一种基于遗传算法的既有建筑围护结构热工参数优化方法技术

本发明专利技术涉及既有建筑节能改造技术领域，解决了现有技术中既有建筑围护结构热工参数优化可靠性低的技术问题，实现了既有建筑围护结构热工参数优化准确性的提高。尤其涉及一种基于遗传算法的既有建筑围护结构热工参数优化方法，该方法包括：获取热物性参数、对热物性参数进行适应度评估、计算热物性参数预测值、对热物性参数预测值进行衡量、生成响应数据集以及最后基于遗传算法进行迭代优化以获取热工参数最优解集。本发明专利技术实现了热物性参数预测值的更准确获取，提高了既有建筑围护结构热工参数优化的准确性，有效解决了现有技术中既有建筑围护结构热工参数优化可靠性低的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及既有建筑节能改造，尤其涉及一种基于遗传算法的既有建筑围护结构热工参数优化方法。

技术介绍

1、随着全球气候变化的加剧和能源危机的日益严重，建筑节能已成为全球关注的热点问题。建筑围护结构作为建筑能耗的主要部分，其热工性能对建筑的能耗和室内环境有着重要影响。遗传算法（genetic algorithm, ga）是一类基于自然选择及基因遗传学原理的随机性全局优化算法。该算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等机制，在解空间中搜索最优解或近似最优解。目前，我国既有建筑面积达到了650亿㎡，其产生的能耗占中国总建筑能耗的比例较大，仅依靠新建建筑达到节能标准的策略无法实现整个建筑行业节能降碳的目标。因此，基于遗传算法优化建筑围护结构的热工参数，提高建筑的能效水平，对于实现建筑节能目标具有重要意义。

2、现有的既有建筑围护结构热工参数优化方法根据既有建筑的节能需求确定围护结构的优化目标，同时根据优化目标建立围护结构热工参数的优化模型，然后对围护结构的热工参数进行编码生成初始种群，最后根据优化模型计算个体的适应度直至得到最优个体。例如公告号本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于遗传算法的既有建筑围护结构热工参数优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的既有建筑围护结构热工参数优化方法，其特征在于，在步骤S2中，具体过程包括：

3.根据权利要求1所述的既有建筑围护结构热工参数优化方法，其特征在于，在步骤S3中，具体过程包括：

4.根据权利要求1所述的既有建筑围护结构热工参数优化方法，其特征在于，在步骤S4中，所述既有建筑性能指标通过既有建筑在预设时间段内的单位体积能耗指标、碳排指标和热舒适性指标获取，具体过程包括：

5.根据权利要求1或4所述的既有建筑围护结构热工参数优化方法，...

【技术特征摘要】

1.一种基于遗传算法的既有建筑围护结构热工参数优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的既有建筑围护结构热工参数优化方法，其特征在于，在步骤s2中，具体过程包括：

3.根据权利要求1所述的既有建筑围护结构热工参数优化方法，其特征在于，在步骤s3中，具体过程包括：

4.根据权利要求1所述的既有建筑围护结构热工参数优化方法，其特征在于，在步骤s4中，所述既有建筑性能指标通过既有建筑在预设时间段内的单位体积能耗指标、碳排指标和热舒适性指标获取，具体过程包括：

5.根据权利要求1或4所述的既有建筑围护结构热工参数优化方法，其特征在于，所述既有建筑性能指标的计算过程为：

6.根据权利要求1所述的既有建筑围护结构热...

【专利技术属性】
技术研发人员：张笑笑，李文生，钟杰，
申请(专利权)人：安徽建筑大学，
类型：发明
国别省市：