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本研究提出融合随机能源使用行为的多目标优化框架，针对高校宿舍建筑开展能效设计优化。通过构建内外走廊宿舍的EnergyPlus模型，设定建筑能耗（BEC）、热不适时间（TDT）、初始增量成本（IIC）和全局增量成本（GIC）四个目标，结合全局敏感性分析筛选关键参数，利用人工神经网络加速性能预测，最终采用NSGA-II算法获得Pareto最优解集，提取11种最优设计方案。结果表明不同目标下的优化重点差异显著，为我国高校宿舍零能改造提供方法指导与数据支持。
郑志刚|文宝华|周金|徐峰|梁丽华|向俊米
湖南工商职业技术学院新能源与新材料学院，长沙410205，中国
摘要
本研究提出了一个多目标优化框架，用于考虑随机能源使用行为的建筑优化设计，特别针对大学宿舍进行了节能设计探索。首先，建立了内部和外部走廊宿舍的EnergyPlus模型，并分别定义了优化目标：建筑能耗（BEC）、热不适时间（TDT）、初始增量成本（IIC）和全局增量成本（GIC）。随后，对建筑设计参数进行了全局敏感性分析以确定关键技术，并利用人工神经网络快速预测建筑性能。然后，采用非支配遗传算法II（NSGA-II）对大学宿舍进行了多目标优化。最终得到了帕累托最优解集，其中提取了11个最优解：最低BEC解、最低TDT解以及在三个节能目标约束下的最低IIC和GIC解及平衡解。结果表明，降低BEC和TDT的优化重点在于提高屋顶和外墙的U值，改善空气渗透性和空调（AC）性能；降低IIC和GIC的优化重点在于改善空气渗透性和AC性能，其次是屋顶、南墙和北墙的保温性能；而平衡解的优化方向则是提高空气渗透性、AC性能和外墙保温性能。此外，与中国的近零能耗标准（GB/T 51350-2019）相比，最低IIC解的BEC显著降低了成本。本研究为中国零能耗大学宿舍的建设提供了方法指导和数据支持。
引言
近年来，随着经济发展和人口增长，能源消耗持续上升，导致全球能源短缺[1]。同时，能源消耗产生的大量温室气体排放加剧了全球变暖，进一步恶化了生态环境，严重制约了人类生存和社会发展[2]。值得注意的是，中国目前是全球最大的能源消费国和二氧化碳排放国。2023年，中国的 primary energy consumption 达到165.79 EJ，二氧化碳排放量达到11,549.8百万吨，分别占全球总量的28.43%和32.88%[3]。为应对能源危机并实现绿色可持续发展，中国承诺在2030年前达到碳排放峰值，并在2060年前实现碳中和[4]。建筑行业是中国能源消耗和碳排放的主要来源之一。据统计，2020年整个建筑生命周期的能源消耗总量为22.7亿吨标准煤（tce），占中国总能源消耗的45.5%，碳排放量为50.8亿吨二氧化碳（tCO?），占中国能源相关碳排放的50.9%[5]。其中，建筑运行阶段的能源消耗为10.6亿吨标准煤，碳排放量为21.6亿吨二氧化碳，分别占中国总量的21.3%和21.7%。因此，减少建筑物的碳排放，特别是在运行阶段，对于实现中国的减排目标至关重要。
建筑能效是降低建筑运行能耗的关键手段，不仅有助于减少能源使用、减少温室气体排放、改善环境质量，还能提升建筑舒适度和降低运营成本[6]。大量研究表明，在概念设计阶段，优化被动设计参数（如建筑朝向、窗墙比（WWR）、热绝缘、热质量和遮阳）可以显著提高建筑能效。Lin等人[7]指出，优化办公楼围护结构的热性能可节省约40%的能源。Guo等人[8]将EnergyPlus与MATLAB结合，使用遗传算法（GA）对建筑围护结构参数进行优化，以实现20年生命周期成本目标，结果实现了显著的年度能源节省（23.7%）、成本降低（29.4%）和二氧化碳排放减少（27.8%）。Zheng等人[9]利用TRNSYS、人工神经网络（ANN）和GA对中国办公楼外墙的U值进行了经济优化，结果显示，与默认值相比，优化后的建筑在不同城市的能源节省率在0.96%到7.37%之间。
仅考虑建筑设计中的能源消耗是不够的，这可能导致成本增加和舒适度下降。因此，学者们探索了建筑节能设计的多目标优化方法。Chen等人[10]使用非支配遗传算法II（NSGA-II）和机器学习对教学楼中庭进行了多目标优化，实现了能源消耗的减少和日光舒适度的提升，同时保持了热舒适度。Jung等人[11]对韩国多层住宅建筑的被动设计策略进行了多目标优化，优化后多层住宅建筑的能源消耗、环境影响和经济可行性分别提高了52.7%、39.5%和36.9%。Guo等人[12]以上海的公寓楼为案例，从多个角度研究了被动设计变量对室内热舒适度和建筑能源需求的影响，并提出了一系列适合上海住宅建筑的新被动设计策略。
