建筑节能诊断技术研究文献综述

李红扩 李 刚 邵明磊

1.同圆设计集团有限公司

2.华东建筑设计研究院有限公司

0 引言

社会的进步与经济的繁荣，与能源的发展变革是密不可分的。经济的发展往往要以消耗煤炭等能源为代价。若以目前的开采速度继续消耗能源而不加以控制，地球上的煤炭资源将在200年内消耗殆尽，其它矿物燃料也将出现供应不足的情况[1]。自从上世纪90年代以来，国内经济平稳快速发展和城镇化进程的持续加快助力了建筑行业飞速发展[3]，但同时也带来了巨大的能源消耗，据统计，2010年到2016年，中国的建筑能耗总量大幅增长了255．62%。2016-2018年，中国建筑总能耗达到了9．06亿tce，占全年社会能源消费总量的15%。培养绿色发展的意识，鼓励全社会参与，促进生产和消费模式转变，推动生态文明建设是一个国家的长远大计，关系社会的进步和民族未来[2]。

我国的建筑能耗是巨大的且不断增长的，主要是我国节能科技相对落后，能源利用效率普遍低下引起的，所以提高节能科技水平和能源利用效率是我国当前急需解决的问题。近几年随着我国节能技术的不断发展，单项建筑节能技术已经趋于成熟，接下来最主要的任务是将理论研究转向实际应用中[3]。

本文针对目前我国能源利用率较低、建筑能耗较高的现状，查阅相关文献以及研究成果，了解建筑节能改造技术最新的研究状况，发现在建筑节能上一些新进展以及存在的问题，为建筑业的可持续发展提供更先进的技术指导，为建筑物达到绿色建筑标准提供参考。

1 建筑能耗及节能技术实现途径

1.1 建筑能耗

建筑能耗是指在建筑运行过程中产生的能源消耗，主要包括住宅、学校、商场、交通枢纽以及文体娱乐设施等，能源消耗的途径主要有采暖、照明、烹饪以及空调等，这些途径体现了为建筑物服务的功能。在这些功能中，采暖以及空调制冷占据了60%以上的消耗，照明产生的能耗约占20%，动力系统产生的能耗约为10%。

1.2 建筑节能技术实现途径

减少建筑对于能源的需求量主要体现在以下几个方面。

1）提升能源利用率

提升能源的综合利用率是降低建筑能耗的关键，这就不仅要求在建筑设计过程中采用更有效的采暖与制冷设备，更要通过减少室内的冷热负荷来实现减少能耗的目的。在使用能源管理以及监控系统监督的过程中还要关注空气品质以及能耗，以此来保证用户生活品质的同时降低能源需求。

2）提升终端用户的能耗效率

提升终端用户的能耗效率的措施较多，可以通过宣传和推广节能的电器设备与家电来帮助用户养成良好的节电意识，从而降低能耗总量。另外，在开发过程中还可以通过选择一些特殊的供暖供冷方式来降低能耗，包括热泵系统、区域供热供冷以及蓄能系统等，提升能耗的整体效率。

3）选择合理的围护结构

选择合理的围护结构与材质是目前建筑节能设计中的关键，其主要是通过选择热舒适环境强的材料。综合建筑现状研究不难发现，尽管围护结构在整个建筑工程的成本控制中仅占到5%左右，但是其对于建筑的节能水平的影响却高达60%。由此可见，选择合理的密封材料、隔热材料以及门窗与遮阳设施都具有重要的价值[4]。

使用新能源也是提升建筑节能效果的重要途径。目前在建筑设计与施工过程中，应用的新能源主要包括太阳能以及地热能，还有一些工程使用太阳能吸收制冷技术，也取得了不错的应用效果。因地制宜地合理使用新能源不但可以综合利用资源，同时也对降低居住成本提升经济性具有一定的帮助。

2 建筑节能研究现状

2.1 国外研究现状

2011年，Solvang W D[5]等人通过对查干哈达市办公楼外墙、门窗、屋顶和供暖系统的改造，使得其用煤由50 kg/m2下降到23．8 kg/m2，每年节约原煤约26 t。改造后，办公楼各区域的温度分别上升了13～15℃。本项目充分利用现有建筑节能技术和当地生产的建筑节能材料。阐述了挪威的建筑节能理念，取得了三项成果：一是既保证严格的工作态度，又保证了熟练的操作；二是强调了示范效果；三是重视能力发展。

