基于数据的建筑能耗分析与建模
BIM技术在建筑设计中的研究应用
BIM技术在建筑设计中的研究应用随着科学技术的不断发展，建筑行业的设计和施工方式也在不断变革，其中建筑信息模型（BIM）技术的应用成为了当前建筑设计中的重要趋势。
本文将探讨BIM技术在建筑设计中的研究应用，并分析其在建筑设计过程中的优势和作用。
一、BIM技术的基本概念BIM技术是一种集成建筑设计、施工和运营管理的新型技术。
它利用数字化的建筑模型，将建筑的设计、结构、设备等方面的信息整合到同一个模型中，实现对建筑设计全过程的综合管理。
BIM技术通过三维模型的建立、信息的嵌入和共享，实现了设计、施工和运营中各个环节的优化和高效。
二、BIM技术在建筑设计中的作用1. 提高设计效率BIM技术可以将建筑设计、结构设计、设备设计等方面的信息整合到同一个模型中，实现多专业协同设计。
设计人员可以利用BIM技术进行三维建模，进行空间碰撞检测、材料计量等工作，从而提高设计变更的可控性，保证设计效果的一致性。
2. 降低设计错误BIM技术可以模拟建筑的全过程，包括建筑的设计、施工和运营管理。
设计人员可以在模型中模拟建筑的施工过程，分析建筑结构的稳定性和安全性，从而及时发现和解决设计中的瑕疵，降低设计中的错误率。
3. 提升设计质量BIM技术可以实现建筑设计过程的可视化和模拟，可以将建筑模型与工程量清单、材料参数等信息进行关联，为设计人员提供更精准的设计数据，从而提升设计质量，减少施工变更，降低成本。
4. 促进设计创新BIM技术可以提供更加直观、真实的建筑模型，为设计师提供更多的创新空间。
设计人员可以通过BIM技术进行多层次、多方向的设计探索，实现建筑的多元化和创新性设计。
三、BIM技术在建筑设计中的研究应用1. 基于BIM的建筑设计算法研究目前，建筑设计算法已经成为了建筑设计中的热点研究领域。
基于BIM的建筑设计算法可以利用BIM技术的数据和模型，根据建筑设计的需求，自动生成建筑外观设计、空间布局设计等方面的方案。
这种算法可以大大提高设计效率，为设计人员提供更多的设计选择，推动建筑设计的多元化和创新性。
BIM技术在绿色建筑全寿命周期内的应用分析
BIM技术在绿色建筑全寿命周期内的应用分析一、BIM技术在绿色建筑设计阶段的应用1、建筑能耗分析在绿色建筑设计阶段，BIM技术可以用于对建筑能耗进行分析和模拟。
通过BIM软件的能耗分析工具，设计师可以对建筑在不同季节、不同气候条件下的能耗情况进行模拟和预测，从而优化建筑的能源消耗结构，提高建筑的能源利用效率。
2、绿色材料选择BIM技术可以帮助设计师对各种建筑材料的环保性能进行评估和比较，从而选择符合绿色建筑标准的材料。
通过BIM软件的建模和材料库功能，设计师可以直观地了解各种材料的性能指标和环保认证情况，为绿色建筑的材料选择提供科学依据。
3、节能设计优化BIM技术可以通过建模和仿真分析，帮助设计师优化建筑的节能设计方案。
设计师可以在BIM软件中设计出不同的节能方案，并通过能耗模拟工具对其进行比较和评估，从而找到最优的节能设计方案。
1、施工工艺优化在绿色建筑建造阶段，BIM技术可以帮助施工方优化施工工艺，减少能耗和浪费。
