موضوع مقاله: بهینه سازی عملکرد انرژی ساختمان | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # بهینه سازی عملکرد انرژی ساختمان | مقدمه: در سال‌های اخیر، مطالعات تحقیقاتی مرتبط به موضوع بهره‌وری انرژی ساختمان افزایش قابل توجهی داشته‌است. | ## بخش 1: بهینه سازی عملکرد انرژی ساختمان | پیش‌بینی مصرف انرژی ساختمان، بهینه‌سازی عملیات ساختمان و کنترل آن را ممکن می‌سازد، که منجر به بهینه‌سازی عملکرد انرژی ساختمان و شیوه‌های پایدارتر می‌شود. بهینه‌سازی ساختمان بهینه‌سازی در طراحی و ساخت ساختمان، به رویه یا رویه‌هایی اطلاق می‌شود که طراحی ساختمان را تا حد امکان کاربردی و بهینه از نظر انرژی می‌کند. برای بهبود عملکرد ساختمان می‌توان از رویکردی به نام «روش شبیه سازی پارامتریک» استفاده کرد. بر اساس این روش، ورودی هر متغیر برای مشاهده تأثیر بر اهداف طراحی تغییر می‌کند در حالی که سایر متغیرها بدون تغییر نگه داشته می‌شوند. به دلیل ماهیت تکرار شونده رویه‌ها، این روش‌ها معمولاً توسط برنامه‌نویسی کامپیوتری خودکار می‌شوند. چنین روش‌هایی اغلب به عنوان «بهینه‌سازی عددی» یا «بهینه‌سازی مبتنی بر شبیه‌سازی» شناخته می‌شوند. بهینه‌سازی عمومی به ۳ مرحله، ازجمله یک مرحله پیش پردازش، یک مرحله بهینه‌سازی و یک مرحله پس از پردازش تقسیم می‌شود. این کار که بین مرزهای علم ساختمان و ریاضیات قرار دارد، پیش پا افتاده نیست و به دانش غنی از بهینه‌سازی ریاضی، ماهیت برنامه‌های شبیه‌سازی، محدوده متغیرهای طراحی و تعامل بین متغیرها، اندازه‌گیری عملکرد ساختمان (توابع هدف) نیاز دارد. توجه به این نکته ارزشمند است که مدل ساختمانی که باید بهینه شود باید ساده شود، اما برای جلوگیری از خطر ساده‌سازی بیش از حد یا مدل‌سازی نادرست پدیده‌های ساختمانی، خیلی ساده نباشد. در عین حال، مدل‌های بسیار پیچیده (تکثر سیستم‌ها و زون‌های حرارتی) ممکن است فرایند بهینه‌سازی را به شدت به تأخیر بیندازند. مرحله بهینه‌سازی در مرحله بهینه‌سازی، مهم‌ترین وظیفه تحلیل‌گران نظارت بر همگرایی بهینه‌سازی و تشخیص خطاهایی است که ممکن است در کل فرایند رخ دهد. در بهینه‌سازی، اصطلاح «همگرایی» معمولاً برای نشان دادن اینکه به راه‌حل نهایی توسط الگوریتم رسیده‌است استفاده می‌شود. برای به حداقل رساندن خطاها، برخی از نویسندگان پیشنهاد کردند که شبیه سازی پارامتریک را اجرا کنند تا مطمئن شوند که قبل از اجرای بهینه‌سازی، شبیه سازی شکست خورده‌ای وجود ندارد. در بهینه‌سازی عملکرد ساختمان، تشخیص اینکه آیا با بهینه‌سازی به یک بهینه جهانی می‌رسد یا خیر، اغلب غیرممکن است. با این وجود، حتی اگر بهینه‌سازی منجر به یک راه‌حل غیربهینه شود، ممکن است در مقایسه با عدم اجرای هیچ بهینه‌سازی، عملکرد ساختمان بهتری به دست آید. مرحله پس پردازش در این مرحله، تحلیل‌گران باید داده‌های بهینه‌سازی را به نمودارها، دیاگرام‌ها یا جداول تفسیر کنند که از آنها می‌توان اطلاعات مفیدی از راه‌حل‌های بهینه استخراج کرد. بررسی اینکه آیا راه