高梓文 李潔 陳寧 孔維亮 謝洪凱



摘要:建筑設計參數對建筑運營過程中的能耗和成本有著重要的影響,而新疆冬季嚴寒且漫長,使得該地區建筑能耗及運營費用高于其他地區。因此,本文利用離差最大化法結合正交試驗設計,以某教學建筑為例,考察了在新疆4個熱工分區的典型城市氣象條件下,包括中庭面積比、天窗面積比、不同立面的窗墻比、外圍護保溫層厚度、外窗類型等8個設計參數對建筑能耗和全局成本的影響,并通過綜合考慮建筑能耗和全局成本目標,確定最佳的建筑設計方案。研究結果表明,在4個典型城市氣象條件下,最佳設計方案可以實現建筑節能10.47%~13.48%,全局成本降低32.62~62.91元/m2。研究有助于設計者選擇適用于該地區的最佳設計參數,從而實現建筑的節能目標。
關鍵詞:多目標優化;建筑能耗;全局成本;公共建筑;離差最大化法
中圖分類號:TU29文獻標志碼:文獻標識碼A
Optimization of teaching building design in Xinjiang universities based on
energy consumption and cost objectives
GAO? Ziwen1,LI? Jie1*,CHEN? Ning2,KONG? Weiliang2,XIE? Hongkai1
(1 College of Water Conservancy &Architectural Engineering,Shihezi University,Shihezi,Xinjiang 832000,China; 2
Xinjiang Academy of Building Research,Shihezi,Xinjiang 830000,China)
Abstract: Building design parameters have an important impacton energy consumption and cost during building operation,and the severe and long winter in Xinjiang makes thebuilding energy consumption and operation cost in this region higher than other regions.Therefore,in this paper,using the deviation maximization method combined with orthogonal experimental design,the impacts of eight design parameters,including court area ratio,skylight area ratio,window-to-wall ratio of different elevations,thickness of perimeter insulation,and type of external windows,on building energy consumption and global cost are examined under typical urban meteorological conditions in four thermal subregions of Xinjiang as an example of a teaching building.The optimal building design solution is determined by integrating the building energy consumption and global cost objectives.The results of the study show that the optimal design scheme can achieve building energy savings of 10.47% to 13.48% and global cost reduction of RMB 32.62 Yuan/m2 to RMB 62.91 Yuan/m2 under the meteorological conditions of four typical cities.The study helps designers to select the optimal design parameters applicable to the region,thus realizing the energy-saving goals of the building.
