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    基于NSGA-Ⅱ和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超低能耗草原民居圍護(hù)結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化

    2022-10-24 10:20:02劉斌
    重慶建筑 2022年10期
    關(guān)鍵詞:傳熱系數(shù)圍護(hù)結(jié)構(gòu)民居

    劉斌

    (內(nèi)蒙古科技大學(xué),內(nèi)蒙古包頭 014017)

    0 引言

    內(nèi)蒙古西部地區(qū)民居建筑存在著室內(nèi)熱舒適性差、環(huán)境滿意度低、圍護(hù)結(jié)構(gòu)熱工性能差等問(wèn)題。建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)對(duì)建筑能耗、室內(nèi)舒適性等指標(biāo)具有重要影響,因此對(duì)建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)能夠有效降低居住建筑的能源消耗。金國(guó)輝等[1]采用多層感知器分析圍護(hù)結(jié)構(gòu)各項(xiàng)指標(biāo)與建筑能耗和室內(nèi)舒適度的關(guān)系,結(jié)果表明外墻傳熱系數(shù)是最佳影響指標(biāo)。

    在建筑多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的研究上,胡文發(fā)等[2]將優(yōu)化目標(biāo)定量轉(zhuǎn)化并建立多目標(biāo)優(yōu)化模型,通過(guò)改進(jìn)粒子群算法求解,最終得到最優(yōu)方案。遺傳算法在解決建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題上具有良好效果。韓飛等[3]以能耗與經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo),定量分析了建筑能耗與圍護(hù)結(jié)構(gòu)的關(guān)系,建立了多目標(biāo)優(yōu)化模型,最終確定了最優(yōu)參數(shù)組合??涤畹萚4]定量分析了圍護(hù)結(jié)構(gòu)對(duì)建筑能耗的影響,運(yùn)用Design Builder軟件與Matlab軟件建立了數(shù)學(xué)模型,確定了當(dāng)?shù)剡m宜的圍護(hù)結(jié)構(gòu)參數(shù)。王雪蓮[5]運(yùn)用Design Builder軟件結(jié)合遺傳算法,建立了建筑能耗模型并進(jìn)行優(yōu)化,結(jié)果表明優(yōu)化結(jié)果具有可靠性。王嘉川等[6]以某地區(qū)辦公建筑節(jié)能為目標(biāo),通過(guò)優(yōu)化建筑節(jié)能參數(shù),提出了一種復(fù)合消減技術(shù)的應(yīng)用方法。

    NSGA-II算法是對(duì)遺傳算法的改進(jìn)。金倩等[7]結(jié)合NSGA-II算法與Energy Plus軟件建立了預(yù)制裝配式混凝土外墻板的優(yōu)化設(shè)計(jì)模型,結(jié)果表明此方法生成的設(shè)計(jì)方案具有高效性與優(yōu)越性。吳賢國(guó)等[8]提出一種改進(jìn)的非支配排序遺傳算法,以RF預(yù)測(cè)模型與室內(nèi)舒適度函數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù),通過(guò)NSGA-II算法進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化。

    綜上所述,求解圍護(hù)結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題有多種優(yōu)化方法,NSGA-II算法在解決該問(wèn)題上具有良好的性能,因此本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合NSGA-Ⅱ算法建立多目標(biāo)優(yōu)化模型,以實(shí)現(xiàn)草原民居圍護(hù)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)。

    1 典型草原民居模型的建立

    1.1 Design builder模型構(gòu)建

    額濟(jì)納旗位于內(nèi)蒙古西部地區(qū),該地區(qū)日照充足,溫差較大,冬季寒冷,1月平均溫度為-11.6℃,供暖季長(zhǎng)。本文以內(nèi)蒙古西部地區(qū)額濟(jì)納旗一單層草原民居圍護(hù)結(jié)構(gòu)為研究對(duì)象展開分析。目標(biāo)建筑坐北朝南,包括主臥、次臥、客廳、廚房和儲(chǔ)藏間,房屋面積100.8m2,層高3m,東西距離11.2m,南北距離9m,屋頂為雙坡屋頂。典型草原民居平面圖如圖1所示。

    圖1 典型草原民居平面圖

    參照《農(nóng)村居住建筑節(jié)能設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)》(GB/T 50824—2013)設(shè)置圍護(hù)結(jié)構(gòu)參數(shù),如表1所示。設(shè)置南向窗墻比0.4,北向窗墻比0.2,外窗玻璃6mm厚普通透明玻璃,傳熱系數(shù)為5.778W/(m2·K)。

    表1 圍護(hù)結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)置

    1.2 典型草原民居模擬結(jié)果

    以建筑年采暖能耗、室內(nèi)熱舒適PMV、圍護(hù)結(jié)構(gòu)節(jié)能成本作為目標(biāo)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,通過(guò)Design Builder軟件模擬可以得到建筑年采暖能耗與室內(nèi)熱舒適PMV值,典型草原民居年采暖能耗為11365.96kWh,室內(nèi)熱舒適PMV為-1.62。

    2 實(shí)驗(yàn)方法

    2.1 BP預(yù)測(cè)模型的建立

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network,簡(jiǎn)稱BPNN)是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò)[9],由輸入層、隱含層、輸出層三層結(jié)構(gòu)組成,具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可操作性強(qiáng)的特點(diǎn)。本文中圍護(hù)結(jié)構(gòu)節(jié)能成本由外窗玻璃、增設(shè)外墻和屋面保溫層產(chǎn)生,通過(guò)市場(chǎng)詢價(jià)獲知外墻增設(shè)EPS板單價(jià)為200元/m3,屋面增設(shè)XPS板單價(jià)為300元/m3,部分圍護(hù)結(jié)構(gòu)傳熱系數(shù)與單價(jià)如表2所示。人工安裝費(fèi)用外窗取40元/m2,外墻與屋面取20元/m2,維修費(fèi)按照人工安裝費(fèi)的5%計(jì)算。

