[发明专利]一种基于GANN-BIM模型的严寒地区办公建筑形态节能设计方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种办公建筑形态节能设计方法。具体涉及一种基于GANN-BIM模型的严寒地区办公建筑形态节能设计方法。

背景技术

我国办公建筑空间面积增长迅速，单位面积能耗巨大。由于严寒地区气候恶劣，冬季室内外温差大，相比其他气候区寒地公共建筑冬季采暖能耗尤为巨大。国务院于2006年发布了《关于加强节能工作的决定》，提出对公共建筑强制执行节能50％的设计标准，对直辖市及有条件的地区则实施节能65％的标准，极大地提升了建筑节能设计标准。2011年财政部、住房和城乡建设部颁发了《关于进一步推进公共建筑空间节能工作的通知》(财建[2011]207号)，提出强化公共建筑能耗指标控制，并要求在规划、设计阶段约束建筑体形系数，避免建筑形态设计不合理引发的高能耗现象。建筑形态作为建筑功能与环境影响的能量交互界面，首当其冲地成为了公共建筑节能设计的重要对象。

既有建筑形态节能设计方法多基于建筑能耗模拟软件输出的能耗数据来评价建筑能耗情况，并由建筑设计人员通过主观判断调整建筑形态设计参数，以降低建筑能耗。既有方法应用的建筑能耗模拟软件主要包括EnergyPlus、Ecotect、Design Builder和DOE-2，上述软件基于物理模拟过程，模拟耗时长。

因此，既有建筑形态节能设计方法存在两方面问题，首先建筑设计人员的主观判断属于对解空间的离线求解，通过“试错”方法得出的建筑形态设计方案不能保证是解空间内的最优节能设计方案。同时，既有模拟软件耗时较长，制约了建筑设计人员应用其展开大量方案比对的可能性，客观上影响了办公建筑形态设计方案的节能优化设计效率。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于GANN-BIM模型的严寒地区办公建筑形态节能设计方法，构建GANN-BIM严寒地区办公建筑形态节能设计模型，应用该模型实现对于严寒地区办公建筑能耗的快速预测和最优办公建筑节能形态的生成。

所述方法首先分析严寒地区办公建筑能耗影响因素，抽样调查建筑形态参数，在Grasshopper平台中建立建筑形态BIM模块，应用EnergyPlus对该模型进行模拟，得出不同建筑形态下的建筑能耗数据，应用Matlab软件建构严寒地区办公建筑能耗神经网络预测模块(ANN)，并应用前述能耗数据对该模型进行训练，应用遗传算法(GA)耦合典型BIM模块和神经网络预测模块(ANN)，完成GANN-BIM模型建构；随后，启动GANN-BIM模型在GANN-BIM模型中的BIM模块中生成初始办公建筑形态，应用GANN-BIM模型中的神经网络预测模块(ANN)预测初始办公建筑形态的全年能耗，能耗数据作为评价标准输入GANN-BIM模型中的遗传算法模块(GA)，该模块生成新的建筑形态参数组合，并将其传导至GANN-BIM模型中的BIM模块生成新的办公建筑形态，完成一次迭代计算；经过多次迭代计算后，GANN-BIM模型搜索到建筑能耗最低的严寒地区办公建筑形态方案。

为了达到上述目的，本发明采取了如下技术方案：

一种基于GANN-BIM模型的严寒地区办公建筑形态节能设计方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤一、严寒地区办公建筑能耗构成与影响因素分析

从气候环境因素对办公建筑能耗的动态影响和办公建筑室内舒适度功能要求两方面阐释影响严寒地区办公建筑能耗的外部影响和内部需求，结合对能耗计算模型的分析，从态、热工设计和设备设计参数入手，对影响建筑能耗的设计参数进行详细解析，归纳总结出影响建筑能耗的参量类型；

步骤二、严寒地区办公建筑形态、热工与设备参数采集

根据步骤一提出的严寒地区办公建筑能耗影响参量，采用三阶段抽样调查法，第一阶段将根据我国热工规范指定的严寒气候区分类标准，采用分类抽样与随机抽样结合的方法，在每组严寒气候区中随机抽取城市样本；第二阶段中，为使抽取的办公建筑遍及城市的各个方位，且具有代表性和普遍性，根据重点调查的思想在被调查城市市区下属的每个行政分区中选取2至4个办公建筑分布均匀的城市街区；第三阶段采用抽样调查与分类调查结合的方法，首先按照高层、多层办公建筑对所选街区内的办公建筑进行分类，随后在分类建筑中随机抽取采集样本建筑。最后，应用统计学分析对采集的数据进行回归分析，提出严寒地区办公建筑形态、热工和设备参量的典型参数值域；

步骤三、建构严寒地区办公建筑形态典型参数模块(BIM)