同济大学机械与能源工程学院 李峥嵘，张信民，余旭芸，朱  晗, 李璨君

       【摘  要】当前针对遮阳系统自动控制的研究多以物理环境参数，如光照度、辐照度等，作为控制策略的输入和评价指标。然而，此类物理环境参数无法直观地描述人员对室内环境的光热舒适需求，以此制定的控制策略由于经常偏离目标人员的真实光热舒适需求，既造成了人员对室内环境营造效果的不满意，又无法起到通过遮阳降低建筑负荷的目的。学者们提出了各类描述人员光热舒适度的关键性能指标，如描述光环境的DGP，描述热环境的PMV等。随着当前芯片技术的发展，实时计算此类复杂的关键性能指标逐渐成为可能。因此，结合基本的遮阳控制目标，本文提出了一种基于关键性能指标的遮阳自控逻辑。仿真结果表明，所提出的控制策略在确保人员视觉舒适和热舒适的条件下，在夏季使得进入房间的太阳辐射得热量减少了60％。与无遮阳装置相比，该策略不会导致照明能耗的增加。

       【关键词】遮阳控制策略；性能指标；光热舒适；降低能耗

Abstract: Most of the existing studies about automatic control of shading use physical environmental parameters as the input and evaluation indicators of control strategies, such as illuminance and irradiance. However, these parameters cannot accurately describe occupants' sense. Hence the effect of the control strategies based on the physical environmental parameters always deviate from the real requirement and preferences of occupants, which leads to the dissatisfaction with the environment and the failure to decrease the load. In the past research, scholars proposed kinds of performance indicators to the visual and thermal comfort of occupants, such as DGP, PMV. With the development of chip technology, it is possible to calculate such complex performance indicators in real time. In this study, a shading control logic based on the selected key performance indicators is proposed. The control strategy generated by this logic can well meet the requirement and preferences of occupants. It is proved by simulation that the proposed control strategies with the objective of combining the energy saving and comfort demands reduce the solar radiation heat gain by 60% in the cooling season under the condition of ensuring the visual and thermal comfort of occupants, and it almost do not lead to the increase of lighting energy consumption compared with no shading.

Keywords: Shading control strategy; Performance indicators; Visual and thermal comfort; Energy consumption

0 引言

       建筑环境营造技术种类众多，遮阳技术是其中一种。设置遮阳的首要目的是避免在极端情况下，过量的日光和太阳辐射进入房间，造成人员的光热不适。其次，设置遮阳能够在制冷季减少透过围护结构进入室内的热量，并降低峰值负荷，降低空调系统的运行能耗。表1展示了部分研究中遮阳在减少过热、提升视觉舒适及降低能耗方面的表现。

表1 部分研究中遮阳减少过热、提升视觉舒适及节约能耗降低能耗的表现汇总

       但是，手动控制遮阳的节能效果被普遍高估，Christoffersen等^[7]通过实验研究发现，人员往往将遮阳设置在“最糟糕”的位置，并且长时间保持遮阳帘位置不变。Littlefair等^[8]通过实验对比了静态遮阳、人员手动控制遮阳与自动控制遮阳的效果。对于外遮阳，自动控制遮阳系统降低了66%的空调能耗。Kim等^[9]通过模拟方法对比手动遮阳控制与自动遮阳控制后发现，自动遮阳控制在夏季降低的能耗约为30%。因此，人员调节并不能充分发挥遮阳的潜在作用。另一方面，随着建筑节能领域研究的逐渐深入，遮阳自动控制的重要性日益凸显，其关注度也不断提升。

1 基于性能指标的遮阳控制逻辑的提出

       常见的遮阳自动控制策略可以分为以下四类：

       1）基于阈值或阈值组合的开环遮阳控制

       这一控制方法通常采用室外环境变量作为触发遮阳控制的参考变量，当环境参数超过阈值时，遮阳控制被触发。环境变量及其阈值的选取多来源于研究者对室内人员调节遮阳的规律或是人员光热舒适规律的总结。这些环境变量包括但不限于：水平面太阳辐照度、立面太阳辐照度、太阳方位角、太阳高度角等。