    表2 部分圍護(hù)結(jié)構(gòu)類型及單價(jià)

    以建筑年采暖能耗、室內(nèi)熱舒適PMV、圍護(hù)結(jié)構(gòu)節(jié)能成本為輸出層節(jié)點(diǎn),以南向窗墻比、北向窗墻比、南外窗傳熱系數(shù)、北外窗傳熱系數(shù)、外墻傳熱系數(shù)、屋頂傳熱系數(shù)為輸入層節(jié)點(diǎn),通過(guò)試錯(cuò)法設(shè)置隱含層節(jié)點(diǎn)為15,最終建立6-15-3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。設(shè)置該模型學(xué)習(xí)速率為0.01,訓(xùn)練次數(shù)為1000次,目標(biāo)誤差為0.0001。

    通過(guò)Design Builder軟件模擬并計(jì)算得到49組數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù),選取17組數(shù)據(jù)用于檢驗(yàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),仿真結(jié)果如圖2所示。

    圖2 BPNN預(yù)測(cè)值與仿真值

    2.2 NSGA-Ⅱ算法及多目標(biāo)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)

    2.2.1 NSGA-Ⅱ算法

    2002年,DEB等對(duì)NSGA算法進(jìn)行了改進(jìn),提出了NSGA-Ⅱ算法,NSGA-Ⅱ具有運(yùn)行速度快、魯棒性好、收斂性好等優(yōu)點(diǎn)[10]。NSGA-Ⅱ算法原理是:隨機(jī)產(chǎn)生初始種群,對(duì)其快速非支配排序、選擇、交叉、變異操作獲得第一代子代種群;之后將每一代父代、子代種群合并進(jìn)行非支配排序與擁擠度計(jì)算,篩選出下一代種群;最后,通過(guò)選擇、交叉、變異操作產(chǎn)生新的子代種群,依此循環(huán),直到滿足條件。

    2.2.2 多目標(biāo)優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)

    由圖2可知,BPNN預(yù)測(cè)模型性能良好,可以作為NSGA-Ⅱ的目標(biāo)函數(shù),由此建立超低能耗草原民居圍護(hù)結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化模型,目標(biāo)函數(shù)為BPNN三目標(biāo)預(yù)測(cè)模型,優(yōu)化變量取值如表3所示。

    表3 優(yōu)化變量取值范圍

    設(shè)置NSGA-Ⅱ算法參數(shù)為:種群數(shù)量為80,最大迭代次數(shù)為200,交叉概率為0.8,變異概率為0.2。在Matlab軟件中運(yùn)行算法程序得到Pareto解集,如圖3所示。在得到的Pareto解中選擇圍護(hù)結(jié)構(gòu)節(jié)能成本較低、建筑能耗較低的方案,本文所選取的最優(yōu)方案與初始方案圍護(hù)結(jié)構(gòu)對(duì)比如表4所示。最優(yōu)方案建筑年采暖能耗為2694.276kWh,單位面積采暖能耗為26.73kWh/m2,PMV值為-0.153,圍護(hù)結(jié)構(gòu)節(jié)能成本為17729.815元。

    圖3 Pareto最優(yōu)解集

    表4 初始與最優(yōu)圍護(hù)結(jié)構(gòu)方案對(duì)比

    3 經(jīng)濟(jì)可行性分析

    采用凈現(xiàn)值法對(duì)圍護(hù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方案進(jìn)行分析,將節(jié)能節(jié)約費(fèi)用折算到初始年與優(yōu)化方案初投資的差值,若大于0則方案可行,否則不可行。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局對(duì)電力折算標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)的規(guī)定,每千瓦時(shí)折0.1229kg標(biāo)準(zhǔn)煤。將最優(yōu)方案與基準(zhǔn)方案的能耗差值折算為減少煤炭使用量,為1065.75kg。

    查閱相關(guān)資料,取煤價(jià)1100元/t,能源價(jià)格上漲率6%,社會(huì)折現(xiàn)率綜合取6%,圍護(hù)結(jié)構(gòu)壽命期取20年,按照式(1)得出最優(yōu)方案凈現(xiàn)值為5716.68元,說(shuō)明方案可行。

    式中:NPV——凈現(xiàn)值;CIt——第t年的現(xiàn)金流入量;COt——第t年的現(xiàn)金流出量;i——基準(zhǔn)收益率;n——項(xiàng)目壽命期。

    4 結(jié)論

    本文通過(guò)Design Builder軟件建立并模擬了內(nèi)蒙古西部初始草原民居模型,然后通過(guò)BPNN建立草原民居節(jié)能預(yù)測(cè)模型,并采用NSGA-Ⅱ算法進(jìn)行圍護(hù)結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化,得到最優(yōu)方案,主要結(jié)論如下:

    (1)通過(guò)BPNN建立內(nèi)蒙古西部超低能耗草原民居節(jié)能預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)誤差小,可信度高,可以作為多目標(biāo)優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù);

    (2)驗(yàn)證了NSGA-Ⅱ算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的優(yōu)化方法解決建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的可靠性;

    (3)通過(guò)凈現(xiàn)值法計(jì)算得到符合超低能耗建筑要求的最優(yōu)圍護(hù)結(jié)構(gòu)構(gòu)造方案凈現(xiàn)值為5716.68元,說(shuō)明方案可行;

    (4)通過(guò)對(duì)比圍護(hù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方案與初始方案可知,在內(nèi)蒙古西部超低能耗草原民居圍護(hù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中,應(yīng)重點(diǎn)提升外墻與屋面的保溫性能。

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