通过BIM软件的施工仿真功能，施工方可以模拟建筑施工过程中的各种环境和条件，从而找到最优的施工方案，减少能耗和材料浪费。
2、建筑信息共享BIM技术可以在建筑建造阶段实现建筑信息的共享和协同工作。
各个施工方可以在BIM 平台上共享建筑模型和相关信息，从而实现信息的一体化，提高施工的效率和质量。
3、施工过程监控BIM技术还可以用于施工过程的监控和管理。
通过在BIM软件中建立建筑施工的模型和进度计划，施工方可以实时监控施工进度和质量，及时发现和解决施工过程中的问题，从而保证建筑的施工质量和安全。
1、建筑管理信息系统在绿色建筑运营阶段，BIM技术可以用于构建建筑管理信息系统，实现对建筑所有信息的集中管理和一体化应用。
通过BIM软件的建筑管理工具，建筑所有者可以对建筑的设备、设施、能耗等情况进行实时监控和管理，提高建筑的运营效率。
2、维护保养计划BIM技术可以帮助建筑所有者制定维护保养计划，保证建筑设备和设施的正常运行。
基于机器学习的建筑能耗预测模型研究
基于机器学习的建筑能耗预测模型研究随着全球对可持续发展的日益关注，建筑能耗的有效管理和预测变得越来越重要。
机器学习作为一种强大的数据分析方法，越来越多地被应用于建筑行业，以提高能源效率和降低碳排放。
本文将探讨基于机器学习的建筑能耗预测模型的研究进展和应用。
首先，为了建立可靠的建筑能耗预测模型，需要收集和整理大量的数据。
建筑能耗数据可以包括室内温度、湿度、照明、空调使用情况等。
此外，还可以考虑一些外部因素，如气象数据、当地电力价格等。
这些数据可以通过建筑自动化系统、传感器和计量设备获取，并经过预处理和清洗以去除异常值和噪声。
接下来，选择适当的机器学习算法对数据进行建模和分析。
常用的算法包括线性回归、支持向量机、决策树、神经网络等。
选择合适的算法对于建筑能耗预测的准确性和稳定性至关重要。
可以通过交叉验证和模型评估指标（如均方根误差和平均绝对百分比误差）来评估模型性能，并进行模型选择和调整。
在建立模型之后，需要对模型进行训练和优化。
训练模型的过程通常包括将数据集划分为训练集和测试集，并使用训练集来训练模型参数。
同时，可以使用一些优化算法（如梯度下降）来调整模型参数，以提高模型的拟合能力和泛化能力。
此外，还可以采用特征选择和降维等方法来提高模型的效率和准确性。
除了基于历史数据的预测模型，还可以考虑将机器学习模型与实时数据和反馈控制相结合。
通过实时监测和控制建筑的能耗，可以及时发现和修正能耗异常和浪费，从而进一步提高能源效率。
比如，可以利用机器学习模型对建筑能耗进行预测，然后与实时的能耗数据进行比较，如果存在较大的偏差，就可以触发相应的控制措施，如调整温度、照明和空调等。
此外，考虑到机器学习模型的复杂性和可解释性，还需要进一步研究和改进模型的可解释性和可视化方法。
通过对模型的解释和可视化，可以更好地理解模型的预测结果和决策过程，从而更好地应对不确定性和风险。
总之，基于机器学习的建筑能耗预测模型在提高建筑能源管理和可持续发展方面具有重要的应用价值。
能耗计算方法模型说明
能耗计算方法模型说明一、能耗计算方法模型的原理能量消耗=功率×使用时间×折旧系数其中，功率指设备或系统在指定时间内使用的功率，使用时间是设备或系统的运行时间，折旧系数是用于考虑设备老化和效率变化的修正系数。