       2）基于阈值或阈值组合的闭环遮阳控制

       这一控制方法通常采用室内环境变量作为控制目标。闭环控制的特点是以某一种或多种环境参数作为控制目标，通过遮阳控制使得该环境参数落在确定的范围内。开环控制的优点是利于实现，缺点是控制精度较低，往往不能使环境参数落在所需的范围内。闭环控制的优点是控制精细，缺点是需要传感器系统持续稳定工作。遮阳闭环控制系统在既有研究中多出现在实验室环境中，其原因在于实际环境中人员活动密集，室内传感器系统易受到人员影响，难以持续稳定地进行测量。

       3）情景化的遮阳控制

       这一控制方法在不同的使用场景，使用传感器网络和气象数据，设计复杂的遮阳控制逻辑从而确定遮阳的调节程度。情景化遮阳控制往往能够有效地实现控制目标，但由于依赖大量传感器实测数据作为必要的数据训练基础，多出现在实验室研究中，适用范围有限，难以应用到实际环境中。

       4）基于性能指标的遮阳控制

       这一控制方法针对控制目标，选定性能指标，并根据模型对能耗、环境等性能指标的计算结果进行遮阳控制。Wienold等^[10]提出使用模拟工具计算各遮阳设置情况下的环境参数时间序列，以替代传感器系统测量，从而实现基于环境数据的实时遮阳控制。这种控制方式的优势有两点：（1）使用模拟工具替代传感器系统获取数据，避免了复杂的安装和调试工作，并且不易受到室内人员的干扰；（2）使用模拟工具能够更便捷地计算出传感器难以测量得到的复杂参数，例如眩光可能性指标等参数。Wienold等人通过实验研究发现，使用复杂参数作为遮阳控制参数的遮阳控制效果优于使用复杂传感器系统。原因在于，眩光可能性、PMV等复杂参数更为直接和准确地体现了人员的舒适性需求，将评价参数用作控制参数，自然能够得到更为优越的遮阳控制效果。

       因此，若不考虑复杂参数的获取难度，基于性能指标的遮阳控制是从控制需求出发的目标导向的控制方式，在提供舒适环境并降低能耗方面最具潜力。基于性能指标的遮阳控制的关键问题并非设计何种控制逻辑，而是遮阳性能指标的获取。设计简单可靠的遮阳性能指标获取方法，从控制目标出发采用基于性能指标的遮阳控制策略，即抓住了遮阳控制的关键，在降低了遮阳控制系统复杂性的同时，又保证了其有效性。因此，本研究结合实际案例设计了基于性能指标的遮阳控制方法，并对其遮阳控制效果进行了模拟验证。

2 遮阳控制性能指标的选取及模拟计算

       遮阳性能指标有两个维度的分类方式，一是舒适与节能，二是光与热。按照此种分类方式，遮阳对建筑环境和能耗的影响有四个方面，分别是：光环境舒适、热环境舒适、照明能耗和空调采暖能耗。

       2.1 光环境舒适指标的选取

       采光过于充足时，眩光和照度不均匀的情况会引起视觉不舒适。眩光是一种主观感觉，描述了人员视野范围内光线的强度，或视野中明暗对比超过人员能够适应的强度的现象。眩光分为失能眩光和不舒适眩光，其中不舒适眩光是一种主观现象，可以通过观察者视野中的亮度分布的分析得到。
Hopkinson于1972年提出评价大面积眩光源下眩光水平的指标：DGI。DGI指标在均匀的人工光源条件下建立，不适用于自然采光条件，DGP则克服了这一缺陷。表2展示了DGP值与人员感受的对应关系，一般地，当DGP值大于0.35时，出现不舒适眩光。测量人眼处和所有眩光源的亮度，并结合眩光源与人眼的相对立体角即可求得眩光值DGP。

