、建筑能耗模擬、光伏產(chǎn)能計(jì)算以及室內(nèi)采光模擬的技術(shù)框架,并以長沙高新區(qū)同有科技項(xiàng)目作為研究對(duì)象建立參數(shù)化物理模型進(jìn)行集成分析。

        2.1 參數(shù)化物理模型

        同有科技項(xiàng)目是全球范圍內(nèi)首個(gè)高層疊合型大跨廠房。研究選取一期丙類廠房建筑,共22層,總高度104.1 m。對(duì)該項(xiàng)目標(biāo)準(zhǔn)層的參數(shù)化建模工作包括基礎(chǔ)物理模型與光伏遮陽模型兩部分。基礎(chǔ)物理模型為固定尺寸的空間模型,該模型的建立需將Rhino界面中3DM格式的構(gòu)件模型轉(zhuǎn)化為Grasshopper中的Brep或Geometry組件(Component),再經(jīng)過Honeybee插件中相對(duì)應(yīng)的模型轉(zhuǎn)換組件生成Honeybee格式房間、遮陽、門、窗數(shù)據(jù)(HB zoom、HB shade、HB door、HB aperture)(如圖1所示),最終形成能進(jìn)一步被能耗、采光模擬所識(shí)別的完整模型。研究所采用的Ladybug1.4.0版本提供了LB SortByLayers組件來識(shí)別模型中不同構(gòu)件所處圖層,大幅提高了復(fù)雜空間在Grasshopper中的建模效率。

        與基礎(chǔ)物理模型不同,光伏遮陽構(gòu)件形態(tài)需作為“基因(Genes)”參與到進(jìn)一步的多目標(biāo)優(yōu)化計(jì)算中,因此建模方法是在Grasshopper中通過腳本編譯搭建構(gòu)件形態(tài)可由變量調(diào)控的Brep格式模型。研究考慮對(duì)模型南向外窗面積范圍內(nèi)的光伏遮陽陣列數(shù)量與間距設(shè)置一定的變化規(guī)則,具體是采用Expression組件寫入自定義函數(shù)“[x=1/(n+n·t-t)·L]”。其中,[L]為外窗寬度,[x]為每一組光伏遮陽構(gòu)件的寬度,[t]為光伏遮陽構(gòu)件之間間距與光伏遮陽構(gòu)件寬度的比例系數(shù),[n]為光伏遮陽陣列的數(shù)量。這種方式極大豐富了光伏遮陽構(gòu)件形態(tài)變化的可能性。光伏陣列之間保持一定間距,有利于提高光伏發(fā)電效率,便于散熱[21]。值得注意的是,由于理論上百葉片數(shù)量并不會(huì)影響透過百葉系統(tǒng)的太陽輻射總量以及光伏組件可利用的太陽輻射總量[22],所以,在本研究中并未將單組光伏遮陽百葉數(shù)量作為變量。

        此外,用于能耗計(jì)算的HB model還需對(duì)其設(shè)置構(gòu)造集(Construction Set)、圍護(hù)結(jié)構(gòu)熱工性能、人員活動(dòng)時(shí)間、自然通風(fēng)規(guī)則、照明功率與設(shè)備效率等參數(shù)。研究對(duì)構(gòu)造集數(shù)據(jù)選取“ASHRAE90.1.2019”標(biāo)準(zhǔn)下的混凝土結(jié)構(gòu)(Mass),程序設(shè)置(Program)則是以“ASHRAE90.1.2019”的大型開放空間(Large Office)為模板;其他參數(shù)則根據(jù)《建筑節(jié)能與可再生能源利用通用規(guī)范(GB 55015—2021)》(簡稱《通用規(guī)范》)中對(duì)工業(yè)建筑的要求進(jìn)行設(shè)定,以達(dá)到性能模擬條件與實(shí)際工程項(xiàng)目情況的最大化吻合。

