Given the current huge stock of existing urban communities and their vast distribution, the potential for energy conservation is high and the needs for green transformation of the communities are urgent. From a performance perspective, and collecting the information data of the to-be-transformed areas as a basic method, this study systematically listed relevant laws, regulations, assessment standards, and case studies from home and abroad; It builds a policy item collection of residential green transformation measures, and sets up a typical case sample library of residential green transformation at home and abroad. This study also builds numerical models of green transformation based on BIM and GIS platform, and determines the priority of the actions that transform the community. With Differential Evolution(DE) algorithm, this study strives to offer an optimal solution focusing on performance and encompassing environmental improvement, energy saving, comfortability improvement, and cost cut. This study sets a foundation in terms of both theory and data, for further formation of assessment standards and regulations of green transformation.
针对我国当前城市既有住区存量巨大、分布广泛、“节能减排”潜力显著、绿色化改造需求迫切的现状,以基于性能表现的城市既有住区绿色化改造为着眼点,以收集待改造住区信息数据为基础手段;系统梳理国内外既有住区相关法律、法规、评价标准、实践案例等,构建既有住区绿色化改造措施策略项集合,建立国内外既有住区绿色化改造典型案例样本库;构建基于BIM、GIS联合平台的绿色化改造数理模型,权衡判断单一目标下既有住区改造措施的优先级,以差分进化算法(DE)探究环境提升、节能、减排、成本增量降低等多目标下,性能导向的改造最优解。为下一步城市既有住区绿色化改造评价标准、相关规范以及实施细则的制定提供坚实的理论基石和数据支撑。
针对我国当前城市既有住区存量巨大、分布广泛、“节能减排”潜力显著、绿色化改造需求迫切的现状,以基于性能表现的城市既有住区绿色化改造为着眼点,以收集待改造住区信息数据为基础手段;系统梳理国内外既有住区相关法律、法规、评价标准、实践案例等,构建既有住区绿色化改造措施策略项集合,建立国内外既有住区绿色化改造典型案例样本库;构建基于BIM、GIS联合平台的绿色化改造数理模型,权衡判断单一目标下既有住区改造措施的优先级,利用 DE 算法的全局搜索功能,以改造性能最大化为目标函数,以环境提升、节能、减排、成本降低四个因素为目标函数的自变量,根据四个因素的重要性或者优先级,设定不同的权重,选取基于环境提升、 节能、 减排、成本增量降低等多目标的措施项控制参数,对措施的多样性实施控制,进行变异和交叉操作,利用基于贪婪思想的选择操作,筛选出平衡多目标的优化策略,得出环境提升、节能、减排、成本增量降低等多目标综合优化性能导向的改造最优解。进一步通过制定改造设计步骤,从城市圈层、街镇类型、住宅类型与布局层层递进,制定既有住区改造优化方案遴选流程:一方面,从城市尺度推出优化社区空间与系统设计建议导则;一方面从建筑尺度推出设计概念与方案,精确地推出多目标优化设计方案,并结合实际案例对方案进行比较与反馈,为下一步城市既有住区绿色化改造评价标准、相关规范以及实施细则的制定提供坚实的理论基石和数据支撑。
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数据更新时间:2023-05-31
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