表2 眩光可能性 DGP值与人员感受的对应关系

       使用眩光指标DGP作为光环境舒适的评价指标已成为共识。Pesenti^[11]等使用模拟方法计算DGP，对比分析了27种遮阳构型下自然采光和光环境舒适的情况。Lavin^[12]等以自然采光利用度和眩光指标作为优化目标，使用遗传算法得到了最优的遮阳幕墙结构。相较于原有结构，不舒适眩光现象几乎不再出现。故本研究选用DGP指标作为描述光环境舒适的性能指标。

       2.2 热环境舒适指标的选取

       PMV^[13]指标是评价室内热环境的通用指标。该指标综合了空气温度、空气湿度、空气流动速度、平均辐射温度、人体新陈代谢率和服装热阻等因素，反映了人员热舒适水平。

       在传统的PMV模型中，落在人员身上的太阳辐射没有被考虑在内。但在实际情况中，人员的太阳辐射得热很大程度上影响了人员热舒适。当人员靠近窗口，太阳辐射照射在人员身上时，传统PMV模型将不再适用于人员热舒适的评价。为解决这一问题，Gennusa^{[13, 14]}等人从平均辐射温度切入，将太阳辐射分为太阳直射辐射和太阳散射辐射，并建立了考虑太阳辐射的平均辐射温度计算模型，将考虑太阳辐射的辐射不对称度RTA*作为热舒适评价指标，衡量设置遮阳前后的室内人员热舒适水平，从而更为准确地衡量太阳辐射条件下的室内热环境情况。因此，本研究采用RTA*作为描述热环境舒适的性能指标。

       2.3 照明能耗指标的选取

       设置遮阳将遮挡部分太阳光，降低自然采光的有效利用。为了维持室内照度水平，人工光源的使用将提高照明能耗。国标GB 50033-2013《建筑采光设计标准》指出，办公建筑自然采光下工作面照度不应低于450lux。美国照明工程师学会IEA将500lux作为自然采光下限值。当工作面照度低于阈值时，应当开启人工光源以维持适宜的工作照度环境。

       通过采光模拟能够求得桌面照度，从而确定是否需要开启人工光源。本研究选用工作面照度作为衡量自然采光利用的性能指标。

       2.4 空调能耗指标的选取

       太阳辐射透过透明围护结构进入室内，在空调季形成冷负荷，在采暖季提升室内温度。设置遮阳将改变通过透明围护结构进入室内的太阳辐射得热，从而降低或提高空调和采暖能耗。因此，本研究选用太阳辐射得热作为衡量空调能耗的性能指标。

       2.5 遮阳控制性能指标的模拟计算

       本研究选用EnergyPlus和Radiance作为模拟计算内核，并采用Rhino-Grasshopper模块中的Diva、Ladybug和Honeybee插件，实现实际气象条件下的遮阳性能指标模拟。本研究采用Diva插件运行Radiance内核计算透过窗户和遮阳进入室内的太阳辐射得热、工作面照度和眩光可能性指标。对于RTA*，首先以人员所在位置为基点，用平面划分靠近窗口和远离窗口的半空间，之后分别计算两个半空间的平均辐射温度，取二者的差值即可求得RTA*。平均辐射温度采用Grasshopper-honeybee插件运行OpenStudio内核进行计算。

3 案例研究与模拟验证

       正如上文所述，基于性能指标的遮阳控制的关键问题并非设计何种控制逻辑，而是遮阳性能指标的获取。设计简单可靠的遮阳性能指标获取方法，从控制目标出发采用基于性能指标的遮阳控制策略，即抓住了遮阳控制的关键，在降低了遮阳控制系统复杂性的同时，又保证了其有效性。因此，采用案例研究的方式探讨基于性能指标的遮阳控制模式的效果。

       3.1 基于性能指标的遮阳控制策略

       从目的与需求出发是基于性能指标的遮阳控制最大的特点，将选取的遮阳性能指标的优先级排列组合，可以得到六种遮阳控制策略，分别是：在保证人员舒适基础上尽可能节能、节能优先、舒适优先、牺牲部分人员舒适度以更大程度节能、太阳辐射得热利用与热舒适优先和自然采光与光环境舒适优先。分析中，假设当工作面照度小于300lux时，照明开启并产生照明能耗。图1-图6展示了这六种遮阳控制方法的控制逻辑图。下一小节将比较各遮阳控制逻辑的控制效果。

