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基于混乱度的城市空间建筑形态和太阳能利用潜力相关性研究

日期:2019-11-21 20:12 作者:上海论文网 编辑:vicky 点击次数:179
销售价格:0 论文编号:el2019112120123719468 论文字数:3908 所属栏目:建筑学论文
论文地区: 论文语种:其他 论文用途:其他

本文是一篇建筑学论文,本研究使用模拟分析具有不同混乱度,不同容积率,不同峰度和偏度条件下年总太阳辐射量和城市空间形态的相关性。用混乱度这个概念涵盖相对较多的样本数量。


第一章  绪论

1.1 研究背景
随着城市的快速发展,人口增长和经济扩张,高密度的城市环境不断激增,并且伴随着大量的能源消耗。不可再生能源枯竭等问题迫使我们寻找可再生清洁能源实现可持续发展和环节气候问题,太阳能因为取之不竭的特性得到广泛应用。
在以往的研究中,从单体建筑实现光伏建筑一体化,到太阳能在街区尺度的研究,再到目前研究最多的城市空间形态和太阳能的相关性研究都有不同程度的进展。
在单体建筑尺度,Hachem[1]及其同事研究了两层住宅单元的关键设计参数和可能影响太阳能收集潜力的建筑模式。在不同的空间布局模式中研究了凸形和凹形的通用建筑类型。他们的研究结果表明,建筑物的形状和方向对太阳能获取具有重大影响。在街区尺度,Taleghani,Tenpierik,van den Dobbelsteen 和 de Dear [2]探讨了城市街区类型对能源使用和热舒适性的影响,他们发现地面与体积比是一个重要的几何因素,且庭院模式在获取太阳能方面占有优势。在城市尺度,Chatzipoulka,Compagnon 和 Nikolopoulou [3]  对来自伦敦的 24 个代表性城市结构的研究发现,建筑密度对太阳能潜力有负面影响。他们还确定了量化城市空间形态的一些关键因素,这些因素将显着影响开放空间和建筑物外墙的太阳能潜力,例如建筑物之间的平均间距,场地覆盖率,建筑形式的方向性和复杂性,以及建筑物高度的变化等。
由于太阳光线的方向性以及与城市几何形状的可预测的相互作用,可以精确地模拟城市表面的太阳辐射。这使得能够非常精确地探索和定义城市空间形态与太阳能可用性之间的因果关系。由于不同城市之间以及城市内的城市几何形状可能存在显着差异,因此将几何属性与太阳辐射的可用性联系起来可以更好地理解现有的城市形态,并促进未来的设计和规划决策并缓解能源危机。由此可见,太阳能规模化应用已成为发展趋势。
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1.2 研究目的和意义
1.2.1  研究目的
截止目前,涉及到的城市空间形态优化大多以理想模型为研究对象,尽管找出了优化的城市空间形态,但是这种方法的实用性不强,同时缺乏严谨性和客观性。而现如今,学科交叉研究是不可逆转的趋势,且有利于在单个学科研究领域找到新的突破口。因此,本文希望针对城市空间形态高度方向的变化,提出“混乱度”概念,从混乱度,峰度,偏度角度实现定量研究,一方面总结城市空间形态和年总太阳辐射量,SVF 等相关性;另一方面用合理的数学参数描述这种相关性,实现定量研究。通过研究,对于更加合理的城市设计,提高太阳能利用潜力有着指导意义。
1.2.2 研究意义
本文的研究意义在于建立了更为可靠和高效的基于数学理论的建筑群物理性能模拟优化平台,并在传统算法优化的基础上提出新的优化策略和新的研究手段。本文的研究意义有以下几点:
(1)实现定量研究
以往对太阳能城市设计方面的研究,一种是基于真实城市形态,通过将城市划分成 N 个单元格,基于形态学指标的控制,得出优化的城市形态,但是这种方法的局限性在于,并不适用于每一个城市,城市机理的不同,气候条件的改变,都会使结果存在很在误差;第二种是采用理想化的城市模型,笔者将理想化模型研究又分为两小类。一类是采用类型学的方法找到合适的城市形态然而这种方法的局限性在于:无法把所有的形态都进行列举,人为控制因素过大,这导致最优化的形态很有可能在前期就被过滤掉,导致结果并不可靠。第二类是算法优化,通过不断的循环比较得出利于太阳辐射的城市空间形态。
笔者认为目前的算法优化都是单方向运算,如图 1.1 所示。以往的研究已经充分证实了利于太阳辐射的空间形态,但是目前缺乏合适的参数描述城市空间形态和太阳能以及其他物理参数之间的关系,也正是因为缺乏这种相关性的描述,目前阅读者只能得出优化的形态是什么,但是运用到实际研究中却缺乏合理的参数进行指导,缺乏定量研究。