这个公式可以应用于各种能源类型，如电力、天然气或燃料等。
对于复杂的设备或系统，可能需要更复杂的模型来计算能量消耗，例如考虑设备的启动和暂停时间、设备的压力和温度变化等因素。
二、能耗计算方法模型的应用1.建筑能耗计算：在建筑工程中，能耗计算方法模型可以帮助预测建筑物的能源使用情况，从而指导设计和优化建筑的能耗。
例如，在设计建筑物时，可以通过模型分析不同建筑材料的热传导性能，优化建筑的隔热效果，减少能源消耗。
2.工业能耗计算：在工业生产中，能耗计算方法模型可以用于评估和比较不同生产工艺的能源效率。
通过建立模型，可以计算不同工艺对应的能源消耗量，并选择最佳的生产方案。
3.交通能耗计算：在交通运输领域，能耗计算方法模型可以用于预测车辆的能源消耗量。
例如，在规划公共交通线路时，可以使用模型计算每条线路的能耗，评估其经济性和环保性。
4.农业能耗计算：在农业生产中，能耗计算方法模型可以帮助评估和优化农业生产的能源消耗。
例如，在种植作物时，可以通过模型计算不同作物对应的耗水量和能源需求，从而指导合理的种植管理。
以上仅为能耗计算方法模型的一些应用示例，实际应用可能更广泛和复杂。
三、能耗计算方法模型的开发过程一般来说，能耗计算方法模型的开发过程可以分为以下几个步骤：1.数据收集：首先，需要收集与能源使用相关的数据，如设备功率、使用时间、折旧系数等。
这些数据可以从设备厂商、生产记录或实测数据中获取。
2.模型建立：根据所收集的数据和预测需求，建立能耗计算方法模型。
根据采用的算法和模型类型的不同，可能需要进行数学建模和参数拟合。
3.数据处理和分析：经过模型计算后，需要进行数据处理和分析，生成用于预测和评估的结果。
建筑工程信息模型建模手册
建筑工程信息模型建模手册一、简介建筑工程信息模型（Building Information Modeling，以下简称BIM）是一种基于数字化技术的建筑设计和施工管理方法。
本手册旨在为建筑工程项目团队提供BIM建模的操作指南，帮助项目成员更好地理解和使用BIM工具，以提高建筑工程项目的效率和质量。
二、BIM建模准备工作1.软件选择与安装根据工程项目需求和团队熟悉程度，选择合适的BIM软件，并在计算机上进行正确安装。
2.模型结构规划在开始建模前，对整个项目进行结构规划，确定建模的范围、分工以及模型的基本构成要素。
三、BIM建模过程1.模型创建根据项目要求，在软件中创建一个新的建筑模型，并设置正确的尺寸单位和坐标系。
2.构建模型基础按照设计图纸，使用软件中的建模工具创建地面、墙体、柱子、楼板等基础构件，并设置正确的尺寸和位置。
3.添加建筑元素根据建筑图纸，逐个添加门、窗、楼梯、电梯等建筑元素，并设置相应的属性和参数。
4.添加系统元素根据机电图纸，添加相应的机电设备、管道、电缆等系统元素，并与建筑模型进行协同设计。
5.添加室内装饰根据室内设计图纸，添加室内装饰物，如家具、灯具、墙面材料等，并设置相应的材质和属性。
6.分配参数和属性为模型中的每个构件、元素分配正确的参数和属性，以便实现自动计算和数据交互。
7.模型联合和协同使用软件中的联合模型功能，将各专业的模型合并为一个整体模型，并进行冲突检测和解决。