Key words: multi-objective optimization;Building energy consumption;Global cost;Public buildings;Discrete maximization approach
隨著人口的增長和城市化進程的進行,中國每年建筑施工面積以3.4%的增速增長[1]。據統計2022年,建筑全過程能源消耗總量為22.7億tce(ton of standard coal equivalent)約占中國能耗總量的45.5%[2]。為了達到中國在第75屆聯合國大會上提出的“雙碳目標”,建筑業迫切需要減少建筑能耗。公共建筑相較于居住建筑對能源有更高的需求[2],其也存在著巨大的節能潛力[3]。公共建筑全過程能耗中運營階段能耗是其主要來源之一,其占到建筑全過程能耗的70%~95%[4];運營階段能耗主要來源于建筑的通風、供暖、制冷、照明和電氣設備[5],其中有40%的能耗可以通過初期設計改變[6]。因此,至今學者們對公共建筑節能的研究主要集中于建筑初期的節能設計,然而成本與節能設計時常產生沖突,建材高額初期投資成本、漫長投資的回收期等因素常常成為了建筑節能設計的主要阻礙之一[7]。
新疆地處中國西北冬季嚴寒且漫長,造成了當地供暖周期長、能耗高以及費用高的問題。新疆供暖方式主要為燃煤熱水鍋爐集中式供暖,低廉的燃煤價格會降低供暖的費用,但同時也會增加供暖的碳排放。據統計,北方供暖地區建筑碳排放占到全國建筑碳排放的58%[2],其主要差異體現在建筑的供暖碳排放[8-9]。針對此問題,當地政府提出“煤改氣”、“煤改電”和清潔能源聯合供暖等方案來改變供暖所需的燃料,但煤改氣(電)在降低碳排放的同時也會增加供暖成本。
針對建筑節能設計問題,學者們發現建筑圍護結構的設計是實現建筑節能的有利途徑之一[10]。Acar等[11]利用NSGA-II遺傳算法分析了建筑初期圍護結構合理設計對土耳其兩個省份內建筑能耗與使用費用的影響;Yue等[12]以某高校體育館為例,利用遺傳算法分析了圍護設計參數對建筑舒適度和能耗之間的關系;Giouri等[13]通過Grasshop軟件對建筑的窗墻比、墻體參數、玻璃參數等參數進行優化,優化后建筑可節能33%;Zomorodian等[14]對德黑蘭的一棟雙層幕墻商業建筑進行優化,發現建筑可節能14%~17%,并提出能源碳成本作為最優方案的選擇指標。
近年一些學者將成本指標也考慮在建筑的節能設計中,目的是找到經濟效益更高的方案。Li等[10]將正交試驗和數據包絡分析相結合,提出了一種多指標分析最優方案的方法,并以某商業樓為例分析了設計參數對建筑能耗與成本的影響;Abdou等[15]對摩洛哥零能源住宅樓進行了節能設計的成本與能耗研究,提出了綜合成本與能耗目標影響的最優方案選取方法;Ascione等[16]提出了近零能耗建筑的能源指標和成本指標,并結合雙指標對地中海沿岸房屋的各類節能設計進行了分析。
綜上可知,國內外學者對建筑節能設計優化多從能耗單方面考慮或對綜合方案選取的方法不足以體現其成本效益,基于此,本文以能耗和成本作為節能設計優化指標,利用離差最大化方法和正交試驗進行優化設計,建立多因素多目標的建筑參數優化方法,然后以某高校教學建筑為例分析了以天然氣為供暖能源的背景下新疆4個熱工分區中8個設計因素對建筑能耗與成本的影響及其綜合能耗與成本指標,提出最適用于本地的設計參數,從而更好地解決在實際建筑工程中一味降低能耗而忽視經濟效益的問題。
1 案例研究
1.1 區域描述
新疆位于中國的西北部,其地貌主要由三大山脈和兩個盆地組成。新疆屬于溫帶大陸性干旱氣候,其地域遼闊總面積166萬km2,占中國總國土面積的1/6;新疆地處東經74°~96°,北緯34°~49°,包含嚴寒地區A區、B區、C區和寒冷地區A區、B區共5個熱工分區。其中嚴寒A區占地面積過小,不具有代表性,因此本文研究時不包括此區,并選取阿勒泰、烏魯木齊、喀什和哈密分別作為嚴寒B區、嚴寒C區、寒冷A區、寒冷B區的典型城市,本研究4個熱工分區及典型城市的詳細信息參見XJJ034—2022《公共建筑節能設計標準》。