حل‌های یافت شده توسط بهینه‌سازی، قابل اعتماد یا قوی هستند، همیشه مفید است. | ## بخش 2: بهینه سازی عملکرد انرژی ساختمان | نتیجه‌گیری شد که بهینه‌سازی با استفاده از مدل‌های جایگزین نتایج تقریباً مشابهی با نتایج به‌دست‌آمده از انجام بهینه‌سازی با EnergyPlus در حلقه (از نظر کیفیت عددی) ارائه می‌دهد. بهینه‌سازی چند هدفه امروزه، بهینه‌سازی مبتنی بر شبیه‌سازی به یک رویکرد طراحی کارآمد برای برآورده کردن چندین الزام سختگیرانه در طراحی ساختمان‌های با کارایی بالا تبدیل شده‌است (مانند ساختمان‌های کم انرژی، خانه‌های غیرفعال، ساختمان‌های سبز، ساختمان‌های با انرژی صفر خالص، ساختمان‌های با کربن صفر…). در مسائل طراحی ساختمان در دنیای واقعی، طراحان اغلب مجبورند به‌طور همزمان با معیارهای طراحی متضاد مانند حداقل مصرف انرژی در مقابل حداکثر آسایش حرارتی، حداقل مصرف انرژی در مقابل حداقل هزینه ساخت و ساز سر و کار داشته باشند. بسیاری از طراحان در تلاشند تا با دستیابی همزمان به تعدادی از اهداف متناقض به یک فرایند طراحی ساختمان جامع دست یابند؛ بنابراین، استفاده از یک روش بهینه‌سازی چند هدفه که شبیه‌سازی انرژی و اهداف بهینه‌سازی چندگانه را تنظیم می‌کند، ضروری است. الگوریتم‌های تکاملی چندهدفه (MOEAs) برای چندین هدف استفاده شده‌اند، به عنوان مثال در طراحی ساختمان‌های سازگار با محیط زیست مقرون به صرفه، ساختمان‌های کم انرژی بسیار راحت یا بهبود مصرف انرژی خانه‌های خورشیدی با انرژی خالص صفر. بهینه‌سازی مبتنی بر شبیه‌سازی بدون شک یک رویکرد امیدوارکننده برای دستیابی به بسیاری از اهداف طراحی ساختمان است که عصر جدیدی از طراحی را به روی معماران و مهندسان باز می‌کند. بهینه‌سازی طراحی ساختمان ذاتاً یک تکنیک پیچیده چند رشته‌ای است که شامل علوم بسیاری از جمله ریاضیات، مهندسی، علوم محیطی، اقتصاد، علوم کامپیوتر و غیره می‌شود. دانستن توانایی روش بهینه‌سازی مبتنی بر شبیه سازی در بهبود اهداف طراحی مانند کیفیت محیط داخلی یا مصرف انرژی ساختمان بسیار مهم است. شبیه سازی پارامتریک برای بهبود عملکرد ساختمان می‌توان از رویکردی به نام «روش شبیه سازی پارامتریک» استفاده کرد. طبق این روش، ورودی هر متغیر، تغییر می‌کند تا تأثیر آن بر اهداف طراحی مشاهده شود. به دلیل ماهیت تکرار شونده آنها، این روش‌ها معمولاً توسط برنامه‌نویسی کامپیوتری خودکار می‌شوند. چنین روش‌هایی اغلب به عنوان «بهینه‌سازی عددی» یا «بهینه‌سازی مبتنی بر شبیه‌سازی» شناخته می‌شوند. بهینه‌سازی با استفاده از مدلسازی پارامتریک و الگوریتم‌ها رویکرد پارامتری محور به فرآیندهای بهینه‌سازی چند هدفه اجازه می‌دهد تا پیکربندی‌های شکل ساختمان بهینه‌شده را به‌طور همزمان و خودکار تعریف کنند. هنگامی که طراح پارامترهای متغیر را تنظیم می‌کند، الگوریتم کامپیوتر به‌طور خودکار طرح‌های جدیدی را تحت مقادیر پارامتر جدید ایجاد می‌کند. این بدان معنی است که می‌توان تعداد زیادی طرح مقایسه را از طریق ترکیب پارامترهای مختلف ایجاد کرد. فرایند