高 源, 池婧祎, 羅書龍, 胡 可, 袁景玉, 岳曉鵬
(1.河北工業(yè)大學 建筑與藝術(shù)設(shè)計學院, 天津 300130;2. 河北工業(yè)大學 河北省健康人居環(huán)境重點實驗室, 天津 300130)
我國鄉(xiāng)村住宅建筑面積約229億m2,生活用能總量3.11億tce,占全國建筑總能耗的28.53%[1]。但長久以來,北方鄉(xiāng)村住宅以粗放式自籌自建為主,盲目追求高大氣派和對建筑節(jié)能的忽視,導致供暖能耗熱損失大、采暖季室溫偏低,能源浪費嚴重[2-3]。為實現(xiàn)舒適節(jié)能型鄉(xiāng)村住宅建設(shè)目標,2017年,住建部將“積極推進鄉(xiāng)村住宅節(jié)能”正式列入《建筑節(jié)能與綠色建筑發(fā)展“十三五”規(guī)劃》。
目前,鄉(xiāng)村住宅節(jié)能研究主要圍繞評價標準[4-5]、改造策略[6-8]、技術(shù)措施[9-11]、可再生能源利用[12]等方面展開,而建筑方案階段最為關(guān)鍵的被動式節(jié)能設(shè)計研究僅占文獻總量的3.9%,且多見于對單一或組合設(shè)計參數(shù)節(jié)能效果的單視角分析[13-14]。上述研究雖具有一定的指導意義,但均未從鄉(xiāng)村住宅節(jié)能與室內(nèi)熱舒適提升的雙重視角,對被動式節(jié)能設(shè)計進行綜合評價。
綜合評價被動式節(jié)能設(shè)計參數(shù)對鄉(xiāng)村住宅能耗與室內(nèi)熱舒適的雙重影響,本質(zhì)上是多目標優(yōu)化問題。近年來,相關(guān)研究逐步推進,如Fabrizio等[15]以一次能源消耗和熱不舒適小時數(shù)為目標,對地中海居住建筑圍護結(jié)構(gòu)的墻體熱惰性、保溫材料厚度、外窗透射率等熱性能參數(shù)進行優(yōu)化。吳迪等[16]以冬季采暖負荷和夏季熱不舒適小時數(shù)為目標,對寒冷地區(qū)高層住宅圍護結(jié)構(gòu)的保溫層厚度、外窗類型、氣密性等級等技術(shù)方案進行優(yōu)選。余鎮(zhèn)雨等[17]以經(jīng)濟成本和能耗為目標,對近零能耗高層居住建筑的圍護結(jié)構(gòu)傳熱系數(shù)和空調(diào)全熱回收效率進行了參數(shù)優(yōu)化。然而,上述研究均圍繞建筑圍護結(jié)構(gòu)、設(shè)備系統(tǒng)等參數(shù)開展討論,對建筑方案階段尤為重要的規(guī)劃和單體參數(shù)鮮有研究。Shi等[18]從建筑師視角指出:建筑節(jié)能設(shè)計既包括圍護結(jié)構(gòu)熱工性能等非幾何參數(shù),也包括建筑形體幾何參數(shù),既往研究多以暖通或能源工程師為主導,其專業(yè)特性及工作內(nèi)容的差異使得建筑形體幾何參數(shù)的優(yōu)化研究難以開展,因而導致了其研究成果多適用于既有建筑節(jié)能改造而非新建建筑方案階段的被動式節(jié)能設(shè)計。隨后,Camporeale等[19]從節(jié)能視角對城鎮(zhèn)居住建筑形體參數(shù)進行了多目標優(yōu)化研究,但相關(guān)研究結(jié)論具有明顯的局限性,其研究對象、優(yōu)化目標及優(yōu)化結(jié)果均無法應(yīng)用于節(jié)能與熱舒適目標下的天津鄉(xiāng)村住宅被動式節(jié)能設(shè)計。因此,本文采用Rhino+Grasshopper可視化編程平臺搭載的SPEA2優(yōu)化算法,以設(shè)計階段建筑形體參數(shù)為優(yōu)化變量,構(gòu)建節(jié)能和熱舒適目標下的天津鄉(xiāng)村住宅被動式節(jié)能設(shè)計多目標優(yōu)化技術(shù)框架。
