摘要
本研究以SingBerBEST实验舱为模拟对象。基于设计文档和图纸建立初始模型（LOI 1），并在此基础上，逐步增加用于建模的实证信息，以评估不同来源的信息对模型预测性能的影响。这些信息及对应的输入参数包括：基于设计文档和现场调研确定的围护结构传热系数、气密性、及空调系统设计参数（LOI 2）；通过热流计法测定的围护结构传热系数（LOI 3）；通过气体浓度衰减法测定的房间空气渗透量（LOI 4）；通过实验舱搭载的建筑设备管理系统（BMS）记录的逐时风机电耗（LOI 5）；通过BMS获取的空调系统逐时送风量及供冷量（LOI 6）。所有模拟均采用实测气象数据。在模型评估阶段，通过比较一系列模型对多元输出预测的准确性和节能措施评价的一致性来综合评估模型的预测性能，并通过测试两种不同运行工况下模型的预测性能，验证模型的稳健性。结果表明，引入更多的实测信息可以不依赖于参数调优而显著提升模型的预测准确性，但受实测信息与输出变量之间相关性强弱的影响，不同的输入信息对不同的输出变量预测准确性的影响存在明显差异。从应用来看，不同准确度的模型所预测的节能量绝对值可以相差十倍之多，但从节能量多少的排序来看，有些模型尽管在对某项输出变量的预测上不能满足ASHRAE Guideline 14的准确度标准，却能够给出与校验达标模型相同的节能措施排序，这些模型在决策上具有等效一致性。这一结果显示，模型预测的可靠度并不完全等同于其预测的准确性。为增强模型的可靠度，同时平衡参数实测与参数调优的成本，模型校验需要1）根据模型的用途（例如用于节能设计，运行控制，故障诊断等）确定观测变量；2）根据重点关注的观测变量，对与其直接相关的输入参数进行实测，不具备实测条件时再进行参数调优。
关键词：模型校准、建筑性能模拟、建筑节能措施、信息层次、现场实测
模型校准对增强模拟结果的可信度至关重要，也关乎着建筑节能技术的推广。已有研究表明，参数调优得到的只是可行解之一，不能反映实际的参数值。基于实证的输入信息（evidence-based calibration）有更好的可靠性，但有些信息不易采集，如传热系数，建筑气密性等。在定义模型的输入参数时，如何选取信息来源，在降低对参数调优依赖的同时保证建筑模型预测性能的可靠度，是模拟需要考虑的关键问题之一。但规范中对此并未明确，研究中也缺少实际案例参考。为探究这一问题，本文以一实验舱为模拟对象。通过查询设计文档，实地观察访谈，实验测试和逐时运行监测等采集了一系列信息和数据。基于设计文档和图纸建立初始模型，并在此基础上，逐步增加用于建模的实测信息，生成一系列对照模型，以评估不同来源的信息对模型预测性能的影响。
图1 研究框架
按模型包含的实证信息水平定义的模型测试层级：
模型1：基于初级信息LOI 1建模，LOI 1包含建筑及设备图纸所提供的几何信息及系统架构。模型其余输入参数使用模拟软件的默认值或依据经验合理假设。
模型2：模型1 + 2级信息（LOI 2），LOI 2主要指的是设计文档中包含的构造信息、设备参数及可以通过现场访谈，观察设备面板获得的信息，如围护结构隔热性能设计参数，设备和照明的设计功率，空调设备的额定功率、额定送风量等。
模型3：模型2 + 3级信息（LOI 3），LOI 3为通过热流计法测定的围护结构传热系数。
模型4：模型3 + 4级信息（LOI 4），LOI 4为通过气体浓度衰减法测定的房间空气渗透量。
模型5：模型4 + 5级信息（LOI 5），LOI 5为通过实验舱搭载的建筑设备管理系统（BMS）记录的逐时风机电耗。
模型6：模型5 + 6级信息（LOI 6），LOI 6为通过BMS获取的空调系统逐时送风量及制冷功率。
（1）模型输入信息水平对多元输出变量预测准确性的影响
（2）模型输入信息水平对制冷功率节能量排序和节能量绝对值的影响
（3）验证模型输入信息水平对模型预测性能在不同运行工况下的影响
本文的结果表明，模型预测的可靠度并不完全等同于其预测的准确性。过度依赖参数调优以追求准确率的提升可能忽视了因果关系下实证信息本身对物理模型可靠度的贡献，引入了不必要的复杂性，违背了奥卡姆剃刀原理（Occam's Razor）所倡导的简约法则。从这一角度出发，我们认为，模型校验应1）根据模型的用途（例如用于节能设计，运行控制，故障诊断等）确定观测变量；2）根据重点关注的观测变量，对与其直接相关的输入参数进行实测，不具备实测条件时再进行参数调优，这样有助于平衡参数实测与参数调优的成本，同时增强模型的可靠度。
作者
Siyu Cheng1, Zeynep Duygu Tekler1, Hongyuan Jia2, Wenxin Li3, Adrian Chong1*
通讯作者：Dr. Adrian Chong，新加坡国立大学(NUS)建筑环境系助理教授，主要从事建筑能耗仿真、不确定性分析、贝叶斯校准及以使用者为中心的建筑控制。领导NUS Integrated Data, Energy, Analysis + Simulation (IDEAS) 实验室。
第一作者：程思雨，新加坡国立大学博士生。
Cheng S, Tekler ZD, Jia H, et al. (2024). Evaluating different levels of information on the calibration of building energy simulation models. Building Simulation, 17: 657-676.
https://doi.org/10.1007/s12273-024-1115-8
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评估不同输入信息水平对建筑能耗模型预测性能的影响
期刊介绍
Building Simulation 2008年创刊，是世界上第一本有关建筑模拟领域最新研究成果的英文学术期刊，跨多种学科领域，涉及建筑技术、土木工程、建筑学、环境工程、能源及动力工程等，致力于为中外同行提供一个高水平的学术交流平台。被SCI、EI Compendex、Scopus、CSCD等数据库收录。2024年SCI影响因子6.1，在JCR两个学科领域均位于Q1区；位于中科院期刊分区，工程技术类1区。
