RCBldGH：将改进的RC热网络集成到参数化建模和设计中，以实现快速建筑能耗模拟与优化

《Expert Systems with Applications》：RCBldGH: Integrating enhanced RC thermal networks to parametric modeling and design for rapid building energy simulation and optimization

建筑性能模拟中的灰盒模型研究：提出结合Perez天空模型与7R1C RC网络模型的Grasshopper插件，通过几何裁剪算法优化太阳辐照计算，实现能耗评估效率提升90%且与EnergyPlus误差小于8%，支持参数化设计中的快速迭代优化。

　　

潘振宇|卢昂|沈鹏远

清华大学深圳国际研究生院未来人居研究所，中国广东省深圳市

摘要

建筑设计是实现建筑行业碳中和目标的关键因素，但由于早期设计阶段缺乏快速、可靠的性能模拟工具，其在建筑减排方面的巨大潜力尚未得到充分实现。本研究提出了一种高效的混合式灰箱模型，该模型将改进的电阻-电容（RC）网络模型与Perez天空模型和多边形裁剪算法结合用于建筑立面太阳辐射计算。该模型在保持计算效率的同时，提高了对设计变化的鲁棒性和物理可解释性。通过对多个气候区典型建筑模型的验证，发现该模型与行业标准EnergyPlus预测结果高度吻合，平均R2值为0.92，同时计算成本降低了90%。这项工作将模型封装到了主流3D建模软件Rhino中的能量计算插件RCBldGH中。基于SSIEA的参数优化过程的引入，证明了该工具在设计空间探索和最优设计参数组合识别方面的有效性，为建筑师和研究人员提供了早期设计阶段的快速迭代能量评估工具。通过将基于RC的建筑性能分析嵌入参数化设计工作流程，该工具简化了早期设计阶段基于性能的建筑形式探索过程，为基于性能的建筑设计探索提供了一种实用的方法。

引言

建筑行业约占全球碳排放量的36-39%（Hu等人，2025年；R?ck等人，2023年），因此实现碳中和目标至关重要（Idrissi Kaitouni等人，2000年；Chen等人，2022年；Shin等人，2025年；Too等人，2022年；Liu等人，2025年）。早期设计阶段的建筑设计决策——包括建筑形式、朝向、围护结构参数以及被动/主动技术的集成——对建筑物的生命周期能耗和碳排放具有决定性影响（J?rgensen和Ma，2025年；Ma等人，2023年；Li等人，2022年；Feng等人，2025年）。然而，由于缺乏支持迭代设计探索的快速、可靠的性能模拟工具，该行业的减排潜力尚未得到充分释放。

设计师需要能够快速评估不同设计方案性能的工具，但现有的建筑性能模拟（BPS）方法存在根本性的权衡。传统的白箱模型（如EnergyPlus、TRNSYS）虽然具有高精度，但需要复杂的输入和大量的计算资源，阻碍了快速迭代（Coakley等人，2014年）。数据驱动的黑箱模型可以实现近乎实时的预测，但在训练数据之外的泛化能力较差，且缺乏物理可解释性（Loonen等人，2017年）。基于电阻-电容（RC）网络的灰箱模型提供了一个有前景的中间方案，但在太阳得热计算和参数化设计集成方面存在局限性，限制了其实际应用（Zhang等人，2023年；Lou等人，2025年）。本研究通过开发一个改进的RC模型并将其集成到Grasshopper参数化平台中，解决了这些局限性，从而实现了设计探索过程中的快速、可靠性能评估。

章节摘录

建筑性能模拟方法

建筑性能模拟（BPS）方法大致可以分为三类：白箱模型、黑箱模型和灰箱模型，每种模型都在物理精度、计算效率和实际应用性之间体现了不同的权衡（Li等人，2021年）。

白箱模型基于第一性原理物理，采用详细的数学表达式来描述热传递、质量平衡和热力学过程。典型的工具包括EnergyPlus、TRNSYS等。

方法论

本章描述了RCBldGH工具包所采用的计算方法和验证流程。该方法（图1）将七阶RC网络（7R1C）热模型与动态太阳辐射计算模块相结合，实现了与Grasshopper平台的集成。第3.1节介绍了所使用的7R1C热模型及其控制方程。第3.2节详细介绍了动态太阳辐射和阴影计算的算法。第3.3节详细说明了自动化映射过程。

建筑模拟模型和性能验证

所有模拟都在配备Intel Core i7-12700处理器（12核，2.1 GHz基本频率）、32 GB DDR4 RAM和Windows 11 Pro操作系统的工作站上执行。EnergyPlus模拟采用单线程执行，RCBldGH也采用相同的单线程配置以进行公平比较。在计时测量期间没有运行其他计算密集型应用程序。每个模拟重复三次，并记录了平均计算时间。

讨论

本研究通过执行关键物理过程的显式几何计算，开发了一种精度与EnergyPlus相当的动态太阳辐射计算模块。该模块与简化的热力学RC网络模型相结合，实现了计算效率与预测可靠性之间的平衡。三阶段的验证过程系统地证明了该方法在多个性能维度上的有效性。

结论

本研究开发并验证了一种灰箱模拟方法，该方法在参数化设计环境中将改进的太阳辐射建模与RC热网络相结合。主要的科学发现是，基于物理的太阳辐射模型（Perez天空模型与多边形裁剪）与简化的热力学模型（7R1C）的结合，在早期设计阶段实现了良好的精度-效率平衡：尽管与详细模拟工具存在强相关性（Kendall τ = 0.85），

CRediT作者贡献声明

潘振宇：研究、概念化、方法论设计、初稿撰写、审稿与编辑。卢昂：研究、概念化、方法论设计、可视化、撰写、审稿与编辑。沈鹏远：概念化、方法论设计、数据分析、资源获取、项目监督、撰写、审稿与编辑。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本研究得到了深圳市基础研究计划（项目编号JCYJ20250604180231041）的支持。

代码可用性。

本研究开发的RCBldRH插件可在https://github.com/andersonspy/RCBldRH获取，并可导入并安装在Rhino的Grasshopper平台上。同时需要安装专用的建筑能量模拟引擎RCBIdEng（https://github.com/andersonspy/RCBIdEng/releases/tag/v1.2.0）。