[论文分享]Multi-objective optimization framework of photovoltaic glazing based on indoor daylight, power generation and energy consumption under urban context
📃 基本信息
[论文标题] 《基于城市背景下室内日照、发电和能耗的光伏玻璃多目标优化框架》
[期刊信息] Journal of Building Engineering (2025) | 作者: Lulu Tao, Changying Xiang
📌 一句话概括
本研究提出了一个光伏玻璃多目标优化框架，考虑了城市背景下窗墙比、光伏玻璃位置、面积及透明度对室内日照、净能耗和发电量的影响。
📚 深度总结
本研究针对高密度城市环境下建筑能耗居高不下以及室内环境质量受周边建筑影响的问题，提出了一种光伏玻璃（PV）多目标优化（MOO）框架。该框架以香港为案例，旨在通过优化窗墙比（WWR）、光伏玻璃的位置、面积和透明度，平衡室内日照性能、净电力消耗和发电效益。研究背景强调了城市建筑高能耗的现状，特别是高密度区域周边建筑对室内采光和能耗的关键影响。
在研究方法上，论文将Rhino-Grasshopper平台与Ladybug工具集成，利用Radiance进行日照模拟，EnergyPlus和OpenStudio引擎进行能耗与发电模拟，并利用Wallacei实现多目标优化，寻找Pareto前沿解决方案。为了探究周边建筑的影响，研究设定了三种建筑密度场景（高、中、低），每种场景又细分为有无周边建筑影响的对照组。优化变量包括窗墙比（0.1-0.9）、光伏玻璃安装位置与面积（基于年辐射量不低于400kWh/m²的窗户区域），以及光伏玻璃透明度（0.1-0.9）。优化目标是最小化净能耗（NEC）、最大化空间日照自主性（sDA）和最大化空间眩光自主性（sGA）。
关键发现指出，周边建筑对优化结果的影响程度与城市密度显著相关。在高密度场景下，周边建筑导致净能耗增加20.58%，sDA下降86.34%；在中密度场景下，净能耗增加11.86%，sDA下降61.22%；而在低密度场景下，这些影响分别仅为0.81%和2.17%。研究还发现，在以最小化净能耗为目标时，低透明度（0.1）光伏玻璃更受青睐，而最大化sDA时则倾向于高透明度（0.7或0.8）。窗墙比在能耗和日照目标下通常较高（0.8-0.9），但在优化眩光时则较低（0.1-0.4）。经济分析显示，在有周边建筑的高密度场景中，最低净能耗策略具有最佳经济效益，但在低密度场景中，周边建筑对经济效益的影响微乎其微。
本研究的实际应用价值在于为城市高密度区域的光伏玻璃设计提供了科学的优化工具和策略，有助于提高建筑能源效率和室内环境舒适度。其局限性主要包括：未直接测量光伏玻璃的光学参数、结果的区域气候特异性、周边建筑模型的几何简化、动态城市形态未考虑、未将投资和运维成本纳入经济分析，以及仅针对典型中间楼层进行模拟。未来的研究可扩展至动态城市形态建模、整合全生命周期成本和碳排放分析，并推广至其他气候区域。
本速览仅作研究参考，不替代原文阅读。如需引用，请参考原论文。
🔍 要点追溯
- 研究方法: 多目标优化、CFD模拟、能耗模拟、日照模拟、遗传算法
- 适用范围: 香港地区高、中、低密度城市背景下的办公建筑
- 使用工具: Rhino-Grasshopper, Ladybug Tools, Radiance, EnergyPlus, OpenStudio, Wallacei
- 数据来源: 香港典型气象年（TMY）数据，Kowloon Commerce Centre (KCC) 作为原型建筑
- 参考标准: GCEEREAB (China General code for energy efficiency and renewable energy application in buildings)