Multi-objective Optimization of Energy Performance, Thermal Comfort, and Retrofit Cost for Underground Commercial Spaces Using a Surrogate-Based Approach
本研究采用了一种基于代理模型的多目标优化框架，该框架集成了 DesignBuilder、EnergyPlus、BPNN 和 NSGA-II，旨在确定地下商业空间的最优改造策略，以平衡能源使用强度、热舒适度和投资成本，同时揭示关键的权衡关系和主导影响因素。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
在大学校园地表之下，一场关于我们如何思考建筑物的静默革命正在发生。这些并非我们所熟悉的阳光明媚的办公室或住宅塔楼，而是埋藏在地下、繁忙的商业空间：喧闹的美食广场、零售商店以及掩埋在地下深处的聚集场所。由于缺乏窗户和自然光，这些环境完全依赖机器来保持空气流通、维持灯光亮起并确保温度舒适。这种高度的依赖性创造了一种艰难的平衡。如果你调低机器功率以节省电力，空间就会变得闷热或过于寒冷；如果你加大功率以确保舒适，电费就会飙升。几十年来，工程师们一直试图通过一次只研究一个因素的方法来解决这些问题，但一项新研究表明，解决方案在于理解这些因素是如何相互冲突与协作的。目标不再仅仅是节省能源，而是寻找一个让舒适度、成本和效率能够共存而不会互相破坏的“甜点位”（sweet spot）。
中国矿业大学的研究人员将注意力转向了其徐州校区内一个特定的地下食堂，这是一个充满了美食摊位、小型超市和用餐区的空间。他们希望研究是否可以重新设计该空间的操作方式，使其对地球、钱包以及身处其中的人们都更加友好。为此，他们构建了一个详细的“数字孪生”建筑，即一个虚拟模型，该模型可以运行数千次模拟，以观察如果改变从墙壁厚度到空调温度设置的一切，会发生什么。他们并非凭空猜测，而是将关于访客人数、使用设备以及建筑实际表现的真实数据输入模型。随后，他们利用强大的计算机算法测试了数百万种不同的变化组合，寻找最佳可能的结果。
这项研究聚焦于三个往往相互拉扯的主要目标。第一个是能源使用，以建筑每年每平方米消耗的电量来衡量。第二个是热舒适度，他们通过统计人们感到不适（温度过热或过冷）的小时数来进行追踪。第三个是改进本身的成本，计算为进行升级所需的年化投资。研究人员发现，原始的、未经修改的建筑每年每平方米消耗约 248 千瓦时，且每年会让人们感到不适的时间接近 2,813 小时。当他们让计算机寻找完美方案时，结果揭示了一个残酷的现实：你无法鱼与熊掌兼得。最有利于节能的方案会导致建筑舒适度显著下降，而让人们最舒适的方案则需要大幅增加能源消耗。
研究人员并没有选择某个单一的胜出者，而是绘制了一幅被称为“帕累托前沿”（Pareto frontier）的折衷图谱。这张地图显示，每向降低电费迈进一步，都会对应着向增加不适时长迈进一步，反之亦然。他们发现，最具影响力的变革杠杆并非墙壁或屋顶，而是建筑的管理方式。空调系统的温度设置、引入室外新鲜空气的量以及室内的人数是主导因素。令人惊讶的是，仅仅增加地下墙体的隔热层，其效果远比预期的要小，因为周围的土壤已经提供了稳定的温度。研究表明，最大的收益来自于调整内部运行：降低灯光和设备的功率、将空调调节得不那么严苛，并仔细管理泵入的新鲜空气量。
从这一复杂的选项网络中，研究人员选择了一个“整体最优”的方案，它提供了最佳的平衡。这一推荐计划会使能源使用量略微增加到每平方米约 285 千瓦时，但会将人们感到不适的时间减少近 9%，降至约 2,563 小时。实施这些变化的成本相当适中，每年每平方米约为 22 元。这个方案既没有实现绝对最低的能耗，也没有达到绝对最高的舒适度，但它避开了其他选项中的极端成本和糟糕表现。它证明了，通过对建筑运行方式进行细微且协调的调整，而非大规模改造其物理结构，管理者可以创造出一个高效、舒适且负担得起的空间。
这些发现挑战了一个普遍的假设，即修复地下建筑需要昂贵且沉重的工程建设。研究表明，前进的最有效路径是优先考虑空间的运营方式。通过精细调节温度设置、降低照明和设备的功率以及管理空气流动，运营者可以在不破费巨资的情况下实现显著的改善。这种方法为依赖这些地下空间的大学及其他机构提供了一个实用的蓝图。它表明，这些独特环境下绿色建筑的未来不在于建造更厚的墙壁，而在于更细致地思考那些维持空间生命力的隐形系统。这项研究提供了一个清晰的、基于数据的指南，用于做出这些艰难的决策，确保未来的地下空间不仅是节能的，而且是人们真正愿意停留的地方。
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