8.模型带入场景将整个模型带入实际场景中，进行虚拟漫游、场景模拟和效果展示，以帮助项目团队和业主更好地了解设计方案。
四、BIM建模注意事项1.模型文件命名规范建议为每个模型文件命名时采用统一的命名规范，包括工程名称、日期、版本等信息，便于管理和区分。
2.文件保存和备份在建模过程中，定期进行文件保存和备份，以防数据丢失或误操作导致模型损坏。
3.模型构件分类和组织建议将模型中的构件按照功能和用途进行分类和组织，以便于后续的数据交互和提取。
基于trnsys的某数据中心能耗分析
0 引言
近几年来，随着互联网、通信业与云计算的快速 发展，数据中心市场也在迅速增长。据 IDC（Internet Data Center）数据统计，自 2013 年起，全球的数据中心 市场规模持续 10%的增长率，而中国的数据中心增长 速度更快，增长率达到 37%[1]。数据中心机房制冷系统 占数据中心能耗的 35%左右，所以机房制冷系统的节 能也成为研究者关注问题。目前，通常采用能耗利用 效率（Power Usage Effectiveness，PUE）来评价数据中
新建的郴州市某数据中心，以东江湖水为自然冷 源，PUE 值在 1.23 左右，实现了数据中心的低能耗。本
收稿日期：20181015 作者简介：曾丽萍（1976~），女，博士研究生，讲师；湖南省湘潭市福星东路 88 号湖南工程学院（411104）；Email: 465615910@ 基金项目：国家重点研发计划项目（2016YFE0114300）；湖南省青年联合培养基金（2015JJ6025）；湖南工程学院博士点基金
Energy Analysis of Data Center based of Trnsys
ZENG Liping1, LEI Aojun2, ZHANG Quan2, LING Li2 1 Department of Architectural Engineering, Hunan Institute of Engineering Xiangtan
数据机房采用精密空调 CRAH （Computer Room Air Handler）控制机房的温湿度，如图 2 所示，采用封 闭冷通道，架空地板下送风方 式（架空地板高度为 75 cm），冷气流从下通道送入架空地板层，再由地板风 口送至冷通道内，对服务器进行冷却，热空气经由机 架后面的热通道出来，再经机房顶部进行回风，避免 了气流组织的掺混。
绿色建筑设计中的建筑能源消耗模型与优化算法
绿色建筑设计中的建筑能源消耗模型与优化算法建筑能源消耗一直是绿色建筑设计中的重要问题之一。
随着环境保护意识的增强和能源资源的日益稀缺，绿色建筑的发展已成为建筑行业的一项重要任务。
而建筑能源消耗模型与优化算法则是实现绿色建筑设计的关键技术之一。
建筑能源消耗模型是一种通过对建筑物进行模拟和分析，预测和优化其能源消耗的方法。
通过模型，设计师可以了解建筑的能源消耗特点，并针对性地进行优化设计。
目前，常用的建筑能源消耗模型包括物理模型、统计模型和仿真模型。
物理模型是基于建筑物的物理特性和能源消耗规律建立的。
通过建筑的结构和材料属性，结合建筑，设计师可以定量分析和评估建筑物的能源消耗。
常见的物理模型包括建筑能耗分析（BEA）和建筑能源模拟（BEM）等。
