1、基于电价波动的绿色建筑增量成本与效益研究武文静 曹云忠 刘雪妤 周世杰 王新平摘要：面对绿色建筑增量成本增加压力，为适应开发商对节能方案效益分析的需求，本文将电价波动融入绿色建筑增量成本与效益研究。针对增量成本计算中静态价格的不足，提出用动态电价格代替静态电价的方法。同时建立遗传算法多目标优化模型，选取最优组合节能方案。本文的研究结论对于开发商选择施工节能方案与优化投标报价等决策提供可靠依据。Abstract：Faced with the pressure of incremental cost of green buildings，this paperintegrates the fluct
2、uation of electricity price into the study of incrementalcost and benefit of green buildings in order to meet the needs of developersfor benefit analysis of energy-saving schemes.Aiming at the shortage ofstatic price in the calculation of incremental cost，a method of replacingstatic price with dynam
3、ic price is proposed.At the same time，the multi-objective optimization model of genetic algorithm is established to select theoptimal combination energy saving schemes.The conclusion of this paperprovides a reliable basis for the developers to choose the construction energysaving schemes and optimiz
4、e the bidding quotation.关键词：绿色建筑;节能方案;遗传算法Key words：green building;energy saving schemes;genetic algorithm中图分类号：TU201.5文献标识码：A文章编号：1006-4311（2020）15-0066-030引言为缓解建筑能耗过高，环境污染严重的问题，我国提出推进建筑物节能减排，大力发展绿色建筑。为开发绿色建筑，开发商增加额外的一次性投入，建筑成本因此上升。同时成本上升会带来更多功能和效益1，这种增量成本及效益的不确定性使开发商对绿色建筑持保守态度。目前绿色建筑的开发往往受制于一次性投资成
5、本，这已是推广绿色建筑的最大阻碍2。绿色建筑增量成本与效益评价得到国内外广泛关注。目前研究绿色建筑增量成本时，多考虑静态电价，对因设备磨损老化及用电峰谷变化等因素导致的电价波动研究甚少。本文基于电价波动，研究绿色建筑一次性投资增量成本及增量效益，建立遗传算法多目标优化模型，选取组合节能方案，实现准确的低能耗低成本决策。1节能方案增量成本与效益评价模型绿色建筑采取节能设计方案，相较于传统建筑会产生额外一次性投资，即增量成本。但绿色建筑在运维阶段能带来功能和效益。本文构建增量成本和效益评价模型，对节能方案增量成本与效益进行分析。1.1 测算动态电价常规节能方案计算增量成本时，常取静态用电情况。在建
6、设过程中，建设期电价不会稳定在同一数值，而是随设备磨损及用电峰谷等因素产生变化。本文考虑建设期动态用电情况，测算建设期电价，主要依据如下：一是确定施工过程中所需用电设备及功率，根据劳动力计划表计算各施工工艺产生的用电量。二是根据横道图确定施工阶段每天和每月用电量。三是根据我国梯度电价政策计算当月电费和每月平均电价。该电价测算数据将用于下述增量成本测算。1.2 增量成本评价增量成本指设计建筑与参考建筑相比，应用节能方案相关技术后所产生的额外成本，即设计建筑成本与参考建筑成本之差。DeST 软件是做能耗模拟的常用软件，它可以根据给定的参数，仿真模拟建筑材料、电气设备等环境，计算建筑在各节能方案下的
