摘要：本文根据方案设计阶段的特点，建构基于自然采光动态模拟的严寒地区办公建筑整体能耗预测模型，对方案的自然采光性能进行评价，提出定性和定量相结合的设计策略。本研究侧重光环境性能评价，探讨应用自然采光的设计方案对于建筑节能性能的影响。本文以办公空间模式、外窗可见光透过率、照明控制方式、朝向、进深层高比为变量，运用DIVA、COMFEN 软件，研究严寒地区办公建筑光环境质量、整体能耗及主要空间设计参数三者之间的关系, 建立自然采光性能预测模型。用HDRI技术来验证计算结果的准确性；用6 个实际方案简化模型验证预测模型的准确性。最后计算主要空间设计参数的敏感性系数，总结归纳严寒地区办公建筑方案设计阶段自然采光设计策略。

关键词：办公建筑；自然采光性能；整体能耗；设计策略

现代办公建筑的发展，对办公环境的健康性、舒适性、生态性不断提出新的要求，使得建筑节能设计在方案设计中的重要性愈加彰显。节能技术介入设计越晚，节能潜力越低，且节能措施的单位成本越高[1]，因此，我们亟需一种可以用于建筑方案设计阶段且简单易行的能耗预测及建筑环境评价方法。这一方法基于建筑性能表现及节能研究；应用于建筑设计初期的方案设计或方案评价；为设计研究人员或方案评价人员提供一种便捷可靠的实用工具。本文即试图通过对严寒地区办公建筑空间类型及能耗构成研究，建立预测模型，进而提出这样一种预测评价方法并对其可靠性进行验证。

1 严寒地区办公建筑典型模型

1.1 办公建筑空间模式调研与分类原则

对哈尔滨市2003 年至2013 年建设的办公建筑进行抽样调查（图1.1），置信区间取95%，误差取5%，调研量为100 栋，其基本空间模式和平面空间组织模式调查结果分别列于图1.2 和图1.3。

建筑的平面空间组织模式对建筑能耗影响巨大，而平面空间组织模式分类又取决于建筑基本空间模式分类；因此，能耗预测模型的基础首先是对空间特征的分类[2]。通常的分类方法依据几何形体、规模和标准层面积等，考虑到办公建筑的能耗构成特点和功能布局的特殊性，本文的空间分类标准基于以下两点：1) 空间的功能形式；2) 空间的组合模式。笔者在实地调研中验证：空间的功能布局主要取决于其使用功能。办公建筑空间从功能上可以分为办公空间和公共空间。公共空间又可分为辅助空间和交通空间。公共空间的形式从平面看主要有三种：中心公共空间、带状公共空间和边界公共空间，从剖面关系看则可分为竖向、L 形、T 形、阶梯形四种。

1.2 严寒地区办公建筑典型模型深度确定

采光分析使用的软件DIVA 是以采光系数法为计算依据，模型的深度会很大程度上影响计算结果[3]，为了保证模拟结果的可靠性，首先设计三组不同深度的模型（图1.4），再根据模拟结果来确定最终典型模型的建模深度。三组模型的深度区别标准是：有无梁柱体系及幕墙分隔，有无其他楼层影响，以及有无建筑内部分区及辅助空间分隔墙。经其他设置均相同的模拟计算，平均DA 值相差64%（见表1.1）。可见模型深度对于计算结果的影响不容小觑，本研究选用距实际结果最相近的第三组模型深度为用于模拟计算的典型模型深度。

1.3 严寒地区办公建筑典型

模型描述

根据调研结果，哈尔滨地区办公建筑空间组织模式在样本中出现数量最多、最为典型的为两种类型：第一种类型：中心平面，“I 形”剖面公共空间，“H 形”辅助空间开放办公式（COU）；第二种类型：带状平面，“I 形”剖面公共空间，“L 形”辅助空间办公单元式(BIL)。两种类型分别为17 栋及44 栋。属于这两种典型空间组织模式的样本占到调研总数的61%。因此以这两种空间组织模式为基础，建立严寒地区办公建筑典型模型（图1.5）。图中白色部分为公共空间，灰色为办公空间，深灰色部分是辅助及交通空间。典型模型深度以最接近实际结果的模型深度即第三组为准，包括梁柱体系，窗框及幕墙分隔，其他楼层的遮挡影响根据三种主要功能的不同分区计算。