统计模型则是通过大量数据和统计分析，建立建筑能源消耗的预测模型。
这种模型适用于对建筑物进行能源消耗评估和预测。
统计模型的应用可以帮助设计师制定合理的建筑能源消耗目标和措施，实现绿色建筑设计的优化。
仿真模型是通过计算机模拟建筑物在不同条件下的能源消耗。
它能够考虑到建筑物的材料、结构、设备等多个因素对能源消耗的影响，并通过模拟来优化建筑物的设计和能源利用。
仿真模型可以通过建模软件如EnergyPlus、DesignBuilder等来实现。
除了建筑能源消耗模型，优化算法也是绿色建筑设计不可或缺的一部分。
优化算法可以针对建筑能源消耗模型给出的结果，对建筑设计进行优化和调整。
目前，常用的建筑能源消耗优化算法包括支持向量机（SVM）、遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）等。
支持向量机是一种监督学习算法，在建筑能源消耗优化中，可以通过训练样本来预测建筑物的能源消耗。
设计师可以利用支持向量机算法对建筑进行模型学习，从而找到最佳的能源消耗方案。
遗传算法是一种进化算法，通过模拟自然界的进化过程，对建筑能源消耗进行优化。
遗传算法通过交叉、变异等操作，不断优化建筑能源消耗模型，寻找最优解。
建筑室内环境建模控制与优化及能耗预测
建筑室内环境建模控制与优化及能耗预测建筑室内环境建模控制与优化的作用越来越受到重视，因为它能够提高建筑物的舒适性、健康性和能源效率。
在这篇文章中，我们将讨论建筑室内环境建模控制与优化的重要性，并介绍一些常用的方法和技术，以及它们的能耗预测。
建筑室内环境建模控制与优化是利用计算机模型和控制算法来控制建筑内部环境的温度、湿度、光照等参数，以提供舒适和健康的室内环境。
这种技术可以通过调整空调、加热、通风和照明系统的操作来实现。
传统上，室内环境控制主要依靠人工操作，但是人工操作往往不够精确和高效。
通过建筑室内环境建模控制与优化，可以实现智能化的、自动化的室内环境控制，提高舒适性和健康性，同时降低能源消耗。
建筑室内环境建模控制与优化的方法和技术有很多，其中最常用的是基于物理模型和数据驱动模型的方法。
基于物理模型的方法是根据建筑物的结构和热力学原理建立数学模型，通过求解模型方程来计算建筑物的室内温度、湿度等参数。
这种方法需要建筑物的详细几何信息和材料参数，计算复杂度较高。
数据驱动模型则是基于历史数据和统计分析来预测未来的室内环境状态，通过建立数据模型来进行决策和控制。
这种方法不需要建筑物的详细信息，计算速度较快，但是准确性相对较低。
对于建筑室内环境控制与优化，能耗预测是一个重要的问题。
能耗预测可以帮助建筑管理者和设计师在决策过程中考虑能源利用效率，并采取相应的措施来降低能源消耗。
能耗预测可以通过建筑能耗模型和运算模型进行，建筑能耗模型是根据建筑物的特性和用途建立的数学模型，通过对建筑物的能耗过程进行建模和仿真来进行预测。
运算模型是基于历史数据和统计分析来预测未来的能耗状况，通过建立数据模型来进行决策和控制。
通过能耗预测，可以识别能源消耗的高峰时段和原因，进一步优化建筑室内环境控制策略，降低能源消耗。
在建筑室内环境建模控制与优化和能耗预测的过程中，数据的收集和处理非常重要。
