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城市能源规划中认知不确定性的量化与传播：基于Dempster-Shafer理论的低碳社区设计研究
【字体： 大 中 小 】 时间：2025年06月18日 来源：Sustainable Cities and Society 10.5
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本研究针对城市建筑能源模型（UBEM）中因数据缺失和模型简化导致的认知不确定性（epistemic uncertainty）问题，提出基于Dempster-Shafer理论（DST）的量化方法。通过比利时Sint-Niklaas社区案例，证明该方法能以较低计算成本（相比蒙特卡洛模拟）生成投资成本与碳排放的置信-似然分布，揭示80%减排方案比60%方案更具鲁棒性，为城市低碳改造的风险决策提供新工具。
随着全球城市化进程加速，到205年预计将有三分之二人口居住在城市，建筑能耗激增与碳中和目标的矛盾日益尖锐。城市建筑能源模型（UBEM）作为规划工具，却长期面临数据粒度不足的挑战——有限的建筑原型（archetype）聚类虽能简化计算，却掩盖了真实建筑参数的多样性，导致认知不确定性（epistemic uncertainty）被低估。传统蒙特卡洛模拟（MCS）虽能量化不确定性，但其海量计算需求在城市尺度下近乎不可行。如何平衡计算效率与不确定性表达，成为制约低碳社区设计的关键瓶颈。
比利时能源机构VITO的研究团队在《Sustainable Cities and Society》发表研究，创新性地将Dempster-Shafer理论（DST）引入UBEM框架。他们以比利时Sint-Niklaas社区1410栋住宅为样本，通过k-means聚类构建8类建筑原型，进而将每类原型分解为128个子原型（sub-archetype）以捕捉参数分布。基于EnergyVille建筑能耗计算系统（EBECS）和遗传算法，团队对比了60%与80%运营碳排放减排目标下的改造方案，首次用DST的置信函数（Bel）与似然函数（Pl）量化了投资成本与碳排放的认知不确定性边界。
关键技术方法包括：
主要研究结果
4.1 建筑原型与不确定性建模
通过肘部法则确定8类原型最优，如独栋住宅d_6的原型参数中位值（窗U值2.8 W/m2
K）与子原型边界值（1.5-3.2 W/m2
K）差异显著。DST将这种差异转化为BPA，使单原型模拟扩展为概率空间，相比MCS减少99%计算量。
4.2 改造方案帕累托前沿
独栋d_6的改造方案显示：2000�/m2
投资可使碳排放从55 kg/m2
降至10 kg/m2
，而500�/m2
方案仅能降至30 kg/m2
。空气-水源热泵（无地暖）和标准光伏（35%自消纳）成为高频选择。
4.3 不确定性量化
80%减排方案的投资成本置信区间（Bel=0.9时）为1800-2200万�，较60%方案（1500-2500万�）范围更窄。碳排放预测中，80%方案的Bel-Pl差距比现状缩小63%，证明严格目标能压缩不确定性。
4.4 改造措施敏感性
卡方检验证实80%方案显著增加HP（p=0.002）与PV（p=0.01）采用率，而60%方案更多依赖低成本墙体保温（p=0.03）。这种技术路径分化解释了不确定性差异。
结论与意义
研究首次证明DST可高效量化UBEM中的认知不确定性，80%减排目标虽需更高投资，但其Bel-Pl区间比60%方案窄42%，显示"高目标-低风险"的悖论效应。该方法突破MCS的计算瓶颈，使决策者能直观评估：若选择60%方案，有10%概率实际成本超预期25%；而80%方案成本超支风险仅5%。
未来研究需探索Bel-Pl熵值作为单一KPI的可行性，并扩展至商业建筑等复杂类型。当前模型未考虑能源价格等随机性（aleatoric uncertainty），但已为《欧盟建筑能效指令》要求的"气候韧性规划"提供了方法论原型——用不确定性本身作为决策滤网，或将重塑城市能源治理的逻辑范式。
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