        2.2 太陽輻射計(jì)算模型

        研究選取同有科技項(xiàng)目所在地湖南長沙的EnergyPlus氣候數(shù)據(jù)(EnergyPlus weather,EPW)文件作為氣象數(shù)據(jù),采用LB Incident Radiation組件對(duì)光伏遮陽在冬至日與夏至日的太陽輻射遮擋量進(jìn)行分析,并計(jì)算夏冬季光伏遮陽輻射得熱差值。該差值的數(shù)值越小,則可認(rèn)為此種光伏遮陽構(gòu)件工況下夏季太陽輻射遮擋量更大,冬季更小,即夏季遮陽、冬季納陽效果更好。這一差值在一定程度上可作為辨識(shí)全年輻射得熱平衡的依據(jù),這是由于一般對(duì)于遮陽板來說,在夏季保證合理采光的情況下,應(yīng)盡可能多地減少通過窗戶透過的太陽輻射從而降低建筑空調(diào)負(fù)荷;而在冬季卻應(yīng)盡可能地避免太陽得熱的減少[23]。

        2.3 建筑能耗模擬模型

        為了接近實(shí)際的建筑能耗運(yùn)行狀況,研究在開始能耗計(jì)算之前對(duì)HB zoom數(shù)據(jù)接入自然采光控制(HB Apply Daylight Control)與自然通風(fēng)控制(HB Ventilation Control)組件,以實(shí)現(xiàn)在能耗計(jì)算中置入自然采光與通風(fēng)的影響。HB Ventilation Control組件控制自然通風(fēng)規(guī)則的方式是為HB Window Opening組件提供通風(fēng)溫度點(diǎn)(Set Point)數(shù)據(jù)。在本研究中,該數(shù)據(jù)的設(shè)定參照《通用規(guī)范》中對(duì)工業(yè)建筑供暖空調(diào)區(qū)室內(nèi)溫度的規(guī)定,提取長沙地區(qū)EPW文件(氣象數(shù)據(jù))中的全年干球溫度中大于18 ℃、小于26 ℃的時(shí)間段形成Schedule(時(shí)間表)數(shù)據(jù)輸入HB Ventilation Control組件。最終,具備完整能耗計(jì)算條件參數(shù)的模型數(shù)據(jù)被接入HB Annual Loads組件進(jìn)行能耗計(jì)算。光伏產(chǎn)能計(jì)算采用Ladybug_Photovoltaics Surface組件,并以產(chǎn)能計(jì)算值除以標(biāo)準(zhǔn)層建筑面積得到每平方米的產(chǎn)能值。最終,由能耗模擬計(jì)算結(jié)果減去單位光伏產(chǎn)能得到研究所需要的能耗目標(biāo)值。

        2.4 自然采光分析模型

        研究對(duì)于廠房室內(nèi)采光分析同時(shí)考慮采光系數(shù)與不利眩光影響。在Grasshopper中,采光系數(shù)(Daylight Factor)的計(jì)算無法直接像能耗計(jì)算那樣使用HB zoom數(shù)據(jù)進(jìn)行,而需采用HB model組件將其轉(zhuǎn)化為HB model后才能接入HB Daylight Factor組件完成計(jì)算。HB model組件提供了建筑構(gòu)件光學(xué)材質(zhì)設(shè)定的接口。本研究中不同構(gòu)件的反射比、透射率等數(shù)值依據(jù)《建筑采光設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)》(GB 50033—2013)中的要求進(jìn)行設(shè)定(表1)。眩光的計(jì)算則需采用HB Assign Grids and Views組件對(duì)HB model數(shù)據(jù)賦予計(jì)算條件——視點(diǎn)(views),研究設(shè)定該數(shù)據(jù)為廠房大空間中心點(diǎn)1.8 m高度(人視角)。

        具備視點(diǎn)條件的HB model數(shù)據(jù)最終接入HB Check Scene組件完成基于Radiance計(jì)算的光環(huán)境模擬。計(jì)算結(jié)果可由HB Glare Postprocess組件提取陽光眩光指數(shù)(daylight glare index,DGI)的數(shù)值,同時(shí)也可由HB False Color與HB HDR to GIF組件完成高動(dòng)態(tài)范圍圖與假彩色圖的可視化渲染。