多目標優(yōu)化算法常用于解決影響因素相互矛盾的復(fù)雜決策問題,通過最小化或最大化特定目標來尋求約束條件的最佳解決方案。對于多目標優(yōu)化問題,一個解對于某個目標來說可能是較好的,但對于其他目標來說可能是較差的。因此,存在一個折衷的集合,稱為帕累托解集[20-21]。
隨著智能優(yōu)化算法及軟件技術(shù)的不斷發(fā)展,建筑被動式節(jié)能設(shè)計多目標優(yōu)化技術(shù)框架的構(gòu)建方法大致可分為通用編程平臺(Matlab、GenOpt、CAMOS等)[22]、通用編程-建筑性能模擬聯(lián)動平臺(Matlab-EnergyPlus、GenOpt-DOE-2等)[23]、建筑可視化編程平臺(Rhino+Grasshopper、Revit+Dynamo)[24]三類。前兩種方法門檻高、交互性差,難以在建筑師主導的方案階段推廣。因此,本文采用建筑界主流的Rhino+Grasshopper可視化編程平臺,以Honeybee為建筑性能模擬引擎,Octopus為優(yōu)化算法運行載體,結(jié)合實際調(diào)研數(shù)據(jù),構(gòu)建天津鄉(xiāng)村住宅被動式節(jié)能設(shè)計多目標優(yōu)化技術(shù)框架,如圖1所示,包括:①基準建筑模型生成;②被動式節(jié)能設(shè)計參數(shù)篩選;③優(yōu)化目標函數(shù)設(shè)定;④最終方案決策。
圖1 天津鄉(xiāng)村住宅被動式節(jié)能設(shè)計多目標優(yōu)化技術(shù)框架Fig.1 Multi-objective optimization framework of passive energy-saving design for Tianjin rural houses
Honeybee運算器可直接調(diào)用EnergyPlus計算內(nèi)核完成建筑全年8 760小時的冷熱負荷、動態(tài)能耗等模擬分析。Octopus運算器內(nèi)置的SPEA2相較于其他多目標優(yōu)化算法,在基于近鄰規(guī)則環(huán)境選擇中得出的解的分布均勻性方面具有較大優(yōu)勢,可以較好地避免陷入局部最優(yōu)[25],其個體適應(yīng)度函數(shù)為:
F(i)=R(i)+D(i)
(1)
式中:R(i)為個體i在外部種群和進化種群中的個體支配信息;D(i)代表個體i到它緊鄰的第k個個體之間的距離擁擠度。
天津市遠期規(guī)劃共保留村莊2 383個,94%集中在武清、靜海、寶坻、薊州、寧河5個遠郊涉農(nóng)區(qū)縣[26]。采用Robert等[27]提出的代表性樣本量計算公式(見式(2))對上述區(qū)縣分層抽樣,設(shè)自由度為1、置信度0.75、統(tǒng)計誤差不超過15%,計算得到代表性樣本量S為15。據(jù)此,本次調(diào)研村莊樣本數(shù)及鄉(xiāng)村住宅分布如表1所示。
表1 調(diào)研村莊樣本數(shù)及鄉(xiāng)村住宅分布
(2)
式中:S為建議樣本量;χ2為預(yù)設(shè)置信度下1個自由度代表的卡方值;N為樣本總量;ME為設(shè)計誤差范圍,%;p為種群比例,一般取50%來最大化代表樣本量。
2.1.1基準建筑初始形體參數(shù)
天津鄉(xiāng)村住宅調(diào)研數(shù)據(jù)(見圖2)顯示:
圖2 天津鄉(xiāng)村住宅形體參數(shù)統(tǒng)計(單位:m)Fig.2 Shape parameter statistics of rural houses in Tianjin (unit: m)
1) 宅基地面積以200~400 m2為主,坐北朝南,平面布局多為L型和U型;
