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基于BIM的公共建筑能源管理系統研究

2023-11-25 08:05:30黃羹墻
四川水泥 2023年10期
關鍵詞:優化建筑模型

黃羹墻

(廣西機電職業技術學院,廣西 南寧 530007)

0 引言

根據國際能源組織的數據,全球能源消耗總量的1/3被建筑行業所消耗。隨著人口的增長以及城市化進程的加快,建筑行業的能源消耗在持續增加。其中,公共建筑在運營過程中的能源浪費現象較為嚴重,有很大的節能空間。建筑能源管理(Building energy management,BEM)是在建筑運營階段一項有效的節能管理措施。近年來,我國住房與城鄉建設部和地方政府陸續頒布了相應的政策文件,大力推進公共建筑能源管理平臺的建設。但是,目前的能源管理系統存在著“信息孤島”問題,以及監測到的能耗數據沒有得到深度挖掘,無法真正實現節能控制等。隨著建筑信息模型(Buliding Information Model,BIM)技術的發展,借助BIM技術在三維可視化、信息集成化和模擬分析等方面的優勢,可以在一定程度上解決能源管理系統現存的問題。本文將BIM技術融入到公共建筑的能源管理過程中,構建基于BIM的公共建筑能源管理系統,以期達到提高公共建筑能源管理效率的目的。

2 BIM應用在建筑能源管理中的相關研究

BIM技術已被廣泛應用于建筑行業,它可以將建設工程項目中各種相關信息集成到三維數字模型中,應用于建筑生命周期的所有階段,如規劃、設計、施工、運營和維護階段,具有直觀性、數據完整性、集中性、可擴展性等特征,可以達到協同工作、提高效率、降低成本的目的。

近年來,BIM與公共建筑能源管理的融合受到越來越多的關注。目前,BIM在能源管理領域的研究主要集中在建筑能源可視化監測和能源統計分析方面。如:文獻[1]進行物聯網與BIM的集成,搭建基于BIM的智慧運營管理平臺,可用于能源的監測和實時反饋;文獻[2]以武漢國際博覽中心為研究對象,采用BIM技術進行能耗統計分析,在此基礎上設計了能耗監測系統的基本功能和系統架構;文獻[3]設計的BIM能耗監測與分析系統已經成功應用于上海某電力工程項目中,為樓宇節能運營管理優化提供了科學依據和有效手段;文獻[4]表明將能源分析工具與BIM模型聯系起來,有助于加快能源分析過程,提供更詳細、更準確的結果,有助于預測和優化能源消耗,達到節能的效果。多項研究表明,將BIM應用于能源管理可以有效提高建筑的能源效率,但是,數據集成、能耗分析、能源優化控制的局限性等問題仍需要進一步進行研究。

3 基于BIM的公共建筑能源管理系統

本文基于BIM技術采用三層框架體系:設備層、傳輸層和應用層構建出公共建筑能源管理系統,其框架如圖1所示。

圖1 基于BIM的公共建筑能源管理系統框架

設備層負責采集各類相關的能耗數據和環境數據,如用電數據、用水數據、室內溫度、室內濕度、室內照度等,以及接收優化控制指令調整設備運行;傳輸層采用無線傳感網絡(如zigbee網絡)將設備層采集的各項數據傳輸到應用層,并把應用層的控制指令傳輸給設備層,起到上下銜接作用;應用層包括BIM 建模、能耗優化、能耗展示及查詢模塊。

系統的整體工作過程為:首先,建立目標建筑的BIM模型,從中提取建筑本體屬性信息。通過目標建筑安裝的分項能耗計量裝置和環境傳感器監測能耗信息和環境信息。將以上信息整合到集成的BIM模型,然后對其進行能耗分析和評估,并提出優化策略,最后控制設備運行實現節能。

3.1 創建或優化BIM模型,并導出建筑本體屬性信息

若目標建筑尚無BIM模型,需要采用Autodesk Revit軟件創建其建筑本體及其內部相關設備的BIM模型,精度應不低于300LOD,并且在模型中將建筑圍護結構元件的所有所需熱特性和幾何特性正確分配給不同的元件。若目標建筑在設計階段已經創建BIM模型,需將其優化完善。然后將建筑本體屬性信息導出到集成的BIM模型。建筑本體屬性信息主要包括:

(1)建筑物的幾何特征,包括形狀、尺寸、布局和構造組件;

(2)建筑物的環境特征,包括環境條件、空間分布和資源利用;

(3)建筑物的功能特征,包括功能空間、設備設施、管理流程和維護需求;

