本文是一篇建筑学论文，本研究是基于节能导向的浙江乡村住宅参数化设计研究，选取的案例住宅属于杭州地区。乡村住宅平面功能布局节能优化设计作为方案设计初期阶段内容在建筑节能、乡村振兴等方面都隐藏着巨大潜力，具有广阔的发展前景，本文主要研究乡村住宅在建筑方案设计阶段的平面功能布局节能优化设计、平面单体空间多目标优化以及基于节能导向目标下得到的优化设计方案，为设计师提供指导，促进绿色建筑节能发展。
1 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 节能导向建筑能耗概况
我国民用建筑领域的能源消耗是全社会能耗的重要组成部分。在节能减排的背景下，如何合理引导民用建筑的能耗需求是当前亟待解决的问题[1]。近年来，建筑行业普遍倡导低碳化和绿色节能发展理念，其中建筑节能作为可持续发展理念的具体体现备受重视，对节能的高度重视逐渐成为国际科技与建筑发展的主流趋势[2]。目前，建筑行业占全球终端能源消费量的36% [3]。预计到2060年，全球建筑行业对能源需求将上升至50% [4]。2020年，我国建筑全过程能耗总量达到22.7亿tce，占全国能源消费总量比重为45.5% [5]。建筑全过程包括建材生产、建筑施工和建筑运行三个阶段。建材生产阶段能耗占全国能源消费总量比重为22.3%，建筑施工阶段占比为1.9%，建筑运行阶段占比为21.3%（图1.1）[5]。根据这三个阶段所占比重表明：建筑施工与运行阶段能耗占比约为全国总能耗的1/2，其中大部分能耗是由建筑运行阶段产生。2020年，建筑运行阶段能耗总量达到10.6亿tce，占全国能源消费总量的21.3%，其中，公共建筑能耗占建筑运行阶段的40%，城镇居住建筑占比为39%，农村居住建筑占比为21%（图1.1）[5]。
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
（1）本研究基于Ladybug 与 Honeybee插件，提出乡村住宅平面功能布局节能优化设计方法，深化了研究成果在不同空间方位上功能空间的能耗等级，为建筑节能设计领域进行了深入的研究与分析，丰富了方案设计阶段的知识体系。（2）本研究提出将平面功能布局节能优化设计与单体空间多目标优化设计相结合的方法，构成一体化生成逻辑关系，探究了平面中单体空间参数变化对建筑能耗的影响，进一步深入研究建筑节能设计领域发展，为实现方案节能设计流程符合可持续发展理念。
1.2.2 实践意义
（1）研究成果可应用于夏热冬冷气候区域乡村住宅参数化节能设计。从方案初期设计阶段，就考虑建筑节能目标，将平面功能布局节能优化设计与单体空间多目标优化设计相结合，构成一体化生成机制，应用于夏热冬冷气候区域乡村住宅，有助于提高建筑设计效率、减少建筑能耗，并促进绿色建筑发展（2）研究成果为乡村振兴战略助力。随着乡村振兴战略的进一步推进，使城乡差距逐渐缩小，且乡村居民的生活水平也在不断地提高。本研究针对乡村住宅进行参数化节能设计是依据国家战略发展，对乡村住宅方面的研究展开新的尝试，有助于提高住宅节能效率，有助于为乡村振兴战略助力，优化乡村内部生活空间。
2 建筑性能多目标优化理论
2.1 多目标优化理论
2.1.1 多目标优化算法
多目标优化（Multi-Objective Optimization）是指在多个决策目标的情况下，通过运用优化方法获取能够平衡各目标的最佳解决方案的过程，适用于解决不少于一个目标函数的最优化问题，且目标函数之间存在一定的相关性[71]。在多目标优化流程中，选择合适的优化算法作为关键环节具有重要意义。通过选择合适的优化算法，设计人员不仅能够在优化迭代过程中节省时间，还能够精确达到预设的设计目标[72]。优化算法应该根据待解决问题的具体情况进行选择，其大致分为进化算法、无导数搜索算法和混合算法三类[72]。在优化算法领域，遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和粒子群优化算法（particle swarm optimization, PSO）是广泛使用的两种优化算法。其中，遗传算法被许多设计人员用作基础算法，进一步发展出多种其他算法，以更加精准地实现优化目标[72]。这些优化算法的丰富多样性使得优化结果能够更好地贴合所设定的目标。常见的多目标优化算法如下：
（1）遗传算法
遗传算法（GA）是一种计算模型，模拟了达尔文生物进化理论中的自然选择和遗传学机制，旨在通过模拟自然进化过程，以搜索最优解，即使在没有确定解答的情况下，也能获得良好的结果[73]。遗传算法包括选择、交叉和变异三个基本算子。其中选择算子是通过与个体适应度值成正比的概率来选择个体。交叉算子是对两个相互配对的染色体按照交叉概率设定，以某种方式交换其部分基因，生成新的个体。而变异算子则以变异概率为依据，对个体的编码串中的某些基因值进行替换，以形成新的个体。以传统优化算法相比，遗传算法的主要区别是从解集开始搜索，而不是从单个解开始，因此，具有更好的全局优化性能[73]。遗传算法利用适应度进行信息搜索，与问题直接相关的信息不是必要的，对优化问题的数学要求较少，几乎适用于各类问题，易于构成通用算法。其迭代过程中采用概率机制，选择、交叉和变异均为随机操作，而非确定性的精确规则[73]。此外，遗传算法具有高度的容错性。