        3 高層大跨廠房光伏遮陽光熱平衡多目標(biāo)優(yōu)化研究

        3.1 光熱平衡多目標(biāo)優(yōu)化模型

        建筑性能優(yōu)化的傳統(tǒng)方法多基于有限樣本進(jìn)行比較分析,但該方法在多變量基因與多性能目標(biāo)的技術(shù)框架下存在很大局限性,難以探索出多種變量引起性能變化規(guī)律。針對(duì)該問題,研究在高層大跨廠房光伏遮陽光熱平衡計(jì)算模型的基礎(chǔ)上,引入Grasshopper平臺(tái)中的多目標(biāo)優(yōu)化工具Wallacei(2.65版本)建立光熱平衡多目標(biāo)優(yōu)化模型(圖2)。在多種建筑環(huán)境性能集成模擬的基礎(chǔ)上,多目標(biāo)優(yōu)化算法尋優(yōu)技術(shù)可使建筑設(shè)計(jì)的優(yōu)化轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N能盡可能遍歷涉及建筑幾何形式關(guān)鍵參數(shù)變量的過程,從而提升衍生優(yōu)解方案的可能性。Wallacei插件的優(yōu)勢在于,其所采用的NSGA-2算法能夠運(yùn)用一種名為“擁擠度量(congestion management)”的算法根據(jù)不同目標(biāo)對(duì)衍生解集進(jìn)行排序,從而支持使用者更為直觀地選取帕累托最優(yōu)解(Pareto Solution)。

        Wallacei X組件是承擔(dān)多目標(biāo)優(yōu)化的運(yùn)算器,其進(jìn)行運(yùn)算的必要條件是輸入表型(Phenotype)、基因(Genes)以及目標(biāo)(Objective)數(shù)據(jù)。研究選取光伏遮陽陣列數(shù)量、間距(系數(shù)),以及構(gòu)件傾角、長度作為基因(變量),從而拓展光熱平衡調(diào)控的潛力。其中,光伏遮陽陣列數(shù)量的變量區(qū)間為6~10,光伏遮陽構(gòu)件長度的變量區(qū)間為0.5~1.0 m,這些取值的設(shè)定考慮現(xiàn)有主流光伏遮陽產(chǎn)品的尺寸參數(shù);光伏遮陽陣列間距系數(shù)變量區(qū)間為0.1~0.9,主要是為了排除間距系數(shù)在0、1取值時(shí)造成的模型Null值錯(cuò)誤。光伏遮陽構(gòu)件傾角的變量區(qū)間為0.46~0.74,取值參考《光伏發(fā)電站設(shè)計(jì)規(guī)范(GB 50797—2012)》中對(duì)長沙地區(qū)光伏陣列最佳傾角的推薦值,并設(shè)定上下浮動(dòng)12°,通過Degrees組件轉(zhuǎn)化為度數(shù)。研究將構(gòu)件傾角設(shè)置為變量的原因,主要是由于按一般經(jīng)驗(yàn)根據(jù)當(dāng)?shù)鼐暥仍O(shè)置光伏傾角,全年的發(fā)電量無法達(dá)到峰值[24]。

        在目標(biāo)設(shè)置方面,研究選定4種性能模擬結(jié)果作為Wallacei X組件運(yùn)算的“目標(biāo)(Objective)”,包括夏冬季光伏遮陽輻射得熱差值最小值、廠房單位面積能耗最小值、室內(nèi)采光系數(shù)最大值以及眩光指數(shù)最小值。值得注意的是,Wallacei X組件的運(yùn)算是默認(rèn)以最大值作為優(yōu)化目標(biāo)。因此,對(duì)于以最小值為目標(biāo)的性能計(jì)算需對(duì)數(shù)值結(jié)果接入Negative組件將其轉(zhuǎn)化為負(fù)數(shù),再接入Wallacei X組件的“目標(biāo)”數(shù)據(jù)接口。從數(shù)理角度來說,光伏遮陽構(gòu)件形態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化過程可概況為下文所列式(1)~式(9)[25]:最大或最小函數(shù)可表示各種選擇的不同目標(biāo),這些目標(biāo)可通過式(1)相互轉(zhuǎn)換:

        [maxfx?min-fx]"" (1)

        式(1)中求得最小極值點(diǎn)為目標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化問題可表示為:

        [Fx=f1x,f2x,…,fmxT]"""" (2)

        隸屬于:

        [gx≤0]"" (3)

        [hx=0]""" (4)

        其中:

        [xmini≤xi≤xmaxii=1,2,…,n]"""""" (5)

        [x=x1,x2,…,xnT∈Θ]"""" (6)

        [y=y1,y2,…,ymT∈Ψ]""" (7)

        [xmax=xmax1,xmax2,…,xmaxnT]" (8)

        [xmin=xmin1,xmin2,…,xminnT]""" (9)

        式中:[m]——受光伏遮陽構(gòu)件形態(tài)影響的建筑性能目標(biāo)函數(shù)的數(shù)量;[g(x)≤0,][i=1,2,…,p];[h(x)=0," j=1,2,…,q,]其中[p]和[q]分別為不等式約束和等式約束的數(shù)量;[Θ]——[n]維的搜索空間,由決策變量[xi]([i=1,]2,…,[n])的上界和下界確定;[Ψ]——性能目標(biāo)函數(shù)的[m]維向量空間,由[Θ]和性能目標(biāo)函數(shù)式(2)定義。

        3.2 光伏遮陽最佳光熱平衡多目標(biāo)尋優(yōu)

        研究對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化計(jì)算的樣本數(shù)量設(shè)置為1000(20代,每代50個(gè)樣本)。Wallacei X組件在獨(dú)立的用戶界面中提供了單目標(biāo)性能每一代樣本的標(biāo)準(zhǔn)偏差圖(Standard Deviation Graphs)以及多目標(biāo)性能的平行坐標(biāo)圖(Parallel Coordinate Plot)與目標(biāo)空間(Objective Space)以顯示多目標(biāo)優(yōu)化計(jì)算的實(shí)時(shí)情況,如圖3所示。計(jì)算完成后,Wallacei X組件能對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的逐代數(shù)據(jù)分析,包括目標(biāo)值、標(biāo)準(zhǔn)差以及平均值的變化趨勢,如圖3所示。

        由圖4可看出,在多目標(biāo)尋優(yōu)過程中,夏冬季光伏遮陽輻射得熱差值、室內(nèi)采光系數(shù)的逐代平均值呈上升變化,建筑能耗小幅提高,而眩光指數(shù)為下降。由圖5可看出,從單項(xiàng)性能的標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)來看,總體上越接近末代的樣本群落離散程度更高。但建筑能耗標(biāo)準(zhǔn)差值從第5代開始基本趨于平穩(wěn)。對(duì)比圖4、圖5發(fā)現(xiàn),在計(jì)算收斂的過程中,單項(xiàng)性能受多種其他性能的影響,其變化規(guī)律并不具有集聚特點(diǎn)。其次,建筑能耗受多種性能的綜合制衡。在較早的迭代階段,無論是平均值還是標(biāo)準(zhǔn)差值,建筑能耗都表現(xiàn)出一定的反復(fù)波動(dòng),而非持續(xù)的上升。因此,由數(shù)據(jù)的可視化結(jié)果綜合來看,光伏遮陽對(duì)于光、熱以及能耗性能的影響明顯呈現(xiàn)出非線性特征。