1.2 原建筑模型建立
以某鋼筋混凝土結構的教學建筑為例,建筑面積為29456.36 m2,其中包含地下及局部屋頂面積985.26 m2;該建筑共有地上5層和局部地下室1層,1~5層建筑層高為4.2m,地下室層高為3.6m,建筑高度為21.9m;該建筑以南北立面為主,內部有2個封閉式中庭,外窗未設有任何遮陽設備,建筑平面布置及功能分區詳見圖1a。該建筑的屋頂配置為7mm防水卷材、30mm細石混凝土、100mmEPS和120mm鋼筋混凝土樓板;樓板配置為120mm鋼筋混凝土樓板;地板配置為80mmC15混凝土;外墻配置為250mm加氣塊混凝土、60mmEPS;外窗配置為透明雙玻窗;其各類材料熱工、密度等參數詳見GB 50176—2016民用建筑熱工設計規范。
此建筑供暖方式為天然氣集中式供暖,根據各地區實際建筑運營情況,本文不考慮制冷能耗。建筑內部照度及使用時間參照GB 50033—2013《建筑采光設計標準》和XJJ034—2022《公共建筑節能設計標準》設置,建筑人員密度及變化率參照XJJ034—2022《公共建筑節能設計標準》設置,建筑內部電器設備用能密度及使用時間參照XJJ034—2022《公共建筑節能設計標準》和《建筑碳排放計算標準》GB/T 51366—2019設置。4個典型城市的建材及能源價格參照新疆工程造價信息網中數據。
本文選用Designbuilder對建筑的運營能耗進行模擬,建筑模型詳見圖1b、c,本文將原方案與各優化方案建筑年單位面積能耗之間的差值作為能耗指標。
1.3 優化變量設置
由建筑節能相關文獻研究的優化變量與結論的對比(表1)可知:建筑圍護結構和中庭幾何參數都對建筑內部環境有著重要的影響。根據以往學者對建筑設計參數與能耗間的關系研究與案例建筑形態特征,本文將窗戶相關參數分為南向窗墻比(下文簡稱C)、北向窗墻比(D)、東西向窗墻比(G)以及窗戶類型(H)4個變量。案例建筑外墻材料為加氣混凝土保溫性能相對較佳,因此本文不考慮外墻材料類別,只考慮外墻保溫(E)與屋頂保溫(F)。本文設計優化的目標是在不改變建筑內部功能分區的情況下,滿足建筑能耗與成本要求,根據案例建筑內部布局,中庭長寬比和寬高比受限文本不考慮,設置中庭面積比(B)與天窗面積比(A)為變量。各因素水平設計見表2。
2 研究方法
2.1 全局成本分析
本文的建筑成本采用《歐盟建筑能效指令》EPBDrecast中的全局成本計算,此方法是評價建筑生命周期經濟性的常用工具。它可計算建筑因節能技術改變而產生的初期投資成本和建筑運營計算周期內的能源成本,可以通過此方法在建筑初期設計階段評價節能技術對建筑生命周期的經濟性,其被廣泛的應用于建筑節能研究中[22]。為了便于參考,本文將原方案與各優化方案建筑單位面積全局成本之間的差值作為成本指標。生命周期經濟性分析考慮年限為30年[23]不考慮構件更換成本和維護成本,實際貼現率取4%[24],并假設建筑年能耗不變。
2.2 離差最大化法
離差最大化方法可用于工業經濟效益的綜合評價和排序,經濟效益的綜合評價本質上是一個多指標決策問題。該方法是學者王應明[25]提出的,此方法對指標數值進行歸一化處理后再分配權重,將多目標問題轉化為第一目標問題,其具有概念清楚、涵義明確、算法簡單的優點。因此,本文參照文獻[25]中方法對能耗指標和成本指標進行綜合分析,并選出最優方案。本文中的能耗指標和成本指標用文獻[25]中效益型指標的相關公式計算。
2.3 正交試驗設計
本文運用正交實驗原理[22]設計解決因組合方案過多工作量大的問題,并使本文的多因素組合方案得以實現。
本文研究了8個因素,因素最高水平為7水平。選擇全實驗則會產生200多萬種方案,因此選擇正交試驗進行方案的抽樣模擬,以此來減少工作量。根據設計的因素數與因素水平數,選擇L49(78)正交表,抽樣出了49組不同的組合方案,對其進行能耗與成本指標的極差分析,得出各因素的最優水平組合和各因素對指標的影響程度排序。具體方法如下:
1)根據正交實驗得出不同因素各水平對應指標的平均值,從而找到各因素的最優水平并將其組合起來得到最優水平組合。
2)根據得出的不同因素各水平對應指標的平均值,得出各因素水平均值的極差值,從而得到各因素對指標的影響程度排序。