随着建筑能效倡议的推进，建筑行业的脱碳路径正朝着越来越雄心勃勃的目标发展[13]。超低能耗、近零能耗和零能耗建筑已成为这一转型中的前沿，吸引了广泛的研究关注[14]。Guo等人[15]在青藏高原建造了一栋超低能耗建筑，并设计了太阳能空气源热泵系统用于冬季供暖。结果显示，在供暖期间，室内自然温度在90%以上的时间内保持在20至23°C范围内，热泵的平均性能系数（COP）达到3.6。Wu等人[16]对中国四大气候区的近零能耗建筑进行了优化研究，以典型办公楼为例，实施多种优化方案和节能措施后，四个气候区的能源消耗分别减少了39.72%、32.22%、26.94%和35.37%。Zhao等人[17]对净零能耗建筑的运行性能进行了案例研究，发现净零条件下的最小建筑面积为每人42平方米，并提出了估算光伏面积与建筑屋顶面积比例的公式。
然而，在建筑能效设计中，通常使用理想化的能源使用计划来描述实际行为，导致实际能耗与设计能耗之间存在差异（即建筑性能差距），如表1所示。不同案例研究中实际能耗与设计值的差异显著。例如，Gupta等人[18]发现英国住宅建筑的供暖和电力消耗是设计值的2至4倍，而Wang等人[19]则表明中国办公楼中的供暖、制冷、通风、照明和电力消耗仅为设计值的0.14–0.93倍。这一现象对建筑能效和减排工作构成了严重挑战，导致节能效果不佳、碳排放估算不准确，阻碍了研究成果的广泛应用。
总之，尽管学者们在建筑能效优化、居住者能源行为和低能耗建筑等领域进行了大量研究，但在推进特定建筑类型的能效提升和实现净零能耗目标方面仍存在一些关键差距：
1)目前关于建筑能效的研究主要集中在住宅和公共建筑上，对于低能耗大学建筑的理论研究和实践探索不足。鉴于大学宿舍的高入住密度和高能源强度，它们在节能方面具有巨大潜力，对于提升建筑能效具有重要的示范作用。
2)建筑能效优化研究通常采用固定计划来描述居住者行为，导致建筑性能差距，从而削弱了设计方案的可靠性和实用性。换句话说，忽视实际能源使用行为的节能设计缺乏合理性，可能导致节能效果不佳和成本增加。
3)尽管现有研究分别针对超低能耗、近零能耗或零能耗建筑进行了探讨，但缺乏系统的比较分析。因此，尚未建立针对特定建筑类型的明确多目标优化路径，以逐步实现从超低能耗到零能耗的目标。
为了填补这些差距，本研究提出了一个考虑实际能源使用行为的大学宿舍建筑多目标优化设计框架。该框架旨在系统地探索从超低能耗到净零能耗目标的设计策略、节能潜力、舒适性能和成本效益。首先，基于实际能源使用行为，使用EnergyPlus软件建立了大学宿舍的模拟模型，并定义了建筑能耗（BEC）、热不适时间（TDT）、初始增量成本（IIC）和全局增量成本（GIC）作为输出目标。然后，通过将JEPlus软件与EnergyPlus结合进行批量模拟，对建筑设计参数（建筑围护结构和AC性能）进行了全局敏感性分析，并筛选出关键设计变量。进一步地，使用关键设计变量作为输入进行了大规模模拟，并构建了ANN模型以快速预测建筑性能。最后，基于构建的ANN模型，利用NSGA-II算法对建筑设计参数进行了多目标优化，分别受到超低能耗、近零能耗和零能耗目标的约束。
方法
本研究旨在基于中国长沙的实际能源使用行为，探索大学宿舍建筑的多目标优化设计方案，形成从超低能耗目标到零能耗目标的能效策略。建筑模型的选择和能源使用行为的定义基于我们之前的研究[30]，该研究通过实地调查开发了长沙大学宿舍的代表性模型。
模型验证
为了验证本研究开发的考虑实际能源使用行为的EnergyPlus模型的准确性，收集了长沙某大学能源管理系统中六栋内部走廊宿舍建筑的电力消耗数据，见表7。图11展示了这六栋宿舍2024年的月度能耗统计情况。受建筑面积和建造年份等因素的影响，不同建筑的能耗表现出显著差异
研究结果的解释与意义
本研究的关键发现在于，通过结合实际能源使用行为，系统地揭示了在超低能耗、近零能耗和零能耗目标下大学宿舍的最佳技术组合，从而为能效设计和改造提供了明确的决策框架。其核心贡献在于提供了一系列适用于不同能效水平和成本约束的兼容技术策略。
结论
本研究提出了一个针对大学宿舍建筑的多目标优化框架，旨在减少能源消耗、提升热舒适度并降低成本，逐步实现净零能耗目标。主要结论如下：
•考虑到实际能源使用行为，长沙超低能耗、近零能耗和零能耗宿舍的能源消耗限制分别为：6.32、5.06和3.79千瓦时/平方米（内部走廊宿舍）；5.97千瓦时/平方米（...
CRediT作者贡献声明
郑志刚：撰写——初稿、验证、软件、方法论、调查。文宝华：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、概念化。周金：监督。徐峰：监督。梁丽华：方法论、资金获取。向俊米：软件、方法论。