اصلی مدل‌سازی پارامتریک شامل انتخاب پارامتر طراحی و برقراری ارتباط بین پارامترهای طراحی و مدل است. پارامترهای طراحی را می‌توان به پارامترهای شرایط، پارامترهای متغیر و پارامترهای وابسته تقسیم کرد. | ## بخش 3: بهینه سازی عملکرد انرژی ساختمان | پارامترهای شرایط، شرایط مرزی در یک پروژه هستند، از جمله داده‌های هواشناسی، عملکرد ساختمان، مشخصات سایت و طراحی و غیره. در نهایت، پارامترهای وابسته، پارامترهایی هستند که با پارامترهای شرایط و متغیر همبستگی دارند. الگوریتم‌های بهینه‌سازی الگوریتم بهینه‌سازی مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که برای جستجوی عنصر بهینه در میان گزینه‌های موجود و برای تولید سریع راه‌حل‌های با کیفیت بالا برای مسائل بهینه‌سازی، که معمولاً بر فرآیندهای الهام‌گرفته از زیستی متکی هستند، استفاده می‌شوند و شامل الگوریتم ژنتیک، الگوریتم تکاملی و الگوریتم بازپخت می‌شوند. از سوی دیگر، بهینه‌سازی عملکرد ساختمان، فرایند انتخاب مقادیر بهینه پارامترهای طراحی است. به عبارت دیگر، راه حل a را نمی‌توان در یکی از اهداف، بدون تأثیر نامطلوب حداقل یک هدف دیگر بهبود بخشید. افراد در مجموعه A ارزش تناسب یکسانی دارند که بالاتر از برازش افراد در مجموعه B است که به نوبه خود نسبت به افراد در مجموعه C برتری دارند. الگوریتم‌های تکاملی الگوریتم‌های تکاملی برای حل مسائل بهینه‌سازی چند هدفه استفاده می‌شود. در دهه گذشته، ابزارهای پارامتریک بخشی از ابزارهای استاندارد در طراحی معماری بوده‌اند. در این راستا، جفت کردن ابزارهای شبیه‌سازی عملکرد ساختمان با تکنیک‌های طراحی پارامتریک می‌تواند بازخورد بصری را به اشکال مختلف ارائه دهد که به نوعی توسط فرایند طراحی عملکردی پشتیبانی می‌شود. الگوریتمی که رفتار اجتماعی پرندگان یا ماهی‌ها را شبیه سازی می‌کند، جایی که افراد (ذرات) موقعیت خود را در یک فضای چند بعدی تنظیم می‌کنند تا راه حل‌های بهینه برای مسائل بهینه‌سازی پیدا کنند. PSO اغلب برای کارهای بهینه‌سازی پیوسته استفاده می‌شود و می‌تواند برای مسائل با فضاهای حل پیچیده و غیرخطی مؤثر باشد. این رویکرد پیچیده توانایی تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و ایجاد پیش‌بینی بر این اساس را دارد. (Long 2023, 484) الگوریتم‌های ژنتیک الگوریتم ژنتیک (GA) یک تکنیک بهینه‌سازی و جستجوی محبوب است که از فرایند انتخاب طبیعی و ژنتیک الهام گرفته شده‌است. الگوریتم‌های ژنتیک به‌ویژه برای مشکلاتی که فضای جستجو بزرگ و پیچیده‌است و روش‌های بهینه‌سازی سنتی ممکن است مشکل داشته باشند، مناسب هستند. فرایند جستجو از طریق نسل‌ها اتفاق می‌افتد، جایی که جمعیت برای یافتن بهترین راه حل‌ها تکامل می‌یابد. NSGA-II از تکنیک مرتب‌سازی غیرمسلط برای تعیین خوب بودن افراد با مقایسه و مرتب‌سازی آنها بر اساس معیارهای عینی استفاده می‌کند. | ## جمع‌بندی | بهترین افراد و افراد غیر تحت سلطه در جمعیت حفظ می‌شوند و در نسل‌های بعدی در روند تکامل شرکت می‌کنند.