(4)建筑物的生命周期特征,包括設計、施工、使用、維護和拆除等階段。

3.2 能耗數據和環境數據采集

依據住房和城鄉建設部頒布的《國家機關辦公建筑和大型公共建筑能耗監測系統分項能耗數據采集技術導則》[5],能耗數據采集指標劃分為分類能耗和分項能耗兩種,分類能耗包括電量、水耗量、燃氣量等6項,每一項分類能耗又能分為多種分項能耗,如電量又分為照明插座用電、空調用電、動力用電和特殊用電4個分項。在目標建筑的分項用能設備源頭安裝分項計量裝置,可獲取具體的能耗數據。此外,安裝溫度、濕度、照度傳感器等分別采集室內溫度、濕度、照度等環境信息。分項計量裝置和環境傳感器應具備以小時的頻率實時上傳數據的功能。

3.3 在系統中集成BIM數據和傳感器數據

集成的BIM模型數據庫中包括兩個部分的數據,第一個部分是靜態數據,主要為建筑本體屬性信息,這部分數據可以存儲在BIM模型的IFC(Industrial Foundation Classes)格式文件中,IFC是一種用于建筑行業的數字化建模格式,它可以用于存儲和交換BIM數據,IFC格式文件可以使BIM模型在多個不同的軟件應用程序之間共享,這樣就可以實現數字化的建筑數據集成和交換。第二個部分是動態數據,即分項計量裝置和傳感器采集的時間序列數據,這部分數據可存儲在結構化的關系數據庫中,使用結構化查詢語言(SQL)查詢。

動態數據和靜態數據的集成方法如圖2所示,基本步驟可歸納為以下幾點:

圖2 數據集成方法

(1)將分項計量裝置和傳感器采集的時間序列數據存儲在關系數據庫SQL server中并更新;

(2)在Revit中創建的BIM模型可以采用BIM的可視化編程工具Dynamo導出為關系數據庫格式;

(3)定義數據庫模式,明確分項計量裝置和傳感器的虛擬對象和物理實體之間的關系。虛擬對象可以使用全局唯一標識(GUID)與物理實體關聯;

(4)通過應用程序編程接口(API)實現關系數據庫和BIM模型的雙向導入和導出;

(5)通過基于Revit的圖形用戶界面(GUI)和直接查詢SQL數據庫訪問動態數據。

用這種方法完成BIM數據與傳感數據的集成比較簡單易行,并且通過定制API,可以讓傳感器數據在BIM工具中實現自動更新。

3.4 能耗優化

目標建筑的能源消耗量可采用神經網絡算法預測。首先進行數據預處理,將原始數據轉換為神經網絡能夠識別的數據格式。根據預處理的數據,構建一個能夠預測建筑物能耗的神經網絡模型。輸入層根據目標建筑的本體屬性信息、能耗數據和環境數據設置多個節點;隱藏層的層數和節點數取決于數據的復雜性和預測的精度要求;輸出層為未來時段的建筑能耗,這也是系統所要分析的能源需求。然后對神經網絡進行訓練,并評估預測效果,對模型進行調整和優化,直到得到滿意的結果。最后,使用訓練好的模型預測目標建筑的能耗。將預測值與實際監測值進行對比分析,得出能耗異常數據,為用戶提供優化建議,并可向執行器發送指令,控制設備的運行。

3.5 輕量化展示

由于BIM模型文件包含大量的細節和復雜的幾何圖形,導致文件過大。輕量化技術可以通過移除冗余數據、壓縮數據、優化圖形和調整文件結構來減少模型文件的大小,從而有助于提高模型文件的效率和可用性,改善用戶體驗。BIM輕量化展示的平臺主要有兩種:一種是基于云端的平臺,可以使用在線模型瀏覽器進行展示;另一種是基于移動端的平臺,使用移動設備如平板電腦或智能手機等進行展示。這兩種平臺都不需要使用者具有較高的軟件技術水平,因而可操作性強。將集成的BIM模型接入可用于二次開發的BIM輕量化展示平臺(如廣聯達BIMFACE),可以直觀地在三維模型中動態顯示當前時段的設備運行狀態、能耗數據和環境數據。此外,可在用戶友好的界面調出未來時段的能耗趨勢圖表、歷史時段的能耗數據圖表,并可生成能源報告。

4 結束語

本文提出基于BIM的公共建筑能源管理系統框架,并說明該系統的工作過程和涉及到的關鍵技術。基于BIM的公共建筑能源管理系統能夠提高能源使用效率,并降低能源消耗,同時還能提高建筑的運行效率,減少維護和管理的費用,提高公共建筑的整體價值。系統的節能效果是由一系列因素決定的,這些因素包括使用BIM技術構建模型的精細程度、能源使用情況的監測和分析、數據集成組件的設計與實現以及相關的管理措施的實施情況等。未來還需要進一步研究,以充分挖掘BIM 技術在能源管理領域的潛力。

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