图1 在保证人员舒适的基础上，尽量节能控制                               图2 节能优先控制

           图3 舒适优先控制              图4 牺牲部分人员舒适性，进一步节能控制

图5 太阳辐射利用与热环境舒适优先控制     图6 自然光利用与光环境舒适优先控制逻辑

       3.2 案例描述

       案例一位于美国加州的劳伦斯-伯克利实验室^[2]。房间窗口朝向为南向,人员位置处于靠窗0.76m处，对称布置，均朝向墙面，更详尽的模型信息及实验验证参见Park^[2]等人的介绍。案例二位于韩国首尔^[15]，房间窗口朝向为南向，人员位置处于靠窗1m处，人员朝向窗口，更详尽的模型信息及实验验证参见Yun^[15]等人的介绍。案例三位于德国弗莱堡^[3]，房间窗口朝向为东向，人员位置处于靠窗1.6m处，人员朝向窗口且与窗口法向呈45°夹角，更详尽的模型信息及实验验证参见Wienold^[16]等人的介绍。下表展示了各案例的参数设置情况。

表3 各案例房间参数设置汇总

       3.3 控制结果及分析

       3.3.1 眩光可能性指标结果分析

图7 A 案例一各遮阳控制策略全年眩光可能性指标热力图； B 案例二各遮阳控制策略全年眩光可能性指标热力图； C 案例三各遮阳控制策略全年眩光可能性指标热力图

       图7展示了案例一至案例三各遮阳控制策略下，全年眩光可能性指标的堆积热力图。从上至下依次为前述第1至第6种遮阳控制方法和不设置遮阳下的眩光可能性指标热力图。热力图色块由浅至深代表眩光可能性指标由0至1，单一热力图横向由全年365天堆积而成，纵向由早8点至晚5点的9个小时堆积而成。对比全年眩光可能性指标热力图发现：

       第1、3、4、6种遮阳控制策略在控制眩光方面表现良好，第2、5种控制策略在眩光控制方面表现不佳。即仅考虑节能、仅考虑热环境的遮阳控制策略不能有效地控制眩光，特别是在太阳高度角较低的清晨和傍晚；考虑眩光的遮阳控制方法均能有效地将眩光控制在一定范围内。

       对比各案例的遮阳控制结果，各遮阳控制方法在不同案例中的眩光控制表现一致。基于性能指标的遮阳控制方法在眩光的控制效果上，对案例边界条件的变化不敏感。这一结果的原因在于：基于性能指标的遮阳控制方法是目标导向的控制方法，控制参数与评价指标一致。不论边界条件如何改变，同一基于遮阳性能指标的控制方法在控制结果上变化不大。

       3.3.2工作面照度与自然采光结果分析

图8 A案例一各遮阳控制策略全年工作面照度热力图； B案例二各遮阳控制策略全年工作面照度热力图； C案例三各遮阳控制策略全年工作面照度热力图

       图8展示了案例一至案例三各遮阳控制策略下，工作面照度的堆积热力图。从上至下依次为前述第1至第6种遮阳控制方法和不设置遮阳下的工作面照度热力图。热力图色块由浅至深代表工作面照度由0lux至3000lux，单一热力图横向由全年365天堆积而成，纵向由早8点至晚5点的9个小时堆积而成。对比全年工作面照度热力图发现：

       第1、3、4、6种遮阳控制策略在控制工作面照度方面表现良好，第2、5种控制策略在控制工作面照度方面表现不佳。仅考虑节能、仅考虑热环境的遮阳控制策略不能有效地控制工作面照度，特别是在太阳高度角较低的清晨和傍晚；考虑眩光的遮阳控制方法均能有效地将工作面照度控制在一定范围内。在太阳辐射强度较高的午间，仅考虑热环境的第5种遮阳控制策略将导致较高的遮阳关闭率，引起工作面照度不足，需要补充照明。

