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　　1.本发明涉及一种用建筑改造领域的基于建筑材料改造的建筑能耗低 碳评估方法。

　　2.目前,中国仍处于经济相对快速发展的阶段，能源消费结构不断发生 变化，从物质生产领域向建筑和交通领域转移。建筑用能作为类消费领域 用能的主要部分，其重要性也将不断增加。显而易见，今后十年时间，随 着我国城镇化水平不断提高，我国建筑运行能耗仍将保持增长，如何将建 筑运行能耗碳排放降低，将是特别重要而艰户的任务。技术人员的主要目 标在于，对高层建筑实施低碳设计，可以更好地节约能源，提升能源使用 率，切实实现人和自然的协调统一发展。

　　3.本发明的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种基于建筑材料改 造的建筑能耗低碳评估方法，以缓解区域供能紧张、降低碳排放量。

　　4.实现上述目的的一种技术方案是：一种基于建筑材料改造的建筑能耗 低碳评估方法，包含以下步骤：

　　7.s3：生成关于单位建筑面积采暖碳排放量和改造全局成本增量的综合 目标函数；

　　8.s4：用蚁群优化算法对对步骤s3所建立的综合目标函数的模型进行 求解，得到低碳化改造最优规划。

　　9.进一步的，所述步骤s1中，基准建筑信息模型构建主要包含两部分： 首先确定基准建筑的基本情况，其中包含住户基本情况、围护结构参数、 建筑运行信息、采暖能耗及费用；其次针对建立的基准建筑模型进行能耗 校验。

　　10.进一步的，所述基准建筑模型能耗校验进行热工模拟，得到建筑采暖、 照明及热扰能耗预测值，该数值为初始模拟值，然后从室内热工参数及采 暖系统两方面进行能耗校准，首先调整照明和室内热扰设备功率，校验原 始模型的照明及设备逐月能耗模拟值，进而调整人员在室率、室内换气次 数和采暖系统运行时间校准，对比逐月能耗预测值与实测值，通过平均偏 差误差和均方根误差变化系数两个评价指标，校验模型准确性，若不准确 则重新进行基准建筑信息模型构建。

　　11.进一步的，所述步骤s2中，优化变量参数包含保温材料类型、外墙 保温层厚度、屋面保温层厚度、外窗类型和室内吊顶高度。

　　12.进一步的，所述步骤s3中，单位建筑面积采暖碳排放量可表示为下 式：

　　式中，为农宅单位建筑面积采暖碳排放量，kgco2/m2，e为单 位建筑面积采

　　h/m2；为特定能源类型的co2排放因子， 天然气单位kg/m3，电单位kg/(kw

　　h；ci为第i种低碳化改造 措施所产生的初始投资费用，元；pwf为净现值因子，其计算公式：

　　式中，r为引进相对通货膨胀率改进的银行利率；i为银行基准利率, 取0.049；g为通胀率，取0.07；l为节能措施使用年限，取20年。

　　本发明公开了一种基于建筑材料改造的建筑能耗低碳评估方法，与现 有技术相比，具有如下的有益效果：

　　本发明对建筑的碳排放量和低碳化改造的成本增量进行了综合考虑。 通过对建筑体的低碳化改造，降低了能源的浪费，同时也促进了节能减排。

　　图1为本发明的一种基于建筑材料改造的建筑能耗低碳评估方法的流 程示意图；

　　为了能更好地对本发明的技术方案进行理解，下面通过具体地实施例 进行详细地说明：

　　请参阅图1，本发明的一种基于建筑材料改造的建筑能耗低碳评估方 法，具体实施步骤如下：

　　s3：生成关于单位建筑面积采暖碳排放量和改造全局成本增量的综合 目标函数；

　　s4：用蚁群优化算法对对步骤s3所建立的综合目标函数的模型进行 求解，得到低碳化改造最优规划。

　　步骤s1中，基准建筑信息模型构建主要包含两部分：首先确定基准 建筑的基本情况，其中包含住户(用户)基本情况、围护结构参数、建筑 运行信息、采暖能耗及费用等。其次针对建立的基准建筑模型进行能耗校 验，提高模型的精确性及稳定性，其特征在于：利用energyplus软件进 行热工模拟，得到建筑采暖、照明及热扰能耗预测值(初始模拟值)，通过 对比实测数据，从室内热工参数及采暖系统两方面进行能耗校准，即:首 先调整照明和室内热扰设备功率，校验原始模型的照明及设备逐月能耗模 拟值，进而调整人员在室率、室内换气次数和采暖系统运行时间，对比逐 月能耗预测值与实测值，通过平均偏差误差(mean bias error,mbe)和均 方根误差变化系数(co-efficient of variation,cv

