根据国际能源署（IEA）的报告，2023年建筑物约占全球最终能源消耗和二氧化碳排放总量的28%[1]。提高建筑能源性能对于实现全球低碳转型和应对气候变化至关重要，有助于将全球气温上升控制在1.5–2°C以内[2]。同时，未来的气候变化将导致城市地区能源使用强度的异质性变化。在美国城市地区，每升高1°C的气温，空间冷却的平均能源使用强度大约增加14%，而空间供暖则减少约10%[3]。因此，建筑能源性能与城市气候之间存在显著的相互作用，这凸显了建筑设计在推动能源和环境可持续性方面的重要作用。
2024年，全球气温创下历史新高，比工业化前水平高出1.5°C以上[4]，热浪的频率、持续时间和强度在全球范围内都加剧了[5]，[6]。由此引发的热应激和与热相关的死亡人数增加，凸显了各地区需要具备气候适应性的建筑设计。值得注意的是，早期设计在建筑可持续性中起着基础性作用。大约70%的与可持续性相关的决策是在这一阶段做出的，这些决策决定了建筑物高达80%的环境影响[7]。在此阶段，建筑形态和围护结构特性通常在能源系统设计之前就已经确定，从而继续对运营能源消耗产生主导性影响[8]，[9]。
过去十年中，越来越多的研究认识到早期建筑设计与城市微气候之间相互影响的重要性。例如，谢等人对英国雷丁的当地微气候进行了为期一年的监测，发现不同建筑形式的年温差在0.27°C到0.73°C之间，导致年供暖需求变化范围为1.1%到7.3%[10]。罗等人开发了一种灵活的、与工具无关的基于JSON的数据框架，以促进城市建筑能源和微气候模拟之间的数据交换，提高了相互影响评估的准确性[11]。许多研究探索了利用这种相互影响来提高能源性能的被动设计方法[12]，[13]。例如，李等人通过考虑不同房间的室外微气候差异，优化了窗墙比，从而实现了1.6%到6.0%的制冷能耗降低和6.1%到7.6%的供暖能耗降低[12]。然而，这些研究通常只优化个别设计策略，忽略了多个设计变量之间的复杂热相互作用[14]，[15]。此外，大多数现有研究主要关注能源效率，而忽视了对室外热舒适度的影响。
最近的研究表明，某些建筑设计参数可能对能源效率和室外热舒适度产生矛盾的影响[16]。尽管已经提出了协调的设计优化方法来应对这一挑战[17]，但这些方法通常作为具有固定设计参数和条件的确定性框架来实施，从而忽略了现实应用中的不确定性和它们的复杂相互作用[18]。这样的确定性框架对偏离确定性假设的情况非常敏感，因此在实践中可能无法实现零/低能耗目标[19]。这些偏差通常被称为不确定性，来源于多种因素，如天气变化、建筑物理特性、施工公差和居住者行为[20]，[21]。白等人研究了76栋低能耗建筑（LEBs），发现设计阶段的不确定性导致了显著的性能差距，实际能源消耗与设计预测的偏差范围从-86%到+483%，其中超过80%的情况是低估的[22]。因此，明确考虑不确定性对于提高建筑性能的稳健性至关重要。
稳健设计优化的目标是识别对变化不敏感的最佳设计方案，从而在不确定情况下提高整体性能[23]。最近，稳健建筑设计优化受到了更多关注，以解决建筑能源性能中的不确定性问题，如表1所示[19]，[20]，[21]，[24]，[25]，[26]，[27]，[28]，[29]，[30]，[31]，[32]，[33]，[34]，[35]。采用了多种策略来降低不确定性传播的高计算成本。当涉及大量不确定性参数时，通常使用敏感性分析（SA）进行初步筛选。采用高效的采样方法，如拉丁超立方抽样（LHS）和点估计方法，以在保持合理准确性的同时减少不确定场景的数量。建筑能源模拟工具，如TRNSYS、EnergyPlus和Energy Performance Calculator（EPC），被广泛用于在不确定性条件下量化建筑性能。随着机器学习技术的发展，替代模型逐渐取代了传统的模拟方法，以降低计算成本。人工神经网络（ANN）和多变量自适应回归样条（MARS）越来越多地被用于提高稳健设计优化的效率。
然而，如表1所示，大多数稳健优化研究（15项中的10项）主要关注建筑能源系统设计，涉及能源需求和发电量以优化系统规模。只有少数研究（15项中的5项）关注早期设计阶段的建筑围护结构，但这些研究主要关注能源性能，如能源消耗、能源需求和室内热不适（作为没有供暖系统的冬季性能惩罚指标）。这些研究忽略了设计变量和不确定性对室外风环境和热环境的影响。此外，优化的变量主要限于围护结构特性（例如，墙和窗户的U值、窗户的SHGC、屋顶的太阳吸收率），忽略了建筑形态参数对能源和环境性能的显著影响。此外，这些研究中分析的不确定性相对不完整和有限。作为高不确定性因素的居住者及其相关行为（例如，为了自然通风而开窗、使用电气设备和照明、以及各种人类活动产生的热量散失）尚未被明确考虑[19]，[21]，[27]，[31]，[34]。因此，现有研究尚未解决稳健建筑设计对其周围微气候的相互影响，以及不确定性对室外环境性能的影响。
因此，本研究提出了一种协调的稳健优化方法，用于建筑及其周围微气候的早期设计，通过计算效率高的框架来处理它们的不确定性和相互影响。进行敏感性分析以识别影响建筑性能的关键不确定性因素。开发了一种基于LightGBM的替代模型，用于量化建筑能源性能，替代了耗时的模拟。为了在不确定性条件下实现最佳的能源和环境性能，分析了多种替代目标函数的适用性并进行了比较。该方法通过香港一个亚热带地区的混合用途开发案例研究得到了验证。将稳健设计优化得出的解决方案与确定性设计优化得出的解决方案进行了比较。该方法有效提高了整体建筑能源性能，减轻了整体室外热不适，并在不确定性条件下防止了极端过热，为新建筑和翻新提供了早期决策支持。
