灰狼算法联合能耗反向优化的TMY气象要素权重调整方法研究

摘要

典型气象年(Typical Meteorological Year, TMY)是能够反映不同类型气象要素在建筑所在地周期变化规律的室外设计计算参数文件，其精准度与建筑节能设计以及能耗模拟的准确性密切相关.TMY传统的挑选方法源于建筑的太阳能资源利用，依据不同气象要素对建筑的作用机制进行赋权，皆采用统一的权重因子，未考虑不同地域之间的气候特征.本文基于信息技术与建筑物理交叉，采用灰狼算法(GWO)基于原始气象数据到建筑能耗模拟结果的迭代优化过程提取不同地域的气象资源分布特性，来修正各气象参数权重因子.为优化气象要素到模拟结果的迭代过程，本文开发了TMY耦合平台，实现了参数修改与能耗模拟的自动化.结果显示：采用灰狼算法改进的TMY可以反映不同地区的气候特征，为气象资源的分析与利用提供了更精确的工具和方法，具有重要的应用前景.本研究经计算得出的TMY在气象参数的权重选择上较原有方案更贴近长期平均值，相应的能耗模拟结果也更接近30年平均值.本研究对运用信息技术提升TMY的准确性及建筑节能设计和能耗模拟有直接的意义.

关键词

典型气象年 / 灰狼算法 / 权重调优 / 建筑节能