未来极端温度条件下中国城市住宅存量节能策略的多目标优化
发布时间：2026-07-31 12:37:07| 浏览次数：
摘要要打造具有气候适应能力的城市，城市住宅建筑不仅要在正常气候条件下保持良好的能源性能，还要在日益频发的极端温度事件中依然如此。然而，现有的节能研究大多基于平均气候条件，忽视了极端温度带来的影响。本研究构建了一个多目标优化框架，旨在为中国城市住宅建筑在未来面临极端温度时的节能工作
要打造具有气候适应能力的城市，城市住宅建筑不仅要在正常气候条件下保持良好的能源性能，还要在日益频发的极端温度事件中依然如此。然而，现有的节能研究大多基于平均气候条件，忽视了极端温度带来的影响。本研究构建了一个多目标优化框架，旨在为中国城市住宅建筑在未来面临极端温度时的节能工作确定最优优先级。研究结果表明：（1）在未来的气候情景下，极端高温天气下的制冷能耗增长速度是供暖能耗的五倍以上。（2）在考虑极端温度因素后，帕累托最优解集有所扩大，尤其是在较寒冷的地区，这体现了年度节能效率与极端天气条件下的节能效果之间的权衡，而这种权衡在传统的平均气候条件下往往被忽视。（3）在年平均气候条件下被视为最优的节能措施，在极端天气条件下的表现则大幅下降，这说明传统的优化框架可能高估了其在极端气候条件下的适用性和稳定性。（4）在极端温度条件下，对现有建筑的外围结构进行改造以及应用可再生能源成为关键的干预措施。所有新确定的帕累托最优方案都包含了建筑外围结构改造措施，而在排名前五的方案中，应用可再生能源的频率从60%上升到了96%，这凸显了对外围结构改造与可再生能源应用同步推进的重要性。这些研究结果为中国城市住宅建筑的气候适应性节能工作提供了重要参考。
建筑物约占全球能源消耗总量的40%，其中住宅建筑是增长最快的部分[1]。在中国，快速的城市化进程使得住宅建筑的能源消耗占整个建筑行业能耗的45%，其中供暖和制冷需求占据主导地位[2]。由于过度依赖能源供给，这类建筑在面对气候变化时显得极为脆弱，因为中国大部分城市住宅建筑都是在现代能效标准出台之前建造的，其建筑外围结构的性能较差，而且供暖、通风和空调系统也较为陈旧[3]。随着极端温度事件的频发，这些老旧建筑会进一步加剧能源需求的峰值，扰乱电网运行，威胁能源安全[4,5]。因此，为城市住宅建筑确定合理的节能优先级，对于推动这些建筑适应气候变化以及实现中国建筑行业的碳中和目标具有重要意义。
通过改进建筑外围结构、升级主动式系统以及采用综合改造方案，大量研究推动了建筑节能技术的发展[6,7]。在城市建筑层面，综合改造方案已被证明能够显著降低能源消耗，相比单独采取某一项措施，综合方案的效果更为优异[8]。不过，这些策略的效果评估主要依赖于典型气象年数据，而这些数据反映的是长期的历史平均值，并非未来气候的发展趋势[9]。近期的一些研究表明，基于典型气象年的模拟结果会系统性地低估未来的制冷需求，同时高估供暖需求，因为这类模拟没有考虑到气候预测中所体现的升温趋势[10,11]。当将建筑能源模型与多种排放情景下的预测结果相结合时，供暖和制冷需求之间的平衡状况会发生显著变化，在气候温暖的地区，到本世纪中叶，制冷需求有可能翻一番[12,13]。更严重的是，极端温度事件会进一步加剧这些问题。长时间的高温热浪和严寒天气可能会引发非线性的能源需求激增，从而超出电网的承载能力，而且这类事件的频率和强度都在不断上升[14,15]。鉴于建筑物的使用寿命通常在30到50年之间，当前气候条件下制定的节能策略可能会在极端气候愈发频繁的情况下失去原有的效力[16]。这就凸显出有必要重新评估这些节能策略在未来气候条件下的表现，尤其是在极端温度事件发生时的效果。
为了在各种竞争性节能策略中确定最优方案，多目标优化方法已被广泛应用于城市和区域层面。通过优化方法，可以找到能够在节能效果、成本控制以及碳排放减少之间实现平衡的帕累托最优策略组合[17,18]，随后再利用层次分析法和TOPSIS等多准则决策方法对候选方案进行排序，将帕累托前沿转化为具体的优先建议[19,20]。如表1所示，建筑节能优化在分析尺度、优化技术以及决策目标等方面都取得了显著进展。早期的研究主要针对单栋建筑，运用单一或多重目标算法来优化建筑的能源性能、经济效益以及环境影响[21,22]。近年来，优化的范围已经从单栋建筑扩展到社区、街区乃至整个国家的建筑群体，这为大规模的改造工作提供了战略规划依据[23,24]。与此同时，基于帕累托原理的PG中国电子技术有限公司多目标优化方法也逐渐成为解决多项改造目标之间权衡问题的主流方法。