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第二章  理论背景与研究方法

2.1 数学理论背景
2.1.1 混乱度概念的提出
方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在样本数量统计中,我们总是希望一组数据的方差越小越好,他表达的是整体的稳定性。但是从以往对太阳能城市的研究中,我们得出建筑高度的差异越大越有利,因此,引入“混乱度”的概念,表达目标建筑群高度与平均高度的偏离程度,混乱度值越大,建筑高度变化越大,从而量化建筑高度变化的复杂程度。

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2.2 研究方法
2.2.1 平台的建立
2.2.1.1 建筑模型生成及表现软件
如图 2.2 所示,Rhinoceros(Rhino)是目前应用比较广泛的  3D NURBS  工业建模软件,优点在于兼容性强,上手简单,接口齐全,可以与多种插件相互载入,以及可以内部搭接参数化设计平台  Grasshopper(以下简称 GH),在国内外的建筑设计界使用广泛。本文选择 Rhinoceros  作为建筑信息化的建模软件。

同时,本文使用 GH 作为 Rhino 建模中的参数输入和输出的中间平台。因为本文要实现自动运算,Rhino 平台中的建模是一次性的,不能实时变化,而 GH 可以实现数据的实时更新。GH 类似于 Rhino 平台当中的一个图示化算法编辑器。
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第三章 建筑表面年总太阳辐射量与城市空间形态关系 .............. 31
3.1 模型设定及边界条件 ......................... 31
3.1.1 模型设定 ................................ 31
3.1.2 模拟设定 ............................. 32
第四章 建筑表面年总太阳辐射量和 SVF 相关性分析 ................. 65
4.1 模型设定及边界条件 ............................ 65
4.2 数值模拟结果及分析 ............................... 67
第五章 不同城市空间形态下太阳能利用潜力分析 ................... 82
5.1 模型设定及边界条件 ................................................ 82
5.2 基于容积率条件下的太阳能潜力分析 .................................. 83

第五章  不同城市空间形态下太阳能利用潜力分析

5.1 模型设定及边界条件
模型边界条件设置如表 5.1 所示,平面布局如图 5.1 所示,在图 5.1 中 0#,2#,6#,8#所在位置为角点,1#,3#,5#,7#为中间点,4#位置为中心点,以阵列排布方式排列。9 栋建筑的高度浮动范围在 0-20 层之间,平均高度 10 层,每层的高度 4.5m。模拟边界条件如表 5.2 所示,与第四章所用模型和模拟边界条件一致。唯一不同是本章节将太阳能按照三种不同的使用功能进行分类,分类方法参考 Kyung Sun Lee 等相关研究  [17],替代第四章对年总太阳辐射量的研究。第一类是被动式加热:216-400kwh/m2,第二类是太阳能主动式加热:400-800 kwh/m2,第三类是光伏发电:>800 kwh/m2。

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第六章  结论与展望

6.1 结论
本文采用混乱度,峰度,偏度的概念研究了城市空间形态与太阳能应用之间的关系。利用 GH 和 python 等方法建立参数化算法,实现基于城市空间形态的太阳能年总辐射量分析。从上述模拟结果可以看出,城市空间形态对建筑表面年总太阳辐射量和天空率都有很大的影响,从简化几何模型的模拟数据出发,可以总结出以下街区形态设计策略:
(1)建筑表面年总太阳辐射量和混乱度呈正相关,要求建筑高度差异性多样化,在同一容积率条件下混乱度越大有利于太阳辐射的获取。年总太阳辐射量和峰度呈负相关,峰度越小有利于太阳辐射的获取。说明混乱度的增大如果是极其低矮或者过高的建筑导致的,则不利于年总太阳辐射量的获取。年总太阳辐射量和偏度相关性不强。庭院式的城市空间形态利于太阳辐射的获取。城市空间形态四个立面中间建筑高度低于两侧同样有利于太阳辐射的获取。这给实际生活中节能型街区建设起到引导作用。
(2)太阳辐射不同的使用用途有不同的阈值,太阳能被动式加热 216kwh/m2,太阳能主动式加热 400 kwh/ m2,光伏发电 800 kwh/ m2,用某个区间段的年总太阳辐射量/年总太阳辐射量来指代该区间的太阳能潜力,可以发现,同一容积率下,混乱度的变化对太阳能潜力影响不大。同一混乱度下,随着容积率的增加,太阳能被动式加热潜力下降,太阳能主动式加热潜力和光伏发电潜力递增。太阳能被动式加热潜力,太阳能主动式加热潜力和光伏发电潜力与峰度和偏度的关系都不大。而太阳能潜力大并不代表获得的太阳辐射大,且根据大量的数据分析也发现太阳能潜力基本是一个定值,变化不大,因此,可以简单的只考虑增加年总太阳辐射量从而达到使用清洁能源的效果。
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