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申请/专利权人：山东建筑大学

摘要：本发明属于建筑设计技术领域，具体涉及一种基于能量产耗平衡的高密度办公街区优化设计方法，具体包括基础数据获取、实验基地的生成与划分、构建目标街区三维参数化模型、获得实验场地微气候数据、能量产耗的模拟计算与目标迭代寻优、采用K‑means聚类分析方法对帕累托前沿解进行精细化分类，对可行解集中对应的街区形态因子数据和能量产耗模拟计算数据进行皮尔逊相关性分析，设计人员根据实际优化目标取向，先通过各簇帕累托前沿解与可行解集的优化目标值对比箱线图选出符合要求的簇，再在皮尔逊相关系数的指导下找出符合实际需求的帕累托前沿解，进而对目标街区进行深化设计，大大提高了设计效率和精度。

主权项：1.一种基于能量产耗平衡的高密度办公街区优化设计方法，其特征是：包括以下步骤：步骤一：获取目标办公街区所在城市的三维矢量数据，选择若干个与目标办公街区毗邻的高密度办公街区，从中提取形态控制因子，形态控制因子包括建筑X方向尺寸数组、建筑Y方向尺寸数组、建筑层数数组和步长数组，步长数组包括长度尺寸步长、宽度尺寸步长和层数步长；从相关规范中获取办公建筑性能参数数据；获取目标办公街区所在城市的城市气候数据；步骤二：确定目标办公街区的所处位置和尺寸范围，根据外围道路宽度生成街区用地红线，将街区用地红线范围内的区域划分成X、Y尺寸相同的若干矩形地块，确定各地块用地红线，生成地块四至；依据相关管理规定，在街区用地红线的基础上退距生成建筑控制线；设定每个地块内最多存在1栋建筑，每栋建筑至少有1个建筑平面外边缘在建筑控制线上；步骤三：根据步骤一中获得的形态控制因子，以参数化建模软件RhinoGrasshopper为平台，获得目标街区三维参数化模型；步骤四：根据所在城市的三维矢量数据，建立目标街区地形模型和街区周边建筑三维实体模型，通过Dragonfly插件组的UWG组件将目标街区地形模型、街区周边建筑三维实体模型和城市气候数据进行拟合，获得实验场地微气候数据；步骤五：将目标街区三维参数化模型导入Dragonfly插件中生成DF模型，将办公建筑性能参数数据导入Honeybee中生成Honeybee热区，再将Honeybee热区和实验场地微气候数据连入Energyplus插件中进行街区能耗强度模拟计算；将目标街区三维参数化模型和实验场地微气候数据连入Ladybug插件中进行目标街区光伏产能总量模拟计算；获得当前目标街区三维参数化模型下整个街区的光伏产能总量、容积率、街区总能耗量和能量产耗比；调用WallaceiX多目标寻优插件进行多目标迭代寻优，将形态控制因子作为目标街区空间形态的生成变量，选择最大能量产耗比、最小能耗强度、最大容积率三个指标作为优化目标，设置种群数量、种群代数、子代与父代的交叉概率，将街区形态因子数据、能量产耗模拟计算相关数据和优化后的目标街区三维参数化模型汇总后连接到TTtoolbox插件中进行收集；迭代寻优完成后，通过TTtoolbox和WallaceiDistributetoGrid将收集到的数据导出，并分为可行解和帕累托前沿解，可行解和帕累托前沿解均由WallaceiX导出，去除产生的可行解中的重复解得到可行解集；步骤六：对帕累托前沿解进行K-means聚类分析，按照三个优化目标数值的不同优势划分成多个簇并进行分类，每个簇代表一组具有相似特征的解，每一个解对应一组街区形态因子数据和能量产耗模拟计算数据，绘制出各簇帕累托前沿解与可行解集的优化目标值对比箱线图；对可行解集中对应的街区形态因子数据和能量产耗模拟计算数据进行皮尔逊相关性分析，获得皮尔逊相关系数；步骤七：设计人员根据实际优化目标取向，先通过各簇帕累托前沿解与可行解集的优化目标值对比箱线图选出符合要求的簇，再在皮尔逊相关系数的指导下找出符合实际需求的帕累托前沿解，进而对目标街区进行深化设计。

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百度查询： 山东建筑大学 一种基于能量产耗平衡的高密度办公街区优化设计方法