近期也有研究试图在改造优化过程中考虑未来气候变化的影响。有一些研究将未来气候情景纳入建筑能源模拟中，以此评估在气候变化背景下去实施改造措施的长期效果[24,32]。Dadras等人（2026年）还将极端温度事件纳入了未来气候的边界条件设定中[33]。不过，这些研究仅仅将未来气候数据作为模拟的输入，其优化目标仍然侧重于年度整体的性能表现。
尽管取得了这些进展，现有的多目标优化框架仍然是在年平均气候条件下优化节能策略的，很少考虑建筑整体在极端天气条件下的能源性能[34]。因此，极端气候是否会影响各类节能策略的相对重要性，进而改变需要优先采取的干预措施，目前仍不清楚。这种不确定性具有重要意义，因为不同的节能策略对极端温度的反应存在显著差异，这意味着在年平均气候条件下确定的优先级，在未来气候变化背景下可能不再是最优的。
为了解决这些存在的问题，本研究构建了一个决策框架，该框架将城市规模的建筑能源模型与多目标优化方法相结合，从而能够系统地分析极端温度如何影响节能工作的优先级以及决策的稳健性。本研究在三个方面做出了贡献。首先，它构建了一个城市规模的建筑能源模型，该模型将未来的逐小时气候预测数据与不同气候区域的建筑外围结构特性相结合，从而能够量化225个涵盖中国所有气候类型的城市在年平均气候条件以及极端温度条件下的策略效果。其次，它将极端高温和低温天气条件下的能源性能指标纳入多目标帕累托优化分析中，揭示了这些新增指标如何改变解决方案的空间结构，以及如何相对于传统的平均气候条件评估结果重新排列节能工作的优先级。第三，它通过结合TOPSIS方法与蒙特卡洛-狄利克雷权重扰动技术，评估了经过重新排序后的优先级方案的稳健性，从而区分出在不同城市中具有气候适应性的优先级方案和容易受权重变化影响的方案。
具体而言，本研究旨在实现以下目标：（1）量化中国在2030年（近期）和2050年（中期）两种气候情景下城市住宅建筑的未来极端温度条件下的能源消耗情况，以此分析未来气候变化将如何影响城市住宅建筑的能源需求；（2）从全国范围以及不同气候类型区域的角度，评估五种综合节能措施的年度节能效果、碳排放减少效果以及经济效益；（3）探讨在多目标优化中加入极端温度因素后，是否会导致节能优先级的重新排序，与传统的年平均气候条件评估结果相比有何不同；（4）在目标权重存在不确定性的情况下，评估最优策略排序的稳健性，从而区分出稳定不变的优先级方案和容易受影响因素影响的方案。这些研究结果为中国城市住宅建筑领域的气候适应性节能决策提供了有力的参考依据。
本研究涵盖了中国五个建筑气候类型区域内的225个地级市（见图S1），这些城市是在筛选数据并排除那些存在大量缺失信息的记录后选定的。根据《建筑气候区划标准》（GB 50178），中国的气候区域被划分为五个类型：严寒区、寒冷区、夏热冬冷区、夏热冬暖区以及温暖区。通过这些分类，可以体现出不同气候区域下优化结果的差异性
本研究将未来气候预测数据、城市规模的建筑能源模型以及多目标优化方法相结合，旨在为中国城市住宅建筑在面临极端气候条件时的节能工作确定最优优先级（见图2）。接下来的内容将分别详细介绍未来极端温度日的处理方法（3.1节）、城市住宅建筑能源模型的构建方法（3.2节）、节能措施的设计思路（3.3节），以及结合决策支持功能的多目标优化方法
本研究对比了2030年和2050年期间，极端高温日和极端低温日对年度能源消耗的贡献程度（见图4）。尽管基准值较低，但在极端温度条件下，制冷需求的增长速度远远快于供暖需求。虽然到2050年时，极端寒冷天气条件下的供暖能耗仍然较高（供暖能耗为6980亿千瓦时，制冷能耗为2210亿千瓦时），但制冷需求的增幅达到了94.64%，这一增幅是2030年到2050年期间供暖需求增长速度16.09%的五倍多。这种加速增长的趋势
本研究表明，在极端温度条件下，中国城市现有的住宅建筑的制冷需求增长速度将会远远快于供暖需求，这一趋势对城市能源基础设施的规划以及节能工作的优先级制定有着深远的影响。
从历史情况来看，中国的住宅建筑节能政策一直致力于提升不同气候区域内的供暖和制冷效率[[47], [48], [49], [50]]。然而，目前的政策重点以及基础设施投资力度
本研究结合未来气候预测数据、城市住宅建筑能源模型、多目标优化方法以及决策支持分析技术，对中国城市住宅建筑在未来面临极端气候条件时的节能工作优先级进行了评估。研究结果表明，未来的极端温度不仅会增加住宅建筑的能源需求，还会从根本上改变各类节能策略的最优优先级。
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作者声明，他们不存在任何可能影响本文研究结果的已知利益冲突或个人关系。
