基于混合算法的近零能耗建筑多目标优化控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于混合算法的近零能耗建筑多目标优化控制方法及系统，方法包括建立某建筑的BIM模型；将BIM模型导入DesignBuilder软件，根据不同气候地区近零能耗建筑要求，通过正交试验以及蒙特卡洛模拟获取建筑在不同气候区的性能仿真模拟数据样本集；运用BO‑NGBoost算法基于数据样本集训练得到拟合度较高的能耗、碳排放、热舒适度以及视觉舒适度的预测函数，建立建筑设计参数与性能指标之间的非线性映射关系；利用NSGA‑Ⅲ算法对建筑能耗、碳排放、热舒适度以及视觉舒适度进行多目标优化；根据得到的Pareto最优解集，利用理想点法得到唯一最优解，获取满足近零能耗建筑性能要求的设计参数最优解；能够为不同气候环境下的近零能耗建筑设计提供个性化的参数优化方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于近零能耗建筑多目标优化，更具体地，涉及一种基于混合算法的近零能耗建筑多目标优化控制方法及系统。

技术介绍

1、世界人口增长，有效带动了经济水平的发展，却使能源需求也进一步提高。建筑消耗了全球40％的能源，消耗占据了很大比重。有效控制建筑能耗与碳排放是近零能耗建筑发展的主要方向。因此降低整个建筑的能耗非常重要。在这一迫切需求下，“近零能耗”建筑这一概念油然而生。随着中国城镇化的不断发展和对能源需求的增加，我国迫切需要在经济增长和城市扩张的过程中找到一条可持续发展的道路。目前，我国在建筑能耗方面有着巨大的节能空间和潜力，而建立建筑节能标准是控制建筑能耗的有效手段。因此推进我国不同地区近零能耗建筑的研究刻不容缓。

2、针对近零能耗建筑的优化，需要获得准确的原始数据。传统获取数据的方法是对建筑物进行实时检测。其数据采集周期长，而且需要一定规模的数据，现有技术缺乏方便和高效获取建筑原始数据的手段。另外，对数据的处理，现有技术采用机器学习(ml)算法可以处理大量数据，广泛应用于各个领域，为近零能耗建筑的多目标优化问题中建立性能预测模型和获得适本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于混合算法的近零能耗建筑多目标优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于混合算法的近零能耗建筑多目标优化控制方法，其特征在于，步骤S1中以某建筑为原型建立所述建筑结构的BIM模型，包括：

3.根据权利要求2所述的基于混合算法的近零能耗建筑多目标优化控制方法，其特征在于，步骤S2中将所述BIM模型导入DesignBuilder软件，选择若干建筑设计参数，根据不同气候地区近零能耗建筑要求，通过正交试验法对所述建筑进行性能仿真模拟，通过蒙特卡洛模拟对仿真模拟结果数据进行扩充，获得所述建筑在不同气候区的性能仿真模拟数据样本集；包括：<...

【技术特征摘要】

1.一种基于混合算法的近零能耗建筑多目标优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于混合算法的近零能耗建筑多目标优化控制方法，其特征在于，步骤s1中以某建筑为原型建立所述建筑结构的bim模型，包括：

3.根据权利要求2所述的基于混合算法的近零能耗建筑多目标优化控制方法，其特征在于，步骤s2中将所述bim模型导入designbuilder软件，选择若干建筑设计参数，根据不同气候地区近零能耗建筑要求，通过正交试验法对所述建筑进行性能仿真模拟，通过蒙特卡洛模拟对仿真模拟结果数据进行扩充，获得所述建筑在不同气候区的性能仿真模拟数据样本集；包括：

4.根据权利要求3所述的基于混合算法的近零能耗建筑多目标优化控制方法，其特征在于，步骤s21中所述不同气候区包括严寒地区、寒冷地区、夏热冬冷地区、夏热冬暖地区以及温和地区；

5.根据权利要求1-4中任一项所述的基于混合算法的近零能耗建筑多目标优化控制方法，其特征在于，步骤s3中所述根据所述建筑在不同气候区的性能仿真模拟数据样本集，采用bo-ngboost回归模型对所述建筑在不同气候区的能耗、碳排放、热舒适度以及视觉舒适度进行预测，获...

【专利技术属性】
技术研发人员：覃亚伟，吴克宝，操抗，刘伟，艾同，吴贤国，徐文胜，盛芸，
申请(专利权)人：武汉华中科大检测科技有限公司，
类型：发明
国别省市：