        根據(jù)上述光伏遮陽光、熱相關(guān)性能的關(guān)聯(lián)性分析,研究優(yōu)先考慮將建筑能耗最優(yōu)解作為光熱平衡尋優(yōu)的主要目標(biāo)。Wallacei插件所采用的NSGA-2算法能運(yùn)用一種名為“擁擠度量”的分析方法對(duì)不同目標(biāo)的解集進(jìn)行數(shù)值上的排序,從而支持用戶直觀選取最優(yōu)解。具體操作方式是在Wallacei X組件窗口中分析建筑能耗值為最末位的樣本,求得解集為第10代第3個(gè)樣本。值得注意的是,Wallacei插件并不具有對(duì)解集樣本直接進(jìn)行模型及其數(shù)據(jù)還原的Reinstate命令,而需采用Wallacei Phenotype組件將最優(yōu)解所包含的變量信息進(jìn)行提取并重新計(jì)算,從而得到最優(yōu)解所對(duì)應(yīng)的變量參數(shù)以及各項(xiàng)目標(biāo)數(shù)值。根據(jù)這一方法,經(jīng)過還原模型,本研究中最優(yōu)解樣本的相關(guān)參數(shù)如表2所示。研究進(jìn)一步對(duì)該樣本的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到其在整個(gè)優(yōu)化計(jì)算過程中的定位(淺色曲線、點(diǎn)標(biāo)記)。由圖5可見,最優(yōu)解的夏冬季光伏遮陽輻射遮擋量差值、建筑能耗以及DGI值均處于較高水平,采光系數(shù)由于受DGI值的約束在數(shù)值上較低。從標(biāo)準(zhǔn)差值與平均值的水平來看,最優(yōu)解各項(xiàng)性能正處于上升或下降趨勢的中點(diǎn),在光熱平衡上呈現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。

        3.3 與以往多目標(biāo)尋優(yōu)算法的應(yīng)用比較

        為了驗(yàn)證本研究所采用的NSGA-2算法在高層大跨廠房光伏構(gòu)件設(shè)計(jì)中對(duì)光熱平衡優(yōu)化的運(yùn)算效率,研究采用Octopus插件提供的HypE reduction算法對(duì)試驗(yàn)?zāi)P瓦M(jìn)行計(jì)算,并將計(jì)算結(jié)果與上文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比。計(jì)算參數(shù)的設(shè)定如表3所示。

        Octopus插件同樣提供了與Wallecei插件類似的用戶界面來顯示、調(diào)控多目標(biāo)優(yōu)化計(jì)算過程以及目標(biāo)空間與平行坐標(biāo)圖這樣的可視化計(jì)算結(jié)果(圖6)。根據(jù)圖6可看到,HypE reduction算法所得出的末代帕累托最優(yōu)解集(圖6左中深色方塊)在“目標(biāo)空間”中收斂狀態(tài)比NSGA-2算法結(jié)果的聚集程度更低。同時(shí),在“平行坐標(biāo)圖”中,這些解集的標(biāo)記(圖6右粗線型)也未呈現(xiàn)出明顯的變化趨勢。很難通過以上兩者可視化結(jié)果看出最優(yōu)解集之間的相互關(guān)系,從而判斷最優(yōu)解的具體定位。

        如果進(jìn)一步從Octopus運(yùn)算器中導(dǎo)出末代(第20代)解集的具體數(shù)值,經(jīng)過統(tǒng)計(jì)可發(fā)現(xiàn),在以NSGA-2算法得出的最優(yōu)解為基準(zhǔn)案例的情況下,第20代50個(gè)樣本中70%樣本的能耗水平更高,隨之對(duì)應(yīng)的夏冬季光伏遮陽輻射量差值更大。性能數(shù)值接近NSGA-2算法最優(yōu)解的樣本數(shù)量占第20代樣本的12%,其他18%盡管在能耗水平上優(yōu)于NSGA-2算法最優(yōu)解,但在采光系數(shù)與眩光數(shù)值上并不理想,多有超出《建筑采光設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)(GB 50033——2013)》相應(yīng)規(guī)定的限值。在相同樣本數(shù)量設(shè)置的情況下,NSGA-2算法比HypE reduction算法完成運(yùn)算的耗時(shí)更短。在本研究中,NSGA-2算法的計(jì)算耗時(shí)23.75 h,而HypE reduction算法耗時(shí)47.33 h。綜合對(duì)比下,基于NSGA-2算法的光熱平衡多目標(biāo)尋優(yōu)方法效率更高。