2) 正房為主要采暖空間,常設(shè)客廳、臥室、廚房等功能,面寬同宅基地,多為12.5~15.5 m,進深4.5~5.5 m,檐口高3.0~3.5 m、室內(nèi)吊頂高2.8~3.1 m;
3) 廂房基本無采暖,常設(shè)廚房、廁所及儲藏功能,面寬多為8.0~12.0 m,進深3.5~4.7 m,檐口高2.6~3.3 m,室內(nèi)吊頂高2.4~3.0 m,與正房間距2.2~4.7 m。
由于天津2000年之后的新建鄉(xiāng)村住宅均為原址翻建,無新增宅基地發(fā)放,因此,本文以調(diào)研數(shù)據(jù)中位數(shù)作為基準建筑的初始形體參數(shù),其平面布局及尺度如圖3所示。
圖3 基準建筑初始形體參數(shù)(單位:mm)Fig.3 Shape parameters of reference building (unit: mm)
2.1.2基準建筑構(gòu)造做法
調(diào)研發(fā)現(xiàn),天津新建鄉(xiāng)村住宅的主體結(jié)構(gòu)仍以磚木為主。結(jié)合GB/T 50824—2013《農(nóng)村居住建筑節(jié)能設(shè)計標準》及實測數(shù)據(jù),基準建筑圍護結(jié)構(gòu)構(gòu)造做法及傳熱系數(shù)設(shè)定如表2所示。
表2 基準建筑圍護結(jié)構(gòu)構(gòu)造做法及傳熱系數(shù)
2.1.3基準建筑運行信息
截至目前,天津鄉(xiāng)村住宅已基本完成清潔取暖改造,供暖設(shè)備以空氣源熱泵和燃氣壁掛爐為主。隨著“3060雙碳”目標的推進,用能電氣化已成為鄉(xiāng)村住宅供暖新趨勢。因此,本文基準建筑供暖設(shè)備選擇空氣源熱泵(海爾RFC140RXSAVA,能效比3.2),末端形式為散熱片,采暖期為11月15日至次年3月15日。此外,在城鎮(zhèn)化和老齡化背景下,被調(diào)研農(nóng)戶常駐人口多為2~4人,60歲以上的老年人占半數(shù)以上,全天居家。課題組2021年1月8日~12日對鄉(xiāng)村住宅室內(nèi)環(huán)境的連續(xù)監(jiān)測顯示,24小時平均室溫僅為6.57 ℃,濕度30%~45%,室內(nèi)風速95%低于0.15 m/s;居民著裝以毛衣、棉衣為主,服裝熱阻1.15~2.09clo。對居民發(fā)放平均熱感覺投票問卷,86.1%的居民希望采暖季室溫提升至15.9℃~17.6 ℃。照明逐時使用率、換氣次數(shù)按GB/T 50824—2013《農(nóng)村居住建筑節(jié)能設(shè)計標準》及JGJ26—2018《嚴寒和寒冷地區(qū)居住建筑節(jié)能設(shè)計標準》選取,即:5∶00至8∶00設(shè)50%、17∶00至18∶00設(shè)50%、19∶00至22∶00設(shè)80%;換氣次數(shù)0.5 h-1?;鶞式ㄖ\行信息如表3所示。
表3 基準建筑運行信息Tab.3 Operation information on reference building
對基準建筑的被動式節(jié)能設(shè)計參數(shù)進行分類研究,從規(guī)劃和單體層面篩選優(yōu)化變量。
各優(yōu)化變量的取值范圍以2000年之后翻建農(nóng)宅實測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),兼顧?quán)l(xiāng)村經(jīng)濟技術(shù)限制、建設(shè)習慣、采光節(jié)能等功能需求及鄉(xiāng)村住宅設(shè)計規(guī)范要求。
各變量名稱、含義、類別、取值范圍及步長如圖4及表4所示。
圖4 天津鄉(xiāng)村住宅被動式節(jié)能設(shè)計參數(shù)優(yōu)化變量Fig.4 Optimization variable of rural houses passive energy-saving design in Tianjin