3 結果
根據正交試驗表抽取49組設計方案,在新疆4個熱工分區典型城市氣象條件下,對各方案年運營的建筑能耗進行模擬,計算其建筑能耗與成本指標,并對能耗與成本指標的計算結果進行極差分析。
3.1 哈密地區
圖2為在哈密地區氣象條件下各方案建筑能耗與成本指標的極差分析結果。
由圖2可知:各因素影響程度排序為B>C>H>D>A>E>G>F,各因素最優水平為A1B1C7D3E7F7G3H2,將其組成新低能耗方案50,方案50的能耗指標為13.49W·h/m2,成本指標為62.91元/m2(圖2a)。各因素影響程度排序為C>A>D>H>B>G>E>F,各因素最優水平為A1B1C7D3E5F6G3H2,將其組成新低成本方案51,方案51的能耗指標為12.79 W·h/m2,成本指標為57.80元/m2(圖2b)。
按2.2節的方法進行本研究建筑綜合能耗與成本指標最優方案的選擇,結果表明:方案50為最優方案,其中,天窗面積比10%、中庭面積比10%、南立面窗墻比60%、北立面窗墻比34%、外墻保溫層厚度130mm、屋頂保溫層厚度180mm、東西立面窗墻比34%、透明三玻窗。在哈密地區的氣候條件下原建筑模型年運營能耗為118.78W·h/m2,最優方案與其相比實現了11.36%的節能,成本節省了62.91元/m2。
3.2 喀什地區
圖3為在喀什地區氣象條件下各方案建筑能耗與成本指標的極差分析結果,可見:各因素對能耗指標的影響程度排序為C>B>H>E>A>F>D>G,各因素最優水平為A7B1C7D4E7F7G3H2,將其組成新低能耗方案50,方案50的能耗指標為10.81 W·h/m2,成本指標為32.62元/m2(圖3a)。各因素對成本指標的影響程度排序為C>B>H>D>E>G>A>F,各因素最優水平為A1B7C7D3E5F6G3H2,將其組成新低成本方案51,方案51的能耗指標為7.01 W·h/m2,成本指標為51.78元/m2(圖3b)。
按2.2節的方法進行本研究建筑綜合能耗與成本指標最優方案的選擇,結果表明:方案50為最優方案,其中,天窗面積比70%、中庭面積比10%、南立面窗墻比60%、北立面窗墻比34%、外墻保溫層厚度130mm、屋頂保溫層厚度180mm、東西立面窗墻比34%、透明三玻窗。在喀什地區的氣候條件下原建筑模型年運營能耗為80.16W·h/m2,最優方案與其相比實現了13.48%的節能,成本節省了32.62元/m2。
3.3 烏魯木齊地區
圖4為在烏魯木齊地區氣象條件下各方案建筑能耗與成本指標的極差分析結果,可見:各因素影響程度排序為B>H>A>D>G>E>C>F,各因素最優水平為A1B1C5D3E7F7G1H2,將其組成新低能耗方案50,方案50的能耗指標為14.56W·h/m2,成本指標為59.82元/m2(圖4a)。各因素影響程度排序為A>H>B>D>G>E>C>F,各因素最優水平為A1B1C3D3E5F6G1H2,將其組成新低成本方案51,方案51的能耗指標為12.97W·h/m2,成本指標為52.98元/m2(圖4b)。
按2.2節的方法進行本研究建筑綜合能耗與成本指標最優方案的選擇,結果顯示方案50為最優方案,其中,天窗面積比10%、中庭面積比10%、南立面窗墻比48%、北立面窗墻比34%、外墻保溫層厚度130mm、屋頂保溫層厚度180mm、東西立面窗墻比20%、透明三玻窗。在烏魯木齊地區的氣候條件下原建筑模型年運營能耗為139.03W·h/m2,最優方案與其相比案實現了10.47%的節能,成本節省了59.82元/m2。
3.4 阿勒泰地區
圖5為在阿勒泰地區氣象條件下各方案建筑能耗與成本指標的極差分析結果,可見:各因素影響程度排序為B>H>C>D>A>E>G>F,各因素最優水平為A1B1C7D1E7F7G1H2,將其組成新低能耗方案50,方案50的能耗指標為17.66W·h/m2,成本指標為62.91元/m2(圖5a)。各因素影響程度排序為A>H>D>C>B>G>E>F,各因素最優水平為A1B1C5D3E4F6G1H2,將其組成新低成本方案51,方案51的能耗指標為15.42W·h/m2,成本指標為? 55.36元/m2(圖5b)。
