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《Journal of Building Engineering》：U-Net-based CFD surrogate modelling method for fast indoor airflow field prediction with enhanced spatial generalization capabilities

【字体：大中小】 时间：2026年03月08日 来源：Journal of Building Engineering 7.4

编辑推荐：

　　本研究提出基于零功率建筑的碳-能源-经济综合优化框架（ZPB-ICEE），集成光伏（PV）、光伏-光热（PVT）系统与储能设备，通过混合整数线性规划实现全生命周期动态优化，并分析四类建筑场景适用性，确定碳价0.07元/千克CO?为关键阈值。

雷攀|王宇轩|丁云飞|庞毅|陈建伟|荆彦伟|邱海波|高睿|张立阳

天津城建大学控制与机械工程学院，中国天津

摘要

减少建筑行业的碳排放对于实现碳达峰和碳中和目标至关重要。因此，本研究提出了一种基于零能耗建筑（ZPB-ICEE）的综合碳-能源-经济优化框架。首先，描述了系统结构和数学模型，其中包括光伏（PV）、光热（PVT）和储能设备。其次，建立了ZPB-ICEE框架，将能源消耗、碳排放和生命周期成本整合在一起，通过混合整数线性规划确保在8760小时运行期间的最优配置。第三，基于所提出的ZPB-ICEE框架，系统分析了光伏和光热系统在学校、办公室、公寓和酒店中的适用性。最后，通过数学优化进行了碳价格敏感性分析，确定了0.07元人民币/千克二氧化碳（CO₂）作为关键阈值。结果表明，ZPB-ICEE框架有效整合了碳、能源和经济维度，为系统优化提供了工具。这项工作为可持续建筑能源系统设计和政策制定提供了宝贵的指导。

引言

近年来，建筑物的碳排放成为实现全球碳达峰和碳中和目标的关键领域。建筑行业的能源消耗和碳排放约占全球能源使用的30%和温室气体排放的26%[1]，[2]。这使得该领域成为亟需突破的关键领域。作为回应，零能耗建筑（ZEBs）的概念被广泛提出并逐步发展[3]。ZEBs的核心是将光伏（PV）系统与储能设备相结合，以实现年度电力平衡[4]。然而，现有的ZEB优化研究往往只关注单一维度，无法满足实际建筑运营中的多维度协调需求。

大量研究在ZEB优化方面取得了显著进展。参考文献[5]提出了一种考虑电动汽车（EV）充电需求的ZEB优化框架。利用机器学习预测建筑能源需求，并通过EnergyPlus将其与EV充电需求相结合。通过应用遗传算法（GA）和PROBID，优化方案将年度总成本降至最低，并提高了自给自足率（SESR）。参考文献[6]提出了一种基于模型预测控制（MPC）的光伏储能建筑系统的多时间尺度最优调度策略。结果表明，该策略使运营成本降低了17.11%，光伏利用率达到了98.57%，显著提升了经济性和低碳性能。参考文献[7]基于深度强化学习（DRL）为智能建筑开发了能源管理策略。基于Q学习的模型优化了能源分配，与其他控制算法相比，效率提高了10%，错误减少了10%。尽管已经提出了许多优化ZEB能源系统的方法，但当前的大部分研究仍集中在能源相关方面。目前仍缺乏全面的ZEB多维度优化和评估框架。

由于太阳能的环境效益和实际可行性，它越来越被视为零能耗建筑的关键可再生能源[8]。太阳能建筑的应用通常有两种形式：光伏（PV）系统，将阳光转化为电能；以及光热（PVT）系统，从太阳辐射中同时产生电能和热能[9]，[10]，[11]。参考文献[4]展示了在中国北京的一座零能耗建筑（ZEB）中有效使用建筑安装光伏（BMPV）技术的情况。该建筑安装的236.1千瓦光伏系统每年产生212,382千瓦时的电能，满足建筑自身的能源需求，并为周边建筑提供多余能源，支持向碳中和的过渡。参考文献[12]研究并分析了一种具有与电力和热力电网双向交互功能的PVT-热储存系统，应用了TRNSYS仿真和TRNOPT优化。结果表明，优化设计使电力成本降低了16.7欧元/兆瓦时（€/MWh），热成本降低了7.7欧元/兆瓦时（€/MWh），同时提高了系统熵效率。参考文献[13]的研究表明，在屋顶面积有限的情况下，PVT系统可以同时提供电能和热能，其二氧化碳减排效果是单纯光伏系统的2.1倍。实验和仿真验证显示，年减排量约为158千克二氧化碳/平方米（kgCO₂/m²·year）。尽管光伏和PVT在建筑中的应用显示出显著优势，但现有研究主要关注其单独性能的验证。缺乏针对建筑特点的比较分析，限制了对其在不同建筑环境中的适用性的评估。

