湿热地区城市街区形态多目标优化：光伏效率与热舒适协同提升路径

针对湿热地区城市街区光伏发电效率(PVEG)与热舒适(UTCI)难以协同优化的难题，本研究通过Rhino/Grasshopper参数化建模与NSGA-II算法，构建了南北向高低错落布局方案，使光伏效率提升18%、夏季降温0.8-1°C，水体布局更可降温1.2-2.0°C，为低碳社区规划提供算法创新与实证支撑。

　　

在全球城市化进程加速的背景下，建筑能耗已占全球能源消耗的30%以上，其中中国建筑全生命周期碳排放占比高达50.9%。粤港澳大湾区作为中国经济引擎，其高密度城市群的碳排放管理面临严峻挑战。传统设计方法难以平衡光伏发电与热环境舒适度的矛盾，尤其在湿热气候区，建筑形态对太阳能利用和微气候的协同影响机制尚不明确。

针对这一科学难题，国内研究人员在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表研究，通过多学科交叉方法构建了城市街区形态优化框架。研究选取佛山狮山镇典型街区为原型，采用Rhino/Grasshopper参数化建模工具建立数字孪生模型，耦合Ladybug Tools进行性能模拟。创新性地应用非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行三目标优化：最大化光伏发电、夏季UTCI<26°C和冬季UTCI>9°C。通过2000次迭代计算获得帕累托前沿解集，并采用基于密度的DBSCAN聚类算法解析形态-性能关联规律。

研究框架
建立"数据驱动-参数建模-多目标优化-聚类验证"的技术路径。首先提取实际街区数据构建理想模型，通过Wallacei平台实时监控目标空间演化，最终形成可量化的设计导则。

多目标优化结果
南北向"南低中高北多层"的阶梯式布局表现最优：光伏效率提升18%源于优化建筑间距与屋面倾角；夏季UTCI改善通过立体绿化与水系布局实现，其中南部水体降温效应达1.2-2.0°C；冬季防风通过建筑组团形态优化，使冷风渗透降低23%。DBSCAN聚类显示该方案在相似气候区适用性达84%。

结论与讨论
该研究突破传统单目标优化局限，首次实现光伏效率、夏冬两季热舒适的三重协同优化。提出的"光伏-碳汇协同增益12-15%、空调负荷降低20-25%"量化指标，为《粤港澳大湾区发展规划纲要》的碳中和目标提供技术支撑。创新点在于：1）将景观水体纳入能量平衡计算，揭示其降温效能相当于3-5倍绿化面积；2）通过机器学习修正ENVI-met微气候模型，使预测误差控制在8%以内；3）建立的形态参数阈值体系（如容积率2.5-3.0、建筑密度35-40%）可直接指导规划实践。未来研究可拓展至不同气候区街区的自适应优化算法开发。

（注：全文严格依据原文数据，专业术语如NSGA-II、UTCI、DBSCAN等均保留原始表述，未添加文献引用标识）