按2.2節的方法進行本研究建筑綜合能耗與成本指標最優方案的選擇,結果顯示方案50為最優方案,其中,天窗面積比10%、中庭面積比10%、南立面窗墻比60%、北立面窗墻比20%、外墻保溫層厚度130mm、屋頂保溫層厚度180mm、東西立面窗墻比20%、透明三玻窗。在阿勒泰地區的氣候條件下原建筑模型年運營能耗為157.13W·h/m2,最優方案與其相比實現了11.24%的節能,成本節省了62.91元/m2。
4 討論
(1)4個地區的最優方案都為低能耗方案,主要原因是在新疆地區供暖能耗在建筑能耗中占比過大,并且供暖能源的成本較高,導致運營成本差值對成本指標的影響要顯著大于初始投資成本差值對成本指標的影響,使得除了喀什地區外,其他地區在能耗達到最佳的同時成本也達到最低。
(2)建筑中庭部分對照明的要求低,其最優值主要受到氣溫的影響。烏魯木齊、阿勒泰和哈密地區冬季氣溫較低,導致建筑從天窗獲得的太陽輻射對能耗的影響要小于從天窗散出熱量對能耗的影響,因此,這3個地區最優天窗面積比都為10%。喀什地區冬季氣溫相對較高,使得其天窗獲得的太陽輻射對能耗的影響大于從天窗散出熱量對能耗的影響,因此天窗面積比最優值為70%。4個地區的中庭面積比最優都為10%。
建筑南立面是建筑主要吸收太陽輻射的面,其最優值受到冬季太陽輻射的影響較大,阿勒泰、哈密、喀什地區冬季太陽輻射量要高于烏魯木齊地區,因此,前3個地區與烏魯木齊地區的南立面窗墻比最優值存在差別,阿勒泰、哈密以及喀什地區其最優為60%,烏魯木齊地區其最優值則降低為48%。新疆地區緯度較高,建筑北立面受到太陽直接輻射量很小,而東、西立面面積較小,所以這3個立面獲得的太陽總輻射量較小,其窗墻比最優值主要受到冬季氣溫的影響,其隨著冬季氣溫的下降而減小。東西立面最優窗墻比從喀什和哈密地區的34%降低到烏魯木齊和阿勒泰地區的20%,北立面最優窗墻比從喀什的41%降低到哈密和烏魯木齊地區的34%最后降低到阿勒泰地區的20%。
透明三玻窗戶的傳熱系數在3種玻璃窗中最低,并且其太陽輻射總透射比和可見光透射比要好于LOW-E玻璃,因此在4個地區中最優的外窗類別都是透明三玻窗。外墻和屋頂的保溫層只會影響建筑的供暖能耗,因此在4個地區其最優值都是保溫性能最好的方案,其外墻與屋頂保溫層厚度分別為130mm和180mm。
5 結論
本文利用正交試驗分析了8個建筑設計參數對新疆4個熱工分區典型城市氣象條件下建筑能耗與成本的影響大小,并利用加權合法綜合能耗與成本指標尋找最適合本地的建筑設計方案,最終得出以下結論:
(1)阿勒泰、烏魯木齊、喀什和哈密地區的最優建筑設計方案與該地區的原設計方案相比,能耗依次可節省11.24%、10.47%、13.48%、11.76%,全局成本可減少62.91、59.82、32.62、62.91元/m2。
(2)在寒冷A和B區典型城市哈密和喀什氣象條件下選出的最優設計方案中,天窗面積比在這2個地區存在較大差異,在哈密地區其為70%,在喀什地區其為10%;中庭面積比、南、北立面窗墻比、外墻和屋頂保溫層厚度、東西立面窗墻比、外窗類別的最優值在兩地間差異較小。
(3)在嚴寒C和B區典型城市烏魯木齊和阿勒泰氣象條件下選出的最優設計方案中,南、北立面窗墻比在兩個地區存在較大差異,在烏魯木齊地區其分別為48%和34%,在阿勒泰地區其則分別為60%和20%;天窗面積比、中庭面積比、外墻和屋頂保溫層厚度、東西立面窗墻比、外窗類別的最優值在兩地間差異較小。
參考文獻(References)
[1] 中華人民共和國國家統計局.中國建筑業統計年鑒2020[M].北京:中國統計出版社,2020.
[2] 中國建筑節能協會建筑能耗與碳排放數據專業委員會.中國建筑能耗與碳排放研究報告(2021)[R].2021-12-23.
[3] 楊斯慧,劉菁,楊天嬌,等.碳交易過程中的公共建筑碳排放核算研究[J].建筑科學,2020,36(S2):326-330.
YANG S H,LIU J,YANG T J,et al.Carbon emission accounting of public buildings in the process of carbon trading[J].Building Science,2020,36(S2):326-330.
[4] 鄒一寧.朝陽萬達廣場全生命周期碳排放計算及減碳策略研究[D].沈陽:沈陽建筑大學,2020.
[5] 鐘思捷.夏熱冬暖地區住宅建筑碳排放研究[D].廣州:廣東工業大學,2022.