7、能耗。增量成本的计算要依据 DeST 软件模拟得出的工程量及已测算出的动态电价，综合考虑建筑成本人材机费用，根据具体方案和市场价格套用定额组价，计算各方案增量成本。增量成本计算公式：C=CS-CCC：增量成本;CS：設计建筑成本;CC：参考建筑成本。1.3 增量效益评价为反映节能方案产生的增量效益，本文选取节能方案带来的经济效益、生态效益和社会效益三个维度指标。增量经济效益S1 由空调系统、外墙结构、外窗和屋顶节能四个方面组成。每部分经济效益值均为各结构节能量与综合电价之积。增量生态效益S2 指由节能设计导致的污染物排放减少量效益值，其值为节能量与减排综合系数之积3。增量社会效益S3 主要表现
8、为电力投资减少，值为节电量与电力损失综合系数值之积。增量效益公式：S=（S1+S2+S3）P（S1+S2+S3，i，n）。i：基准收益率;n：计算期年限。2遗传算法多目标优化模型根据绿色建筑评价标准 2019，得各节能方案绿色建筑评分。约束函数为各节能方案绿色建筑评分之和不小于 24。目标函数为各方案增量成本之和最小、各方案增量效益最大。建立遗传算法多目标优化模型，求节能方案 Pareto 最优解域。引入节能效率系数指标=，用增量效益与增量成本之比反映节能方案单位增量成本所产生的增量效益。在 Pareto 最优解域中选取节能效率指标最高的节能方案作为最终节能方案，保证所选节能方案以最小投资获取
9、最大收益。3案例分析3.1 工程概况选取广西某教学楼工程进行案例分析，验证上述模型，详细建筑信息如表 1。3.2 动态电价测算根据 1.1 节动态电价测算方法，计算案例工程各月总电量，依据广西省梯度电价，测算各月平均电价，如表 2。3.3 参考建筑节能技术方案本文按照公共建筑节能设计标准最低标准对参考建筑进行节能设计。空调系统采用离心式电制冷机;外墙维护结构采用重砂浆粘土 240mm+纯石膏板 10mm+聚苯乙烯泡沫塑料 60mm+纯石膏板 8mm;外窗采用普通 6mm 单玻璃;屋顶采用水泥砂浆 20mm+地沥青混凝土70mm+烟灰加气混凝土 125mm+石灰砂浆 15mm。3.4 节能方案增
10、量成本与效益测算3.4.1 节能方案设计本文选取空调系统、外墙维护结构、外窗结构、屋顶结构节能指标四个因素，提出 16种节能技术方案，如表 3。3.4.2 能耗模拟在 DeST 中输入参考及设计建筑的参数信息，输出各方案建筑负荷量。通过对比设计建筑的负荷和成本与参考建筑的负荷和成本，得到增量成本和效益，如表 4。增量效益测算中综合减排系数为 0.41694，基准收益率 i 为 12%，计算期年限 n 为 50。3.5 遗传算法求解及结果分析对节能项目优化模型求解，选取 Python3.5 的 Geatpy 库中带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGAII）模板编写遗传算法程序。算法中交叉概率与
11、突变概率采用模板默认值，迭代次数为 200，种群数量为 20。经计算，该节能方案具有多组 Pareto 最优组合，如表 5。为得到最终优化方案，本文采用“节能设计效率”进行评价。由表 5，节能设计效率最大的是序号 6 号组合方案，即空调系统采用活塞式电制冷机，外墙维护结构采用水泥砂浆 20mm+重砂浆粘土 240mm+膨胀珍珠岩 30mm+无水泥纤维板 20mm，外窗结构采用普通中空玻璃，屋顶结构采用水泥砂浆20mm+多孔混凝土 200mm+钢筋混凝土 130mm+水泥砂浆 15mm，节能设计效率为 16.09。意味着未来 50 年，该项目单位增量成本所带来的增量效益现值为 16.06 元/m
12、2。4结论本文研究了动态电价下增量成本与效益关系，建立遗传算法多目标优化模型，根据节能效率系数在 Pareto 最优解域中选取最优组合节能方案。本文基于理论分析和案例实践，对增量成本和效益进行了全面分析、测算和评价，形成增量成本及效益评价模型。并基于遗传算法多目标优化模型，以增量效益最大和增量成本最小为目标函数，兼顾绿色建筑经济和能耗问题，求得最优组合节能方案，为开发商提供选择节能方案的技术支持。参考文献：1丁孜政.绿色建筑增量成本效益分析D.重庆：重庆大学，2014.2陈双，庞宏威.基于增量成本的绿色地产市场演化博弈研究J.湖北大学学报（哲学社会科学版），2013，40（05）：97-101.3伍倩仪.基于全寿命周期成本理论的绿色建筑经济效益分析D.北京交通大学，2011.4祁士伟.基于遗傳算法的绿色建筑节能方案多目标优化D.北京：北京化工大学，2017.基金项目：四川农业大学创新训练计划项目（201810626131）。作者简介：武文静（1998-），女，山西晋中人，四川农业大学本科生，研究方向为工程管理;曹云忠（通讯作者）（1970-），男，四川成都人，教授，博士，研究方向为工程管理。