2.2 多目标优化评价指标
2.2.1 建筑能耗指标
建筑能耗的定义主要为两种：广义建筑能耗和狭义建筑能耗。广义建筑能耗是整个建筑生命周期中的能源消耗，从建筑材料的生产、施工过程，至建筑运行、改造及拆卸等各个阶段。而狭义建筑能耗主要是建筑运行阶段的能源消耗，包括制冷、制热、照明及其他日常生活活动生产的能耗[71]。本研究对建筑性能的模拟主要聚焦于狭义建筑能耗，有助于更好了解建筑对其性能指标的作用。
依靠空调系统的制冷与制热是调节建筑室内温度的主要手段。在中国，公共建筑空调系统的能源需求占其总建筑能耗的50%-60% [81]。而关于住宅建筑的能源消耗，超过50% 的能源用于制冷与制热[82]。由于建筑构造（如围护结构材质设置、窗墙比、开间、进深等）影响建筑的制冷与制热负荷，因此，在方案设计初期需仔细确定建筑构造参数[83]。
本研究将全年单位面积制冷与制热能耗作为多目标评价指标之一。因全年单位面积制冷与制热能耗这一评价指标是从总建筑能耗计算得出，在优化设计方案节能效果评价中，为更清晰地展示各功能空间能耗，选取各功能空间的全年累计制冷能耗值Q 和全年累计制热能耗值Q 作为对比分析指标。
3 浙江乡村住宅平面类型调研与实测 .................. 23
3.1 浙江气候特征 ................................ 23
3.2 浙江乡村住宅平面类型调研 ....................... 26
4 乡村住宅平面功能布局节能优化设计 .......................... 33
4.1 空间几何模型能耗模拟分析 .......................... 34
4.1.1 空间功能能耗类型与编号 ......................... 34
4.1.2 空间几何模型构建 ................................ 34
5 乡村住宅平面中单体空间多目标优化设计 .................. 43
5.1 参数化模型构建与变量设置 ...................... 44
5.2 功能空间模拟参数设置................................ 46
6 乡村住宅参数化节能设计研究结果应用
6.1 案例住宅的边界条件设置
6.1.1 案例住宅能耗类型
案例住宅具体介绍见3.3.1章节。通过浙江部分区域的乡村住宅室内空间功能的空调安装情况（图3.8），不同空间功能所需能源需求不同。因此，案例住宅的能耗分为两种类型，即空调+照明能耗（AC+AL）与照明能耗（AL）。通过实地调研，案例住宅的功能空间能耗类型主要分为AL能耗类型与AC+AL能耗类型。根据乡村住宅功能空间安装空调情况的统计数据，将一层的客厅、餐厅（含棋牌室）、老人房，以及二~三层的主卧、次卧、起居室、书房设置为AC+AL能耗类型，并计算其空调和照明总能耗。一层的门厅（含走道）、卫生间、楼梯间、厨房以及二~三层为卫生间、楼梯间、走道均设置为AL能耗类型，仅计算照明能耗即可（表6.1~6.2）。通过确定空间功能的能耗类型，将空间功能进行分类模拟，分别计算其AC能耗和AL能耗，并以此与后续节能设计方案作对比研究，以提高乡村住宅建筑节能效率。
7 结论与展望
7.1 研究结论
本研究是基于节能导向的浙江乡村住宅参数化设计研究，选取的案例住宅属于杭州地区。乡村住宅平面功能布局节能优化设计作为方案设计初期阶段内容在建筑节能、乡村振兴等方面都隐藏着巨大潜力，具有广阔的发展前景，本文主要研究乡村住宅在建筑方案设计阶段的平面功能布局节能优化设计、平面单体空间多目标优化以及基于节能导向目标下得到的优化设计方案，为设计师提供指导，促进绿色建筑节能发展。现将本研究的主要成果及结论总结如下：
（1）在杭州气候条件下，AC+AL能耗等级主要受空调能耗影响为主，东、西朝向房间的全年空调单位面积能耗强度明显高于中间位置房间。此外，由于南向房间在冬季获得较多太阳辐射，因此，南向房间空调能耗强低于北向。
（2）在杭州地区乡村住宅的功能空间朝向统计数据中，客厅、门厅与卧室主要位于南向，书房主要位于南向与北向。此外，厨房、餐厅和楼梯间主要以北向为主，同时卫生间主要以西向与北向为主。
（3）乡村住宅参数化节能设计方法是以平面空间方位类型的单位能耗强度等级为依据，结合乡村住宅功能空间朝向数据统计，以计算出实际住宅各功能空间能耗，进行平面