2012年，LI Gang[6]等人研究了极寒地区农村住宅节能改造的能耗模拟与分析，利用外墙隔热，改变外窗，使用屋顶隔热等措施提高极寒地区农村住宅的室内热舒适度。模拟显示，当外墙覆盖40 mm保温层时，节能率为原始方案的24．89%。但是，当保温层厚度超过80 mm时，节能率增量趋势更为明显。使用屋顶保温同样可以降低能耗。与原能耗相比，节能率为21．3%。

2013年，Lee N E[7]等人在研究中，首先在建筑物内安装电表，以测量和管理现有建筑物的能耗。研究人员通过对现场实测的数据进行分析，确定了最终改进措施。他们应用百叶窗和日光控制，节能高达7．8%，并将电费降低了约7 600万韩元。

2018年，Alves T[8]等人建立了一个综合性的框架来识别和分析现有建筑库存的节能潜力。该方法包括确定参考建筑的过程、动态原型模型模拟、能耗基线估计、能源改造措施选择和成本最优路径分析、节能方案的制订和建筑存量节能潜力的估计六个基本步骤。他们通过使用该方法，发现在高层办公楼中，成本节能效益高达24%。

2.2 国内研究现状

考虑到投资初期的资金问题，国内现有的建筑绝大多数能耗都是偏高的，国内的学者主要侧重对楼宇的实际情况和遇到的问题提出具体改造技术，部分城市政府对于节能改造项目还会提供一定的政策补贴。

肖莉、古春晓[9]研究了既有建筑节能改造，总结了全国目前既有建筑节能改造现状并作了评价。2012年底，我国北方的15个省份和新疆的建设兵团对于既有居住建筑节能改造项目非常重视，改造面积已达2．2亿m2。北京、天津、吉林、山东、内蒙古五个省份对既有居住建筑节能改造的面积已达8 969万m2。夏热冬冷地区的节能改造项目也都已经启动，预计其既有建筑节能改造面积可达1 200万m2。

卢双全[10]研究了建筑节能改造的外部性分析和现有的对于此项目的激励政策，并阐述了既有建筑的节能改造是我们国家能源长期发展的保障，同时对环境保护也起到了很大作用，为我国建设节约型社会做出了伟大贡献。本文主要是对建筑节能的外部性原理和具体方法措施进行了研究，提出了相关的经济激励政策，也为建筑节能领域工作的开展提出了些许建议。

刘玉明[11]研究了德国、波兰既有居住建筑节能改造的情况，并对其经验进行借鉴。他通过对德国和波兰的既有居住建筑围护结构的改造、热计量收费政策改革和供热计量控制系统改造进行对比分析，提出我国的既有居住建筑节能改造只有在政府的大力支持和引导下，同步协调发展既有居住建筑围护结构的改造、热计量收费政策改革和供热计量控制系统。

王清勤[12]研究了既有公共建筑节能改造的评价指标体系，他指出中国既有公共建筑的节能水平还有待提高。在分析探究国内外对于既有建筑节能改造评价的有关研究和实际运用基础上，结合我国既有公共建筑节能改造正在建设项目的实际情况，给出了既有公共建筑节能改造项目的评价理念，还对在这其中遵循的原则、方法和依据作了解释。以既有公共建筑节能改造综合评价指标体系的架构与其量化方法作为侧重点，为我国既有公共建筑节能改造奠定了坚实的基础。

周辉[13]研究了北方供暖地区的既有居住建筑节能改造的技术，简单阐述了北方供暖地区进行既有居住建筑节能改造的重要性和意义。文章还比较了最近几年来国内外既有建筑的实际改造案例，深入分析我国北方既有居住建筑节能改造所运用的技术和碰到的问题。详细地描述了节能改造各环节应该遵循的基本要求，提出了节能改造的评估和诊断的具体方法，分析了节能改造中应该运用的技术方案。