[6] PANG Z H,ONEILL Z,LI Y F,et al.The role of sensitivity analysis in the building performance analysis:A critical review[J].Energy and Buildings,2020,209:1-28.
[7] ROBATI M,OLDFIELD P,NEZHAD A A,et al.Carbon value engineering:A framework for integrating embodied carbon and cost reduction strategies in building design[J].Building and Environment,2021,192.
[8] 馬康維.寒冷地區辦公建筑全生命周期碳排放測算及減碳策略研究[D].西安:西安建筑科技大學,2019.
[9] DELGARM N,SAJADIB,KOWSARY F,et al.Multi-objective optimization of the building energy performance:A simulation-based approach by means of particle swarm optimization(PSO)[J].Applied Energy,2016,170:293-303.
[10] LI H X,LI Y,JIANG B,et al.Energy performance optimisation of building envelope retrofit through integrated orthogonal arrays with data envelopment analysis[J].Renewable Energy,2020,149:1414-1423.
[11] ACAR U,KASKA O,TOKGOZ N.Multi-objective optimization of building envelope components at the preliminary design stage for residential buildings in Turkey[J].Journal of Building Engineering,2021,42:102499.
[12] YUE N H,LI L L,MORANDI A,et al.A metamodel-based multi-objective optimization method to balance thermal comfort and energy efficiency in a campus gymnasium[J].Energy and Buildings,2021,253:111513.
[13] GIOURI E D,TENPIERIK M,TURRIN M.Zero energy potential of a high-rise office building in a Mediterranean climate:Using multi-objective optimization to understand the impact of design decisions towards zero-energy high-rise buildings[J].Energy and Buildings,2020,209:109666.
[14] ZOMORODLAN Z S,TAHSLDOOST M.Energy and carbon analysis of double skin faAcXU]ades in the hot and dry climate[J].Journal of Cleaner Production,2018,197:85-96.
[15] ABDOU N,MGHOUCHI Y E,HAMDAOUI S,et al.Multi-objective optimization of passive energy efficiency measures for net-zero energy building in Morocco[J].Building and Environment,2021,204:108141.
[16] ASCIONEF,BIANCO N,MAURO G M,et al.Retrofit of villas on Mediterranean coastlines:Pareto optimization with aview to energy-efficiency and cost-effectiveness[J].Applied Energy,2019,254:113705.
[17] XUE Q W,WANG Z J,CHEN Q Y.Multi-objective optimization of building design for life cycle cost and CO2emissions:A case study of a low-energy residential building in a severe cold climate[J].Building Simulation,2022,15:83-98.
[18] TALEGHANI M,TENPIERIK M,DOBBELSTEEN A V D.Energy performance and thermal comfort of courtyard/atrium dwellings in the Netherlands in the light of climate change[J].Renewable Energy,2014,63:486-497.
[19] ASFOUR O S.A comparison between the daylighting and energy performance of courtyard and atrium buildings considering the hot climate of Saudi Arabia[J].Journal of Building Engineering,2020,30:101299.
[20] LAN W,QIONG H,QI Z.Role of atrium geometry in building energy consumption:the case of a fully air-conditioned enclosed atrium in Cold Climates,China[J].2017,151:228-241.
[21] ALDAWOUD A.The influence of the atrium geometry on the building energy performance[J].2013,57:1-5.
[22] TANG J,GONG G C,SU H,et al.Performance evaluation of a novel method of frost prevention and retardation for air source heat pumps using the orthogonal experiment design method[J].Applied Energy,2016,169:696-708.
[23] 李奇芫,楊向群,楊崴.基于BIM的小型節能建筑生命周期環境影響和成本分析[J].南方建筑,2017(2):45-50.
LI Q Y,YANG X Q,YANG W.BIM-based LCA and LCC study on small scale energy efficient buildings[J].South Architecture,2017(2):45-50.
[24] LI H Y,GENG G,XUE Y B.Atrium energy efficiency design based on dimensionless index parameters for office building in severe cold region of China[J].Building Simulation,2020,13:515-525.
[25] 王應明.運用離差最大化方法進行多指標決策與排序[J].中國軟科學,1998(3):36-38,65.
WANG Y M.The deviation maximization method is used for multi-index decision-making and ranking[J].China Soft Science,1998(3):36-38,65.
(責任編輯:編輯張忠)