随着碳约束和碳定价政策的重要性日益增加，它们对能源系统优化的外部影响也变得越来越显著[14]。参考文献[15]通过结合生命周期碳评估、碳捕获技术和基于交易的激励机制，建立了一个低碳运行模型。结果表明，虽然总成本略有增加，但碳排放减少了72.66%，突显了技术和市场措施结合的有效性。参考文献[16]为社区能源服务系统开发了一个双层优化框架，该框架考虑了碳交易以及奖励和惩罚机制和用户满意度。该模型使用改进的粒子群优化（Particle Swarm Optimization）和CPLEX混合算法进行求解，实现了用户成本最多降低18.2%，提供商利润增加15.28%。在碳交易背景下对低碳综合能源系统的建模取得了显著进展，但大多数研究仍集中在区域或大规模电力系统上，尚未充分探索建筑层面的差异性和碳价格变化的关键影响。

尽管现有研究在优化建筑能源系统方面取得了进展，特别是通过光伏和PVT的整合，但在结合碳约束、定价政策和建筑特定特征的多元化优化框架方面仍存在不足。缺乏基于建筑类型的比较分析，阻碍了对系统适用性的全面评估。为了解决这些问题，本文进行了多项研究，主要贡献如下：

1)

提出了一种基于零能耗建筑（ZPB-ICEE）的新综合碳-能源-经济优化框架。该框架整合了能源消耗、碳排放和生命周期成本，实现了建筑能源系统的多维度评估和优化。

2)

基于ZPB-ICEE框架，系统分析了光伏（PV）和光热（PVT）系统在不同建筑类型中的适用性。从负载特性、经济性能和碳排放的角度评估了这些系统，分析结果为建筑能源策略提供了实际指导。

3)

进行了碳价格敏感性分析，并结合数学优化分析。该分析建立了碳价格波动与系统成本之间的联系，并确定了影响配置决策的关键阈值。

本文的结构如下：第1节介绍了系统结构和关键组成部分。第2节开发了ZPB-综合碳-能源-经济优化框架。第3节提供了典型案例研究的结果。第4节进行了碳价格敏感性分析及其对系统成本的影响分析。第5节给出了结论。

章节摘录

系统结构和关键组件建模

在传统的零能耗建筑（ZEB）能源系统中，广泛采用了建筑集成光伏（BIPV）架构，其核心组件包括光伏模块、电池储能系统、用户负载和电网连接。该系统通常构建在直流（DC）总线上，这减少了交流（AC）-DC转换损失，并满足了现代建筑中对直流负载日益增长的需求[17]。如图1所示，

ZPB-综合碳-能源-经济优化框架

对ZEB的评估仅限于基于年度电量的评估方法。这种方法忽略了短期变化，仅关注电力，没有其他性能指标。为了克服这些限制，本研究提出了ZPB-ICEE优化框架，该框架以每小时动态电力平衡为中心，将碳排放、能源流和经济成本整合到一个统一的方法体系中，为建筑运营优化和系统设计提供了系统工具

气候条件和系统参数

中国张北县被选为ZPB建设的代表案例进行验证。张北县具有中温半干旱季风气候，年平均日照时长接近3000小时，阳光充足且降雨量低。此外，该框架也可扩展到其他地区。本研究使用了中国标准天气数据（CSWD）提供的天气数据集，该数据集提供了每小时记录的气象信息

敏感性分析及碳价格对系统成本的影响分析

为了验证所提出的ZPB-ICEE综合优化框架和调度策略在不同情景下的适应性，本章构建了多个外部情景，并模拟了关键参数的扰动和变化。通过设置两个核心外部因素——设备初始投资成本和碳价格——本章系统评估了它们对运营成本和碳减排效益的影响，同时揭示了

结论

本研究构建了ZPB-ICEE框架，实现了PV和PVT系统在多维度性能标准下的配置优化、运行模拟和评估。基于该框架，分析了PV和PVT系统在四种类型建筑中的适用性。此外，通过设置不同的碳价格梯度情景并结合数学优化理论，建立了碳价格波动对系统成本影响的分析路径

CRediT作者贡献声明

张立阳：项目管理工作。陈建伟：资源管理、方法论研究。荆彦伟：项目管理工作。邱海波：项目管理工作。高睿：调查研究。雷攀：写作——审稿与编辑、监督、概念构思。王宇轩：写作——审稿与编辑、初稿撰写、可视化、监督、软件使用、数据整理。丁云飞：验证工作、软件使用、概念构思。庞毅：写作——审稿与编辑、资源管理、概念构思

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文报告工作的竞争性财务利益或个人关系。

联系信箱：

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