申请/专利权人：广东工业大学;华中科技大学

申请日：2024-01-16

公开（公告）日：2024-03-05

公开（公告）号：CN117648872A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06Q50/08;G06Q50/26;G06F18/241;G06F111/06

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.22#实质审查的生效;2024.03.05#公开

摘要：本发明公开了一种基于机器学习的城市街区节能减碳多目标优化方法，属于节能减碳优化技术领域，本发明中的研究对象为街区尺度，考虑了街区中建筑之间以及建筑与环境之间的相互作用关系，使得建筑能耗、光伏产能潜力与碳排放量的评价更为合理。本发明耦合集成学习算法构建的城市街区建筑能耗、光伏产能潜力与碳排放量的代理模型，大量节约了城市街区性能模拟的时间，提高了多目标优化的效率。本发明依托NSGA‑Ⅱ多目标遗传算法生成帕累托解集对应的城市街区规划设计方案的三维模型及其对应的设计参数与性能指标数据，辅助规划师与建筑师进行设计决策。

主权项：1.一种基于机器学习的城市街区节能减碳多目标优化方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：城市街区碳中和导向下确定城市街区节能减碳的关键性能目标与影响性能目标的关键参数，将关键参数作为城市街区参数化模型的决策变量输入RhinoGrasshopper模拟平台，输入城市街区的气象参数、几何参数、围护结构参数、人行为参数和设备参数获取城市街区的建筑能耗、光伏产能潜力和运营阶段碳排放量；S2：基于城市街区参数化模型确定决策变量的阈值范围，采用拉丁超立方抽样方法抽取决策变量的样本数据，输入城市街区的气象参数、几何参数、围护结构参数、人行为参数和设备参数，生成城市街区Honeybee模型；S3：将城市街区的Honeybee模型输入到RhinoGrasshopper模拟平台获取每个样本的建筑能耗和运营阶段碳排放量；将城市街区的参数化模型输入到RhinoGrasshopper模拟平台获取每个样本的光伏产能潜力；S4：将城市街区形态参数、建筑形态参数、表皮参数和功能类型作为集成学习模型的输入，将建筑能耗、光伏产能潜力和运营阶段碳排放量作为集成学习模型的输出，构建集成学习预测模型；S5：将集成学习预测模型作为代理模型与NSGA-Ⅱ遗传算法耦合，搭建多目标优化设计平台；S6：设定城市街区决策变量与优化目标，基于多目标优化设计平台获取帕累托解集；基于TOPSIS法生成不同设计需求的决策方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东工业大学;华中科技大学 一种基于机器学习的城市街区节能减碳多目标优化方法

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