       对比各案例的遮阳控制结果，各遮阳控制方法在各案例中的工作面照度控制的表现一致，对案例边界条件的变化不敏感。

       3.3.3 热舒适指标结果分析

图9 A案例一各遮阳控制策略全年辐射不对称度热力图；B案例二各遮阳控制策略全年辐射不对称度热力图；C案例三各遮阳控制策略全年辐射不对称度热力图

       图9展示了案例一至案例三各遮阳控制策略下，辐射不对称度的堆积热力图。从上至下依次为前述第1至第6种遮阳控制方法和不设置遮阳下的辐射不对称度热力图。热力图色块由浅至深代表辐射不对称度由0℃至10℃，单一热力图横向由全年365天堆积而成，纵向由早8点至晚5点的9个小时堆积而成。对比全年辐射不对称度热力图发现：

       第1、3、4、5、6种遮阳控制策略在控制辐射不对称度方面表现良好，第2种控制策略在控制辐射不对称度方面表现不佳。仅考虑节能的遮阳控制策略不能有效地控制辐射不对称度。

       对比各案例的遮阳控制结果，各遮阳控制方法在辐射不对称度控制方面的表现一致，对案例边界条件的变化不敏感。

       3.3.4 房间太阳辐射得热结果分析

图10 案例一空调季房间窗口单位面积太阳辐射得热；图11 案例一采暖季房间窗口单位面积太阳辐射得热

图12 案例二空调季房间窗口单位面积太阳辐射得热；图13 案例二采暖季房间窗口单位面积太阳辐射得热

图14 案例三空调季房间窗口单位面积太阳辐射得热；图15 案例三采暖季房间窗口单位面积太阳辐射得热

       如图10至图15所示，分别为案例一至案例三空调季与采暖季太阳辐射得热散点图。对比房间窗口单位面积太阳辐射得热散点图可以发现：

       在空调季，第2、3、5种遮阳控制策略能够有效削弱太阳辐射得热峰值，而第1、4、6种遮阳控制策略表现不佳。具体地，仅考虑人员舒适和仅考虑光环境的遮阳控制策略在空调季削弱太阳辐射得热方面表现不佳。在采暖季，第2、3、5种遮阳控制策略能够利用太阳辐射得热，而第1、4、6种遮阳控制策略表现不佳。具体地，仅考虑人员舒适和仅考虑光环境的遮阳控制策略在太阳辐射热利用方面表现不佳。

       对比各案例，各遮阳控制策略在不同案例中房间太阳辐射得热控制的表现基本一致，对案例边界条件的变化不敏感。

       3.3.5 基于性能指标的遮阳控制方法控制结果汇总分析

       表4以案例一为例展示了各遮阳控制策略在光热环境舒适、照明开启时长与房间太阳辐射得热方面的控制效果。其中对于DGP和RTA指标，统计超过阈值时刻的占比；对于灯光开启时长，统计工作面自然采光照度低于300lux时刻的占比；对于窗口辐射得热，统计与不设置遮阳相比的相对变化百分比。第2、5、6种遮阳控制策略在光热舒适方面表现不佳，第5种控制策略下照明开启时长显著增加，第1、2、3、5种控制策略在空调季有效地削减了太阳辐射得热，第2、5种控制策略在采暖季有效地利用了太阳辐射得热。总体上，综合考虑节能和舒适的遮阳控制策略除在采暖季太阳辐射利用方面表现不佳外，其他方面均表现优秀。目标导向的基于性能指标的遮阳控制策略，能够实现遮阳控制的目标。

表4 案例一各遮阳控制策略控制效果汇总

4 结论

       提出基于性能指标的遮阳控制的关键问题并非设计何种控制逻辑，而是遮阳性能指标的获取。设计简单可靠的遮阳性能指标获取方法，从控制目标出发采用基于性能指标的遮阳控制策略，即抓住了遮阳控制的关键，在降低了遮阳控制系统复杂性的同时，又保证了其有效性。