表4 優(yōu)化變量設(shè)定Tab.4 Specifications of the decision variables
本文以鄉(xiāng)村住宅冬季采暖能耗和全年熱不舒適小時數(shù)作為優(yōu)化目標,多目標優(yōu)化問題的數(shù)學表達式為:
min{f1(x1,x2, …,xn),f2(x1,x2, …,xn)}
(3)
式中:f1(x1,x2, …,xn)為單位建筑面積采暖能耗,(kW·h)/m2;f2(x1,x2, …,xn)為全年熱不舒適小時數(shù),h;x1,x2, …,xn為優(yōu)化變量參數(shù)。
2.3.1單位建筑面積采暖能耗
調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,天津鄉(xiāng)村居民夏季及過渡季室內(nèi)環(huán)境以自然通風為主,白天人員在室率較低,空調(diào)使用頻率極低;冬季為農(nóng)閑時節(jié),人員在室率及熱舒適需求較高。
因此,基準建筑年能耗以冬季采暖為主,故以單位建筑面積采暖能耗作為優(yōu)化目標之一。
通過Honeybee調(diào)用EnergyPlus對鄉(xiāng)村住宅冬季采暖能耗進行模擬,氣象參數(shù)采用EnergyPlus官網(wǎng)下載的天津市典型氣象年數(shù)據(jù),其余工況參數(shù)如2.1.3節(jié)所述。根據(jù)模擬結(jié)果,單位建筑面積采暖能耗計算公式為:
(4)
式中:Qci為各房間的采暖能耗,kW·h;Ai為各房間面積,m2。
2.3.2全年熱不舒適小時數(shù)
由于城鄉(xiāng)經(jīng)濟條件和生活習慣的差異,GB/T 50824—2013《農(nóng)村居住建筑節(jié)能設(shè)計標準》中指出,我國寒冷地區(qū)80%以上的農(nóng)戶認為冬季室溫13 ℃~16 ℃、夏季不高于30 ℃即為舒適。
因此,本文以采暖季室溫14 ℃(GB/T 50824冬季室溫設(shè)計值)、夏季室溫30 ℃為基準建筑室內(nèi)熱舒適臨界值。根據(jù)模擬結(jié)果,全年熱不舒適小時數(shù)計算公式為:
(5)
式中:MSi和MWi分別表示第i個房間夏季和冬季的熱不舒適小時數(shù),h;n為房間數(shù)量。
在多目標優(yōu)化算法中,所有最優(yōu)解均無差別地統(tǒng)計在帕累托解集中, 某個最優(yōu)解并不比其他最優(yōu)解更好。
因此,如何在這些可行的最優(yōu)方案中確定最終解決方案,需要決策過程。TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)綜合評價法是一種有效的決策方法,即對有限個評價對象與理想化目標的接近程度進行排序,又稱優(yōu)劣距離法。計算公式為:
(6)
對基準建筑初始形體參數(shù)進行冬季采暖能耗和全年熱不舒適小時數(shù)性能模擬,計算結(jié)果如表5所示。
表5 基準建筑初始形體參數(shù)及熱環(huán)境性能Tab.5 Shape parameters and thermal performance of reference building
在基準建筑初始性能基礎(chǔ)上,基于SPEA2算法,以最小化冬季采暖能耗和全年熱不舒適小時數(shù)為目標,優(yōu)化表3中的形體參數(shù)變量。在優(yōu)化計算中設(shè)置種群數(shù)量40個,迭代50次,突變率為0.5,交叉率為0.8。最終得到L及U型鄉(xiāng)村住宅的帕累托前沿,如圖5~6所示。其中,L型鄉(xiāng)村住宅的帕累托解集中共有25個解,U型鄉(xiāng)村住宅的帕累托解集中共有28個解。