　　)两个评价指标， 判断校验模型的准确性，若不准确则重新进行基准建筑信息模型构建。

　　步骤s2中，优化变量参数包含保温材料类型、外墙保温层厚度、屋 面保温层厚度、外窗类型和室内吊顶高度。

　　式中，为农宅单位建筑面积采暖碳排放量，kgco2/m2，e为单 位建筑面积采暖能耗，kw

　　h/m2；为特定能源类型的co2排放因子， kg/m3(天然气)，kg/(kw

　　h)(电)。基准模型采暖能耗通过honeybee插件调 用energyplus模拟计算。天然气取ipcc2006修订版(卷2能源)中天 然气co2，排放因子的95％置信区间下限值，并根据《综合能耗计算通则》(gb/t 2589-2008)进行热值单位54 300kg/tj进行换算，即2.06 kgco2/m2。电能取值(2017年度减排项目中国区域电网基准线排放 因子》中华北区域电网碳排放因子，取0.968tco2/mw

　　h(电)；ci为第i种低碳化改造措 施所产生的初始投资费用，元；pwf为净现值因子，其计算公式：

　　式中，r为引进相对通货膨胀率改进的银行利率；i为银行基准利率, 取0.049；g为通胀率，取0.07；l为节能措施使用年限，取20年。

　　(1)正反馈性:蚁群之间是通过信息素来进行交流的，其实这种信息素 的交流方式实际上就是一种正反馈。通过不断强化最优解的信息素，可以 加快算法的收敛速度；

　　(2)较强的鲁棒性:该算法具有较强的稳定性，且对算法模型稍加修改， 还可以应用于其它问题；

　　(3)并行分布式计算:蚁群优化算法是一种基于种群的进化算法，从本 质上具有并行性，易于非行实现；

　　步骤1：以石家庄市某一栋单层砖混农宅的为基准建筑模型，其热工 参数及运行信息依据实测数据进行初始值设定：采暖期为11月15日至次 年3月15日，设备全天运行；室内人员0.02人/m2密度、代谢率0.9met， 冬季换气频率0.5h-1

　　；室内照明功率4w/m2；忽略其他室内使用频率较低的 非采暖设备。气象数据采用energyplus官网下载的保定市标准气象数据。

　　步骤2：利用energyplus软件进行热工模拟，得到建筑采暖、照明及 热扰能耗预测值(初始模拟值)，通过对比实测数据，从室内热工参数及采 暖系统两方面进行能耗校准，即:首先调整照明和室内热扰设备功率，校 验原始模型的照明及设备逐月能耗模拟值，进而调整人员在室率、室内换 气次数和采暖系统运行时间，对比逐月能耗预测值与实测值，通过平均偏 差误差(mean bias error,mbe)和均方根误差变化系数(co-efficient ofvariation,cv

　　)两个评价指标，判断校验模型的准确性。根据美国联邦 能源管理局规定的femp进行基准模型校验。

　　步骤3：各变量的名称、类型、取值范围、步长及初始投资成本如表 1所示。其中成本是根据河北地区建材厂家报价取值，不包含建材运输及 施工费用。

　　步骤4：根据步骤3所设置的优化变量，对基准建筑模型进行单位建 筑面积采暖碳排放量和改造成本进行核算。基于蚁群优化算法，其算法流 程如图2所示，以最小化单位建筑面积采暖碳排放量和全局成本增量为目 标，对建筑低碳化改造措施(表1)进行筛选择优，得出最优方案。

　　综上所述，本发明提出了一种基于建筑材料改造的建筑能耗低碳评估 方法，首先通过energyplus软件对建筑基本信息模型的构建，得到了建 筑采暖、照明及热扰能耗预测指，其次对构建模型进行校验后，通过改变 温材料类型、外墙保温层厚度、屋面保温层厚度、外窗类型和室内吊顶高 度等参数对建筑进行改造，并针对以最小化单位建筑面积采暖碳排放量和 全局成本增量综合为目标进行优化。

　　本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说 明本发明，而并非用作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围 内，对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。

　　技术研发人员：郑真 黄晨宏 马小丽 颜华敏 卢婧婧 蒋晨 李建宁 黄一楠 马晔晖 肖远兵 李林锐 张冠花 牟锴 汪笃红 何之倬 韩万里

　　1.计算机视觉 2.无线.计算机仿线.网络安全；物联网安全 、大数据安全 2.安全态势感知、舆情分析和控制 3.区块链及应用