建筑物的室内环境数据可以通过传感器和监测系统获得，这些数据可以包括温度、湿度、光照等参数。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
建筑逐 时照 明能耗数 据 ， 办公 设备 能 耗数 据 以及 办公 人数 ，
同时 调 查 了建 筑 管 理 控 制 方 式 ． 过 分 析 可 知 ， 公 设 备 能 经 办 耗 数 据 与 办 公 人 数线 性 相 关 ， 照 明 能 耗 数 据 与 办 公 人 数 以 而 及 太 阳辐 射 强 度 相 关 ， 为 非 线 性 关 系 ． 据 不 同 类 型 数 据 但 根
归树
ｒ ｇ ｅ ｓｏ ｒ ｅ ｅ ｒ ｓ ｉ ｎ ｔｅ ｓ
中 图 分 类 号 ： Ｋ Ｏ ； Ｐ３ １ Ｔ １ Ｔ １
文献标识 码 ： Ａ
建 筑 能 耗 分 析 是 确 定 合 理 的 节 能策 略 的基 础 ， 是 节 能 降 耗 工 作 的研 究 热点 之一 ， 内外 很 多学 者 国 对 于建 筑 能 耗 分 析 与 建模 方 法 进 行 了深 入 的研 究 ，
３ 日本 二 菱 电机 先 端 技 术 研 究 所 ， ． 三 日本 尼 崎 ６ １ ６ １ ． ６ —８ ６ ；４ 日本 二 菱 电 机 福 山 制 作 所 ７
摘 要 ： 建 筑 能 耗 数 据 进 行 深 入 分 析 ， 出 了 建 立 建 筑 电 力 对 提 能 耗 模 型 的 方 法 ． 先 对 建 筑 能 耗 进 行 了 分 项 计 量 ， 计 了 首 统
ｒ ｇｒ ｓ ｉ ａ ｇ ｒ ｔ ｍ ； ｅ ｅ ｓｏｎ ｌ ｏ ｉｈ ｄ ｉｉｎ ｔｅ ； ｃａ ｓｆｃ ｉｎ ａ ｅｃｓｏ ｒ ｅｓ ｌｓ ｉｉａｔｏ ｎｄ
的特点 ， 分别 建立 了线性 回归模 型 以及 决 策树 模 型． 模 型 该
可 以预 测 建 筑 能 耗 并 评 估 建 筑 管 理 方 式 对 能 耗 的影 响 ． 关 键 词 ： 筑 电 力 能 耗 ；线 性 回归 算 法 ；决 策 树 ；分 类 与 回 建
ｎｕ ｂ ｏ ｐｅ ｐｌ ａ ｓ ａ ｒ ｄａｔｏ ｍ ｅｒ ｆ ｏ ｅ ｎｄ ｏｌｒ ａ ｉ ｉｎ ｉ ｅ ｉｙ， ｂ ｔ ｅ ｎｔ ｎｓｔ ｕｔ ｈ ｒ ｌ ｉ ｎｓ ｐ ｗａ ｎ ｎｌｎｅ ｒ Ａ ｃａ ｓｆｃ ｉ ｍ ｏ ｅ ｗａ ｅａｔｏ ｈｉ ｓ ｏ ｉ ａ． ｌｓ ｉｉａｔｏｎ ｄｌ ｓ
第３ 第 １ ８卷 ２期
２１ ０ ０年 １ ２月
同 济 大 学 学 报 （ 然 科 学 版） 自
Ｊ Ｕ Ｎ ＬＯ Ｏ Ｇ Ｉ Ｎ Ｖ Ｒ Ｉ Ｙ Ｎ Ｔ Ｒ ＬＳ Ｉ Ｎ Ｅ Ｏ Ｒ Ａ ＦＴ Ｎ Ｊ Ｕ Ｉ Ｅ ＳＴ （ Ａ Ｕ Ａ Ｃ Ｅ Ｃ ）
Ｖｏ１３ ． ８ Ｎｏ． ２ １
ＬＵ ａｄｎ ， ／ Ｄ ｎａ
Ｑ ｕ Ｍ ｒＫ ｚ￣ｋ ， ｉ ｋ ｉ ｎ ， ｏｉ ａｕ ｉ Ｋｄ Ｙ ｉ ｊ 。 ａｕｏ
（ ．ｏｌｇ ｆ ｌｃｒｎｃ ｎ ｎｏｍａｉｎ Ｔ ｎ Ｕ ｉｅｓｔ Ｓ ａｇ ａ １Ｃ ｌ ｅｏ Ｅｅ ｔ ｉｓ ｄＩｆｒ ｔ ， ｏ ａｌ ｎｖ ｒｉ ｈｎ ｈ ｉ ｅ ｏ ａ ｏ ｙ，