從圖5~6中可以看出:①所有落在帕累托前沿的最優(yōu)解其冬季采暖能耗均優(yōu)于基準建筑;②由于東側(cè)廂房的遮擋,U型鄉(xiāng)村住宅比L型住宅的單位面積采暖能耗更高;③冬季采暖能耗與全年熱不舒適小時數(shù)變化趨勢相反,即兩個優(yōu)化目標相互約束,無法同時達到最優(yōu)。
圖5 L型鄉(xiāng)村住宅帕累托解集 Fig.5 Pareto set of L-shaped rural house
應(yīng)用TOPSIS綜合評價法給兩個目標函數(shù)(冬季采暖能耗、全年熱不舒適小時數(shù))賦權(quán),得到不同權(quán)重下的最優(yōu)方案,如圖7~8所示。兩個目標函數(shù)的權(quán)重和為1,圖中實線和虛線分別代表了不同權(quán)重方案下,帕累托解集中最優(yōu)方案所對應(yīng)的建筑采暖能耗及全年熱不舒適小時數(shù)值。需要注意的是,TOPSIS綜合評價法僅作用于帕累托前沿的最優(yōu)解上,當權(quán)重為0或1時,目標函數(shù)最優(yōu)解并不等同于單目標優(yōu)化結(jié)果。
圖6 U型鄉(xiāng)村住宅帕累托解集Fig.6 Pareto set of U-shaped rural house
圖7 L型鄉(xiāng)村住宅不同權(quán)重下的最優(yōu)方案 Fig.7 Optimal scheme of L-shaped rural house
圖8 U型鄉(xiāng)村住宅不同權(quán)重下的最優(yōu)方案Fig.8 Optimal scheme of U-shaped rural house
表6顯示了L型鄉(xiāng)村住宅不同權(quán)重下最優(yōu)方案的詳細信息。按照采暖能耗權(quán)重的變化區(qū)間,L型鄉(xiāng)村住宅最優(yōu)解可分為熱舒適優(yōu)先、多目標均衡和采暖能耗優(yōu)先三類:①室內(nèi)熱舒適性最佳的方案其全年熱不舒適小時數(shù)為2 480.2 h,相較于基準建筑改善8.0%,此時冬季采暖能耗為10.47 (kW·h)/m2,節(jié)能率4.7%;②最節(jié)能方案的冬季采暖能耗為8.48 (kW·h)/m2,相較于基準建筑節(jié)能22.8%,此時全年熱不舒適小時數(shù)為2 660.2 h,改善率1.3%;③在權(quán)重為0.5的均衡選擇下,該最優(yōu)解的冬季采暖能耗為9.16 (kW·h)/m2,節(jié)能率16.5%,熱不舒適小時數(shù)為2 551.6 h,改善率5.3%。
表6 不同權(quán)重下L型鄉(xiāng)村住宅最優(yōu)方案Tab.6 Optimal plan of L-shaped rural house under different weights
表7顯示了U型鄉(xiāng)村住宅不同權(quán)重下最優(yōu)方案的詳細信息。與3.1節(jié)類似,U型鄉(xiāng)村住宅三類最優(yōu)解方案如下:①室內(nèi)熱舒適性最佳的方案其全年熱不舒適小時數(shù)為2 484.4 h,相較于基準建筑改善8.8%,此時冬季采暖能耗為10.49 (kW·h)/m2,節(jié)能率6.1%;②最節(jié)能方案的冬季采暖能耗為9.35 (kW·h)/m2,相較于基準建筑節(jié)能16.3%,此時全年熱不舒適小時數(shù)為2 543.4 h,改善率6.7%;③在權(quán)重為0.5的均衡選擇下,該最優(yōu)解的冬季采暖能耗為9.47 (kW·h)/m2,節(jié)能率15.3%,熱不舒適小時數(shù)為2 530.4h,改善率7.1%。