       本文在前人研究的基础上，从舒适与节能、光与热两个维度、四个方面总结了遮阳控制的关键性能指标。选取的关键性能指标包括：眩光可能性指标DGP、考虑太阳辐射的辐射不对称度RTA*、工作面照度和房间窗口太阳辐射得热,并提供各指标的模拟计算方法。

       本研究采用基于性能指标的遮阳控制方法构建了一种满足光热综合需求的遮阳新型控制模式。采用案例研究方法得出综合节能与舒适性能指标的遮阳控制策略，总体上控制效果优秀，仅考虑节能或舒适的遮阳控制策略不能满足舒适或节能的需要。各遮阳控制策略在不同案例下的控制效果基本一致，基于性能指标的遮阳控制方法的控制效果对案例边界条件的变化不敏感。

参考文献：

       [1] LEE E, DIBARTOLOMEO D, SELKOWITZ S J E, et al. Thermal and Daylighting Performance of an Automated Venetian Blind and Lighting System [J]. 1998, 29(1): 47-63.
       [2] KIM J-H, PARK Y-J, YEO M-S, et al. An experimental study on the environmental performance of the automated blind in summer [J]. 2009, 44(7): 1517-27.
       [3] DYKE C, VAN DEN WYMELENBERG K, DJUNAEDY E, et al. Comparing whole building energy implications of sidelighting systems with alternate manual blind control algorithms [J]. 2015, 5(2): 467-96.
       [4] GUNAY H B, O'BRIEN W, BEAUSOLEIL-MORRISON I, et al. Development and implementation of an adaptive lighting and blinds control algorithm [J]. 2017, 113(185-99.
       [5] MANZAN M, PADOVAN R J A I B E R. Multi-criteria energy and daylighting optimization for an office with fixed and moveable shading devices [J]. 2015, 9(2): 238-52.
       [6] NEZAMDOOST A, VAN DEN WYMELENBERG K, MAHIC A J A I C. Assessing the energy and daylighting impacts of human behavior with window shades, a life-cycle comparison of manual and automated blinds [J]. 2018, 92(133-50.
       [7] CHRISTOFFERSEN J, PETERSEN E, JOHNSEN K. An experimental evaluation of daylight systems and lighting control; proceedings of the Right Light, F, 1997 [C].
       [8] LITTLEFAIR P. Control of solar shading [M]. BRE, 2002.
       [9] KIM D-W, PARK C-S J L R, TECHNOLOGY. Comparative control strategies of exterior and interior blind systems [J]. 2012, 44(3): 291-308.
       [10] Wienold J. Dynamic simulation of blind control strategies for visual comfort and energy balance analysis[C]//Building Simulation. 2007: 1197-1204. 
       [11] PESENTI M, MASERA G, FIORITO F. Shaping an origami shading device through visual and thermal simulations; proceedings of the 6th International Building Physics Conference, IBPC 2015, F, 2015 [C]. Elsevier.
       [12] LAVIN C, FIORITO F J P E. Optimization of an external perforated screen for improved daylighting and thermal performance of an office space [J]. 2017, 180(571-81.
       [13] LA GENNUSA M, NUCARA A, RIZZO G, et al. The calculation of the mean radiant temperature of a subject exposed to the solar radiation—a generalised algorithm [J]. 2005, 40(3): 367-75.
       [14] LA GENNUSA M, NUCARA A, PIETRAFESA M, et al. A model for managing and evaluating solar radiation for indoor thermal comfort [J]. 2007, 81(5): 594-606.
       [15] YUN G, YOON K C, KIM K S J E, et al. The influence of shading control strategies on the visual comfort and energy demand of office buildings [J]. 2014, 84(70-85.
       [16] WIENOLD J, CHRISTOFFERSEN J J L E, BERLIN. Towards a new daylight glare rating [J]. 2005, 157-61.

       备注：本文收录于《建筑环境与能源》2021年4月刊 总第42期（第二十届全国暖通空调模拟学术年会论文集）。版权归论文作者所有，任何形式转载请联系作者。