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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)
摘要：本发明公开一种建筑节能改造优化决策支持方法，该方案集成了基于边际减排成本分析和基于方差的敏感性分析的建筑特征选择方法；基于非支配排序差分优化求解的多目标优化问题；并提出了提供决策支持的方法。借助数据驱动模型，使用目前已被验证和应用的全球气候模型，以考虑受气候变化影响的建筑未来能耗影响的不确定性。对层次聚类算法的进一步探索和使用，为高维多目标优化算法提供了决策支持。该方案能够可视化、保留和恢复整个决策路径，使多目标解的决策过程更加透明和直观，具有广泛应用于单体建筑节能改造项目的潜力，并对实际建筑节能改造项目的快速优化和决策具有现实意义和应用价值。
主权项：1.一种建筑节能改造优化决策支持方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，基于电阻-电容模型理论构建建筑能耗模型；S2，预测未来逐时气象数据，将未来逐时气象数据输入至建筑能耗模型中，获取未来逐时能耗，对未来逐时能耗模拟结果进行训练，以生成数据驱动模型；S3，选择预优化决策变量，计算每种预优化决策变量下，未来逐时气象数据的未来逐时能耗及生命周期内的净现值；根据净现值分析并确定优选决策变量；S4，确定多目标优化问题，采用非支配解排序的差分进化算法，对优选决策变量进行多目标优化；S5，采用层次聚类算法对所生成的多目标优化结果进行自动聚类，并以平行坐标图为基础，生成可视化的决策支持路径；步骤S3中，分析并确定优选决策变量，具体为：S31，采用边际减排成本分析方法，分析每一预优化决策变量对所选择的目标函数的影响；S32，基于方差的敏感性分析方法，分析每一预优化决策变量对系统的影响；步骤S5具体为：S51，获取帕累托前沿并基于层次聚类算法对解集进行聚类；S52，对优选决策变量和多目标进行平行坐标轴绘制，得到平行坐标图；S53，建立平衡的建筑改造决策思维模式以模拟决策过程，并根据该思维模式选取相应聚类后对下一层级解集进行聚类，以此类推获得最终解集；S54，对模拟结果进行可视化处理，生成决策支持路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学(深圳) 一种建筑节能改造优化决策支持方法
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