表7 不同權(quán)重下U型鄉(xiāng)村住宅最優(yōu)方案Tab.7 Optimal plan of U-shaped rural house under different weights
整體分析兩類鄉(xiāng)村住宅的優(yōu)化結(jié)果(見表6~7)。
規(guī)劃層面:①由于東側(cè)廂房的加入會遮擋正房,且增加建筑體形系數(shù),故U型鄉(xiāng)村住宅的采暖碳排放表現(xiàn)整體劣于L型住宅;熱舒適優(yōu)先及多目標均衡情況下,兩類農(nóng)宅的熱舒適表現(xiàn)差異較小,采暖能耗優(yōu)先時U型鄉(xiāng)村住宅的室內(nèi)熱舒適性更佳;②基于節(jié)能與熱舒適考慮,天津地區(qū)鄉(xiāng)村住宅最佳朝向并非正南向,L型鄉(xiāng)村住宅最佳朝向為-2.9°~15°,U型鄉(xiāng)村住宅最佳朝向為-1.9°~12.8°。
單體層面:①正房的最佳進深均為取值下限4 m,與GB/T 50824—2013《農(nóng)村居住建筑節(jié)能設(shè)計標準》中的建議值基本吻合;窗墻比落在取值范圍之上限0.45,故在鄉(xiāng)村住宅設(shè)計中適當增加正房開窗面積并不會導致能耗的提高;正房檐口高度,L型農(nóng)宅較低,為3.5~4.8 m,U型農(nóng)宅較高,為4.3~4.9 m;門廊最佳進深均為0.8~1.0 m;②L型鄉(xiāng)村住宅廂房與正房的最佳間距為5.0~5.6 m,U型農(nóng)宅因遮擋更為嚴重,最佳間距為5.8~6.0 m;廂房最佳進深分別為3.5~4.5 m(L型)、3.6~3.7 m(U型);最佳窗墻比均為取值范圍及節(jié)能標準之下限0.25;廂房檐口高度整體低于正房檐口,L型為2.7~2.8 m,U型為2.5~2.6 m。入戶調(diào)研顯示,天津地區(qū)鄉(xiāng)村住宅廂房主要為廚房、衛(wèi)生間、儲藏間等輔助功能,因此在不影響基本功能的前提下,應(yīng)盡量降低廂房高度、減小廂房窗墻比。
基于采暖能耗與室內(nèi)熱舒適雙目標優(yōu)化的新建農(nóng)宅,與基準建筑相比,L型鄉(xiāng)村住宅采暖節(jié)能率為4.7%~22.8%,室內(nèi)熱舒適改善率為1.3%~8.0%;U型鄉(xiāng)村住宅的采暖節(jié)能率為6.1%~16.3%,室內(nèi)熱舒適改善率為6.7%~8.8%。
1) 熱舒適最優(yōu)情況下,L型鄉(xiāng)村住宅最佳朝向為南偏東15°,正房進深4.0 m、檐口高4.8 m、窗墻比0.45、門廊進深1.0 m,廂房進深3.5 m、檐口高2.7 m、窗墻比0.25、距正房5.0 m;U型鄉(xiāng)村住宅最佳朝向為南偏東12.8°,正房進深4.0 m、檐口高4.9 m、窗墻比0.45、門廊進深1.0 m,廂房進深3.6 m、檐口高2.6 m、窗墻比0.25、距正房5.8 m。
2) 多目標均衡情況下,L型鄉(xiāng)村住宅最佳朝向為南偏東13°,正房進深4.0 m、檐口高3.5 m、窗墻比0.45、門廊進深0.8 m,廂房進深3.6 m、檐口高2.7 m、窗墻比0.25、距正房5.5 m;U型鄉(xiāng)村住宅最佳朝向為南偏東10.9°,正房進深4.0 m、檐口高4.3 m、窗墻比0.45、門廊進深0.9 m,廂房進深3.6 m、檐口高2.5 m、窗墻比0.25、距正房5.8 m。
3) 采暖能耗最優(yōu)情況下,L型鄉(xiāng)村住宅最佳朝向為南偏西2.9°,正房進深4.0 m、檐口高3.5 m、窗墻比0.45、門廊進深1.0 m,廂房進深4.5 m、檐口高2.8 m、窗墻比0.25、距正房5.6 m;U型鄉(xiāng)村住宅最佳朝向為南偏西1.9°,正房進深4.0 m、檐口高4.3 m、窗墻比0.45、門廊進深0.8 m,廂房進深3.6 m、檐口高2.6 m、窗墻比0.25、距正房6.0 m。