ｄ ｖ ｌ ｐ ｄ ｗｉｈ ｔ ｅ ｄ ｃ ｓｏ ｒ ｅ ａｇ ｒｔ ｍ ． ｉｈ ｔ ｅ ｍｏ ｅｓ ｅ ｅ ｏ ｔ ｈ ｅ ｉｉｎ ｔ ｅ ｌｏ ｉ ｅ ｈ Ｗ ｔ ｈ ｄ ｌ，
ｅ ｅ ｔ ｉｉｙ ｏ ｓ ｍ ｐｔｏｎ ｃ ｎ ｂ ｅｄｃ ｅｄｈｏ ｌ ｎ ｅ ｉ ｐ ｃ ｌ ｃ ｒｃｔ ｃ ｎ ｕ ｉ ａ ｐｒ ｉｔ ｕｒｙ ａ ｄ ｔ ｍ ａ ｔ ｅ ｈ
Ｄｅ ．２ １ ｃ ００
文章 编 号 ： ２ ３３ ４ （０ ０ １—８ １０ ０ ５ —７ Ｘ ２ １ ）２１４ —５
基 于 数 据 的 建 筑 能 耗 分 析 与 建 模
刘 丹 丹 ， 陈启 军 森 一 之。 木 田 幸 夫 ， ，
（． １ 同济大学 电 子信息工程学 院， 上海 ２ １ ０ ；２ 上海电力学院 计算机 与信息 工程学 院 ． ０８４ ． ． ２０９ ； 上海 ０ ０ ０
这 些研 究 可 分 为 两 类 ． 一 类 研 究 ¨ ４主要 以建 筑 第 １３ 结 构 为 研 究对 象 ， 建 筑 设 计 阶段 使 用 建 筑 能 耗 逐 在
Ｄａ ａ ｂ ｓ ｄ Ａｎ ｌ ｓｓ ａ ｄ Ｍｏ ｅ ｉ ｇ ｏ ｔ － ａ ｅ ａ ｙ ｉ ｎ ｄ ｌｎ ｆ Ｂｕｉ ｉ ｌ ｎｇ ｄ Ｅｌｃ ｒｃｔ ｅ ｇ ｎ ｕ ｔｏ ｅ ｔ ｉｉｙ Ｅｎ ｒ ｙ Ｃｏ ｓ ｍｐ ｉ ｎ
２ １ ０ Ｃｈ ｎ ； ２． ｃ ｏ ｌ ｏ ｍｐ ｔ ｒ ａ ｄ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ Ｅｎ ｉ ｅ ｒ ｎ ０ ８ ４， ｉ ａ Ｓ ｈ ｏ ｆＣ ｏ ｕ ｅ ｎ Ｉ ｆ ｒ ｔ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ， ｏ
时 模 拟 软 件对 于 能耗 进 行 预 测 ． 拟 软 件 多 以热 力 模 学 理 论 为基 础 ， 合 考 虑 影 响 建 筑 能耗 的多 种 内扰 综 （ ， 用方 式 等 ） 外 扰 （ 境 ） 素 ， 出热 力 学 方 人 使 、 环 因 列 程 进 行 求解 ， 出建 筑 在 满 足人 的需 求 以及 达 到 人 得
ｏ ｕ ｌｉ ｇ ｆ ｂ ｉ ｎ ｍａ ａ ｅ ｎ ｍｏ ｅ ｎ ｏ ｒ ｅ ｎ ｓ ａ ｎ ｅ ｄ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｄ ｏ ｐ ｗｅ ｄ ｍａ ｄ ｃ ｂ
ａ ｓ ｓ ｅｄ． ｓｅ ｓ Ｋ ｅｙ ｗ ｏ ｄｓ： ｂ ｌ ｉ ｅｅｃ ｒｃｔ ｅ ｒ ｃ ｓ ｒ ｕｉｄｎｇ ｌ ｔｉ ｉｙ ｎｅ ｇｙ ｏｎ ｕｍｐｔｏｎ； ｌｎ ｒ ｉ ｉ ｅａ
Ｓ ａ ｈ ｉＵｎｖ ｒ ｉ ｆＥｌｃｒｃ Ｐｏ ｒ Ｓｈ ｎ ｈ ｉ２ ０ ９ Ｃｈｎ ｈ ｎｇ ａ ｉｅ ｓｔ ｏ ｅ ｔｉ ｗｅ ， ａ ｇ ａ ０ ０ ０， ｉａ； ３． ｙ Ａｄ ａ ｃ ｄ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｒ ＆ Ｄ ｎｅ ． ｉ ｕ ｉｈ ｅ ｔｉ ｒｏ ａｉｎ， ｖ ｎ ｅ ｃ ｎ ｌｇ Ｃｅ ｔｒ Ｍ ｔ ｂｓ ｉＥｌｃｒｃ Ｃ ｐ ｒ ｔｏ ｓ ｏ