Energy and daylight performance optimization for high-rise office buildings

Abstract

Bina ve şehirlerin sürdürülebilirlik açısından küresel ısınma, karbondioksit emisyonu, su ve hava kirliliği gibi çevresel yönler üzerinde önemli bir etkisi bulunmaktadır. Bu sebepten dolayı mimarlar, daha sürdürülebilir bir gelecek için inşa edilmiş binalardan sorumludur. Bu tezde, yüksek yapılı ofis binalarının enerji verimli tasarımı için bir yöntem önererek gelecekteki sürdürülebilirliğine katkıda bulunmayı amaçladık. Bunu yapabilmek için de Enerji ve Günışığı Simülasyonları, Yapay Sinir Ağı ve Çok Amaçlı Optimizasyon konularında çalışılmıştır ve bunlar entegre edilmiştir.İlk olarak, Grasshopper 3D'de 103 tasarım parametresi kullanılarak parametrik yüksek yapılı bir model geliştirilmiştir. İkinci olarak, parametrik model, Open Studio ve Radiance kitaplıklarını kullanan Honeybee eklentisi kullanılarak enerji ve günışığı simülasyonlarına entegre edilmiştir. Optimizasyonda enerji ve günışığı simülasyonlarının yüksek hesaplama maliyeti ile başa çıkmak için, geliştirilen model deneme modeli için otomatikleştirilmiştir. Enerji ve günışığı simülasyonlarını tahmin etmek için Dodo eklentisiyle birlikte Yapay Sinir Ağları'nın geri yayılım algoritması kullanılmıştır.Birkaç deneyden sonra, en az hata ile öğrenme parametrelerine karar verilir. Bir sonraki adım olarak, yapay sinir ağı modelleri, tüm bina için enerji tahminleri ile her kat için günışığı tahminleri ile sonlanır. İstenen enerji ve günışığı performansı sunmak için, Güçlü Oran Evrimsel-II (Strength Pareto Evolutionary) ve Aşırı-hacim kestirimi (Hyper-volume Estimation) Algoritmaları ile birlikte farklı mutasyon stratejileri, optimizasyon aşamasında Octopus eklentisi ile birlikte kullanılırlar.Son olarak, sonuçlar tartışılmış ve en uygun tasarım alternatifleri sunulmuştur. Genel ofis binası ve önerilen tasarımın karşılaştırılmasına göre, önemli ölçüde iyileştirme rapor edilmiştir.

The buildings and cities have a significant impact on environmental aspects such as global warming, carbon dioxide emission, water, and air contamination. For this reasons, architects are responsible for constructed buildings for more sustainable future. In this thesis, we aim to contribute future sustainability by proposing methodology for energy efficient design of high-rise office buildings. For this purpose, Energy and Daylight Simulations, Artificial Neural Network, and Multi-Objective Optimization are been integrated. Firstly, parametric high-rise model is developed using 103 design parameters in Grasshopper 3D. Secondly, parametric model is integrated to energy and daylight simulations using Honeybee plugin, which are using Open Studio and Radiance libraries. To cope with the high computational cost of energy and daylight simulations in optimization, developed model is automated for generating surrogate model. To estimate energy and daylight simulations, Backpropagation algorithm of Artificial Neural Networks is used with Dodo plugin. After several experiments, learning parameters with the least error are decided. As next step, artificial neural network models are finalized with daylight estimations for each floor with energy estimations for whole building. To present desirable energy and daylight performance, Strength Pareto Evolutionary Algorithm-II and Hyper-volume Estimation Algorithm together with different mutation strategies are been used with Octopus plugin in optimization step. Finally, The outcomes have been discussed and near-optimal design alternatives been presented. According to comparison of general office building and proposed design, significant enhancement have been eventually reported.