3 结合计算机技术进行建筑节能研究现状

近几年随着计算机技术的迅速发展，出现了应用计算机深度计算结合暖通工程知识进行建筑能耗分析与节能诊断技术的研究。

建立用能数据预测模型可借助人工神经网络、多元线性回归、支持向量回归和其他应用学习算法。人工神经网络（ANN）是目前使用最广泛的算法，常被用于预测各种类型的建筑能耗。ANN能够隐式检测输入和输出之间复杂的非线性关系，这种特性使其可以应用于冷暖负荷以及电力消耗实时监控。然而，ANN未能在建筑物理参数与能耗之间建立互连关系，这又同时限制了模型在建筑构件或系统发生变化时的拟合能力。多元线性回归（MLR）则是一种可以模拟因变量和几个自变量之间关系的算法。但它无法处理非线性问题的特性导致其可否应用于短期预测仍有待研究。支持向量回归（SVR）的概念源于高维特征空间中线性回归函数的计算，其中输入数据通过非线性函数进行映射到高维空间中，使得在低维空间中分布杂乱无章的数据点在高维空间中变得线性可分，在线性可分的优化过程中，保证了训练误差最小化。另外，与MLR和ANN相比，在预测精度和计算速度之间提供了更好的平衡。但该方法的局限性在于核函数的确定，没有统一的标准来确定哪个内核将产生最准确的SVR，因此研究人员必须根据数据的特征以及他们自己的经验来选取内核函数。其他方法包括分类树方法、遗传算法等，这些方法大多难以独立使用，需要结合上述其它算法融合使用，好处是可以规避单一算法存在的固有缺陷。

3.1 国外研究现状

Vangelis Marinakis[14]等人提出一种建筑自动化和控制工具，用于远程和实时监控建筑领域的能耗。而且，该工具还集成了控制方案，可最大限度地降低能耗，并在最高程度上合理化能源使用。

Kaytez等人[15]使用回归分析，ANN和SVM预测三种模型对土耳其的电力能耗进行预测。他们使用1970年至2009年的记录数据，将总发电量、装机容量、总用户数和人口用作输入，总耗电量作为输出，对结果比较发现LS-SVM的测试结果的MAPE为1．004%，而人工神经网络为1．19%，统计回归分析模型为3．34%。

Ogcu等人[16]使用ANN和SVM预测土耳其的电力消耗。他们利用两年的月度电能消耗数据来开发模型，ANN和SVM用于测试数据集的MAPE分别为3．9%和3．3%。

3.2 国内研究现状

Peng Xu等人[17]用傅立叶级数回归模型预测建筑物空调系统与非空调系统的能耗，并在上海档案馆进行实测，将实测值与预测值用变异系数CV和MRE进行评价，发现最大CV和MRE分别仅为8．651%和8．508%，预测结果比较精确。

Wang．H等人介绍了一种对建筑物能源性能进行诊断的方法[18]，将建筑物空调系统分为冷却/采暖/过渡季节，引入三层错误输出（I/II/III高/低）反映能耗严重性，运用基准测试模型对上海档案馆进行诊断。诊断形式采用每周/每日诊断相结合，找出输出等级为三级的部件，分析原因，加以改进。

香港理工大学团队利用通过监督学习与非监督学习算法交叉使用的方法，与建筑实际的使用规律、建筑的系统与设备特性结合，对建筑能耗的关联关系进行挖掘，并识别出建筑能耗的异常值，实现建筑性能诊断与优化［19-21］。

江航等人[22]采用SA-DBSCAN算法根据能耗数据的统计特性自适应识别建筑能耗模式，利用C4．5算法构建能耗模式判定树，依据判定树得到实时能耗数据的相应类别后使用LOF算法进行离群分析检测异常,结果表明该方法能有效检测异常能耗数据并逐步拟合高校建筑能耗环境的变化来减少误判。

4 结语

建筑节能工作的开展不仅是当前国家发展与建设阶段的客观需要，更是在气候变化和保护环境双重约束下的必然选择。本文立足于建筑节能的相关文献调研现状，先从建筑节能政策制定方面分析建筑节能大环境，接下来充分汲取国内外建筑节能改造的先进经验，最后从近几年蓬勃兴起的计算机技术寻找与建筑节能技术的结合点，将计算机模拟与实践经验充分融合，对建筑节能相关技术作了深入分析与全面总结。从建筑节能定性化向建筑节能定量化发展的趋势进行阐述，对推动建筑节能的发展具有一定的参考作用。同时，本文也希望能够为我国综合能源利用效率的普遍提升提供新的思路，为行业的发展创设条件。