【摘 要】
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随着我国“双碳”目标的实施,建筑领域节能减排的挑战日益严峻。我国建筑领域能耗和碳排放主要产生于建材的生产阶段和建筑的运行阶段,2019年,我国城镇住宅建筑在运行阶段中的能耗约占全国各类型建筑运行阶段总能耗的38%。因此,对既有住宅建筑进行节能改造能够有效降低建筑能耗和碳排放。在此背景下,本文对既有住宅建筑的节能改造效果进行预测和评估,以辅助优化改造的设计方案,提高节能改造效率以及改造后的建筑节能效
【基金项目】
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欧盟Horizon-2020项目基金,AURORAL:Architecture for Unified Regional and Open Digital Ecosystems for Smart Communities and Wider Rural Areas Large Scale Application； 中国博士后基金（2020M670918）,工程建造
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随着我国“双碳”目标的实施,建筑领域节能减排的挑战日益严峻。我国建筑领域能耗和碳排放主要产生于建材的生产阶段和建筑的运行阶段,2019年,我国城镇住宅建筑在运行阶段中的能耗约占全国各类型建筑运行阶段总能耗的38%。因此,对既有住宅建筑进行节能改造能够有效降低建筑能耗和碳排放。在此背景下,本文对既有住宅建筑的节能改造效果进行预测和评估,以辅助优化改造的设计方案,提高节能改造效率以及改造后的建筑节能效率,有效降低建筑运行阶段的能耗和碳排放。在建筑节能改造效果预测和评估中,基于已有的建筑能耗大数据构建机器学习预测模型进行节能改造效果预测是常用且高效的方式之一。目前美国和欧洲国家已经初步建立起了建筑能耗大数据库,如瑞典建筑能耗数据库的数据量达到55万条数据,能够支撑这类预测模型的构建。然而,我国目前尚未构建能够用以支撑建筑节能改造效果预测模型训练的数据库。因此本文引入迁移学习算法,在我国仅有建筑能耗小样本数据的条件下,研究面向方案设计的住宅建筑节能改造效果迁移预测方法,用以支持我国建筑节能改造效果的预测和评估。本文首先将有建筑能耗大数据库国家的样本数据作为源域数据,利用模糊C均值聚类和贝叶斯正则反向传播神经网络（FCM-BRBNN）,构建住宅建筑节能改造效果训练模型,作为迁移学习的预训练模型;接着利用衍生式设计技术,产生数据匮乏地区的建筑小样本数据,作为迁移学习的目标域数据,对住宅建筑节能改造效果预训练模型进行二次训练和迁移,得到数据匮乏地区住宅建筑节能改造效果预测模型,用于这些地区的建筑节能改造决策;最后本文以瑞典EPC（Energy Performance Certificate）大数据库为源域,以基于中国严寒地区住宅特征所获得的能耗模拟数据为目标域,构建了适用于我国严寒地区的、面向方案设计的住宅建筑节能改造效果预测模型。该模型将有利于政府相关部门在审批改造设计方案时进行节能改造效果预测,也能支持设计单位根据节能改造效果预测模型进行改造方案的比选和优化,在住宅建筑节能改造的方案设计阶段实现对节能改造效果的预测和控制,提高我国住宅建筑节能改造效率,进而促进我国建筑领域降碳目标的达成。
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