        4 結(jié) 論

        針對(duì)高層大跨廠房光伏遮陽應(yīng)用中的光熱平衡問題,研究提出適用于建筑設(shè)計(jì)早期階段的多目標(biāo)評(píng)價(jià)與優(yōu)化計(jì)算方法,并在案例應(yīng)用中得出以下基本結(jié)論:

        1)在多變量、多目標(biāo)的建筑光伏遮陽性能優(yōu)化設(shè)計(jì)中,調(diào)控設(shè)計(jì)參數(shù)對(duì)于提高建筑綜合性能來說并不存在明顯的線性規(guī)律,部分性能之間甚至具有負(fù)相關(guān)關(guān)聯(lián)性。

        2)根據(jù)光伏遮陽對(duì)于建筑室內(nèi)光或熱環(huán)境的單一影響,并不足以判斷建筑能耗的變化趨勢。

        3)基于構(gòu)件形態(tài)參數(shù)調(diào)控的高層大跨廠房光伏遮陽設(shè)計(jì)方法,有利于設(shè)計(jì)人員在早期階段高效地辨識(shí)與評(píng)價(jià)光伏遮陽的綜合性能,以對(duì)合理的光伏遮陽構(gòu)件形態(tài)進(jìn)行研判。

        4)與以往應(yīng)用較為廣泛的多目標(biāo)優(yōu)化HypE reduction算法相比,NSGA-2算法在光伏遮陽最佳光熱平衡多目標(biāo)尋優(yōu)中的應(yīng)用具有更高的效率以及數(shù)據(jù)分析與可視化能力。

        研究所提出的高層大跨廠房光伏遮陽多目標(biāo)優(yōu)化算法及其可視化技術(shù),旨在構(gòu)建設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)在建筑光伏一體化設(shè)計(jì)中的技術(shù)共識(shí),深刻理解光熱平衡與建筑能耗的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián),避免設(shè)計(jì)過程中的迭代與誤判,提升光伏遮陽設(shè)計(jì)水平。同時(shí),憑借參數(shù)化設(shè)計(jì)平臺(tái)的技術(shù)拓展能力,這一技術(shù)方法在其他建筑光伏一體化設(shè)計(jì)中也具備極大的應(yīng)用潛力,有待進(jìn)一步研究。

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        DESIGN METHOD OF PHOTOVOLTAIC SHADING FOR HIGH-RISE

        LARGE-SPAN FACTORY BASED ON COMPONENT-BASED MORPHOLOGY

        Yang Ying1,Gao Qing2,Liu Zhuliang2, Xu Feng3, Zhou Jin3

        (1. China Construction Five Bureau Design Research Institute, Changsha 410000, China;

        2. China Construction Five Bureau Design Technology Research Institute, Changsha 410004, China;

        3. School of Architecture and Planning, Hunan University, Changsha 410012, China)

        Abstract:In order to establish the evaluation and optimization method of photovoltaic shading design based on component morphological parameters, taking the Changsha Tongyou technology project as an example, a study on the daylight-thermal balance algorithms of high-rise large-span factory was carried out. The size, inclined angle and array method of the photovoltaic shading components are selected as the variable parameters. Daylight-thermal balance algorithm model is obtained by integrating parameter modeling, environmental performance simulation, and multi-objective optimization algorithm. The application of this model in the case study shows that the comprehensive performance of the model presents a non-linear complex changing with the regulation of the morphological variables of multiple photovoltaic shading components.

        Keywords:high-rise buildings; solar modules; multi-objective optimization; architectural design; computer aided design

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