2 严寒地区办公建筑照

明能耗预测模型

2.1 评价指标

《建筑照明设计标准》GB50034-2013 中对办公空间的照度规定为大于300lx，公共空间及辅助空间的照度规定为大于150lx。用自然采光满足率Daylight Autonomy (DA)评价自然采光节能性能，根据不同功能要求以规定照度为阈值，测试满足此照度要求的累计小时数和室内需要照明总小时数的比值。不同的自然采光应视情况选取照明控制方式，连续调节或开关控制。照明控制方式不同，自然采光节能率计算方法有所不同。当室内照度值不满足要求时，连续调节就用人工照明补足，使其达到照度要求，此时DAcon为室内照度值与照度要求值的比值，而开关控制完全依靠人工照明，此时DAmax 为0；用有效采光照度Useful Daylight Illuminance (UDI)来评价自然采光环境性能，研究表明：当工作面照度大于2000lx 的情况下，使用者感受到眩光的几率大大增高，这个范围值由A Nabil[4]在2005 年针对办公空间的评价提出,并于2012 年由J. Mardaljevic[5]验证，UDI 值确实与眩光产生的可能性有直接关系，这一参数是根据全年气候的每小时数据，来描述室内自然采光是否有效的评估参数，具有较高的准确度，并且可以考量到使用者舒适度；较自然采光系数DF（Daylight Factor）有更大的意义。

2.2 软件介绍及设置

1.使用DIVA for Rhino[6]计算可使用自然采光区域的大小。Diva for Rhino 是由哈佛大学设计研究生院开发的一款以Radiance[7]为计算核心的采光性能模拟及能耗计算软件，Radiance 是目前公认最为权威的光环境模拟软件,并且已经过多位学者验证其可靠性(Grynberg, 1998 and Mardaljevic, 1997)[8-9],本研究使用的是IVA2.1.1.1。DIVA 的优势在于直接与Rhino 强大的建模功能相结合，并且DIVA 的动态计算釆用的是Perez 全气候天空亮度模型,根据83、84 年的观测数据统计,哈尔滨地区全阴天空只占7.1%，因此CIE全阴天天空模型并不适合描述哈尔滨实际的天空状况。导入Energyplus 全球气象数据库关于哈尔滨地区（45° 45' 0" N / 126° 39' 0" E）典型气象年逐时气象数据,软件根据以上光学数据建立Perez 天空模型可以综合计算全年阴天、晴天和多云天等各种天空条件下直射光、漫射光及地面反射光对室内自然采光的影响。

设置条件为当工作面照度低于300lx 或工作面产生眩光时，则开启人工照明系统；运行时间设置为工作日早8 点到晚5 点，全气象参数天空模型不仅与地理位置(特定的气象数据)、窗户朝向(太阳的运行轨迹和非均匀天空)有关,还与房间以及所用材质的属性有关。参数选用如下表所示。

2.使用软件COMFEN 来计算全年整体能耗， COMFEN[10]是由LBNL 开发， 以Energyplus[11]，Radiance 及为计算内核，界面更为简单友好，动态模拟关键参数对于全年整体能耗，峰值能耗以及热舒适与视觉舒适等方面的影响。适合方案初期的主要涉及参数对比分析及整体能耗的对比分析，其中WINDOW 插件更是包含多家厂商近期生产的玻璃窗的技术参数及价位，贴合实际。研究使用的版本为COMFEN5.0。

2.3 影响因素分析

表2.2 为模拟参数设置，图4.1 为h/r=0.36, τ=0.6 的情况下，两个典型模型的照度分布模拟结果。根据模拟结果可得到影响采光性能和能耗的主要影响因素有以下几个：

（1）建筑朝向：立面的朝向会较大地影响自然采光效果和照明能耗，特别是在开关照明控制模式的条件下。通常情况下，自然采光的效果南立面>东立面>西立面>北立面，即DAS>DAE>DAW>DAN。

（2）外窗可见光透过率：考虑到窗框型材、遮阳构造、玻璃可见光透过率等影响因素后，透过外窗进入室内的可见光能量与照射于外窗外表面的总可见光能量的比值。外窗可见光透过率很大地影响着自然采光满足率及照明能耗。

（3）层高进深比：层高进深比为房间净高与房间进深的比值，该值也影响着全年采光满足率，层高进深比越大，DAcon 和DAmax 均越高。

（4）窗墙比：显然窗墙比也是影响自然采光效果的重要因素。

（5）窗台高、窗高：这两项因素也是会影响自然采光效果。但通常来说，这两项数值相当固定。所以本研究根据调研结果取值。模拟参数设置见表2.2。模拟序列设置见表2.3。

2.4 能耗模型

以空间组织模式为基础实验组，按模拟序列进行模拟计算，可以得到严寒地区办公建筑典型模型照明能耗预测模型。（1）和（2）式可以计算某一区域的自然采光满足率及有效采光照度满足率，其中对于COU类型而言可通过二项回归直接得到各式中的β系数值；对于BIL类型，由于多了窗墙比(WWR)为变量，故分WWR为0.42、0.36、0.3 三种情况的分别回归拟合系数。对于未列出的窗墙比值，例如0.32，直接针对DA 值采用插值计算，也就是说可将计算ω =0.32, DA 的β 拟合系数序列改写成公式（3）的形式进行插入式计算。人工照明能耗能耗的计算方法则按不同分区不同功能的照明密度（见表2.4）与该区域自然采光满足率以及该区面积的乘积，在减去产生眩光而导致的照明能耗，见公式（4）。

对于此式中，R2=0.97，故可用于严寒地区符合典型模型的办公建筑中照明能耗的预测中。

 

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