数字孪生技术在创建低碳社区中的应用探索

数字孪生是一种实现物理系统向信息空间数字化模型映射的关键技术,它通过充分利用布置在系统各部分的传感器,对物理实体进行数据分析与建模,形成多学科、多物理量、多时间尺度、多概率的仿真过程,将物理系统在不同真实场景中的全生命周期过程反映出来。

摘要:碳减排对城市的可持续发展具有重要意义,而社区尺度的减碳实践是有指导性的。为了实现社区的碳减排目标,引入数字孪生技术,并对其在低碳社区创建中的技术路径与应用点进行了探讨。

关键词:碳减排 低碳社区 数字孪生

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0 引言

根据联合国的数据统计,目前有55%的世界人口生活在城市当中。结合城市化进程与世界总人口数量增长等因素,预计至2050年,城市地区人口总数将达到63亿,占比全世界总人口数的68%[1]。然而,受到人口密度、交通工具、人员活动等因素的影响,城市在世界能源使用和温室气体排放中都占到三分之二以上。因此,对于实现全球气候目标来说,城市将拥有更大的责任与改善空间。

在2018年,联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)发布了特别报告《全球升温 1.5oC》,报告指出如果全球温室效应保持目前的速度继续发展,那么在2030年至2052年之间,全球温度上升将超过1.5℃;若想将气温增幅控制在1.5℃的目标值之内,其最佳路径是在2030年先将碳排放量较2010年降低45%,然后再在2050年实现零排放。

1 低碳城市与低碳社区

为了满足全球气候目标所需的碳排放减少量的要求,全球多个城市都着手依据自身城市发展,制定了区域性的减碳计划,试图在一定期限内,达成低碳城市或零碳城市的标准。

2018年,哥本哈根、东京、伦敦、温哥华、悉尼等19座全球超大型城市在伦敦共同签署了《净零碳建筑宣言》,承诺至 2030 年,其城市中的所有新建建筑都将实现净零碳排放,至 2050 年,城市所有既有建筑也都将实现净零碳排放。包括北京、广州、南京、青岛、福州等十二座中国城市,都已加入了C40城市气候领导联盟,推动碳减排行动和可持续发展。

对于城市而言,碳减排的大部分潜力将来自于建筑、交通和工业等方面[2],这需要管理者将城市的规划、建筑、交通等方面的因素与能源效率结合起来考虑,从而制定相应的政策举措。例如,当政府部门在制定规划和交通政策的时候,需要充分考虑民众的交通需求,平衡职业、居住、商业区域的划分,合理设置路网和公共交通设施的安排,这样多维度考量下制定出的政策将会减少民众的通勤时间,直接对交通相关的能源消耗造成影响。

低碳城市的创建是从城市的尺度出发去讨论碳减排的目标、方案、举措与政策,将会涉及到城市中的多个管理部门与机构的协调工作,这也是打造低碳城市的过程中将要面临的最大挑战之一,这一挑战也促成了社区尺度的解决方案。

城市主要是指具有某些特征的、在地理上有界的社会组织形式,是由政府公共部门界定、治理的政治管辖范围或区域。在国内,包括按国家行政建制设立的市、镇划分区域[3]。

社区则是城市内的子区域,尽管这类子区域无法被称为“城市”,但是无论从区域面积、管理权限来看都是相对独立的,更重要的是,这些子区域的能源消耗计量具有明显的边界,主要包括大型的住宅区、商业区、混合开发区、产业园区、大型校园或者机场等,还包括其他具有类似的复杂环境和边界的私人开发或持有的城市子区域。

相较于城市尺度的碳减排行动,社区尺度的方案具有相似的系统性、更高的参与性、更强的灵活性以及可控制性。

城市与社区具有相似的系统性。尽管从规模上来讲,城市比社区要更大一些,但是社区尺度几乎可以涵盖城市尺度的大部分系统,如自然资源与生态环境、交通设施及土地利用、水资源利用效率、能源消耗与碳排放、材料资源的回收利用与处理等。2019年,USGBC融合了LEED(社区)、SITES(景观设计),TRUE(零废弃物管理)等标准的技术要点,正式发布了LEED for Citiesand Communities(城市与社区)标准及认证体系,并开放注册。USGBC将社区与城市放在认证的同一体系当中,正是因为二者具有相似的系统性,这也为城市管理者制定碳减排方案时提供了一条新的技术路线。

在碳减排行动中,社区尺度比城市尺度的方能使利益相关者更具有参与性。城市尺度范围过大,这也限制了信息的传递能力与方式,在政策、举措制定的时候,城市管理者很难倾听到利益相关者的声音,如居民、商户、学生等;即使通过一定数量的样本获得利益相关者的需求,那么做出决策也是一个十分艰难的权衡过程。然而对于社区而言,对话的机制更加扁平化,管理者收集而来的信息会更加真实可靠。在政策举措的制定时,利益相关者们也会更容易看到实质性的预期影响,因此参与的积极性就会更高,方案更加符合实际。

在制定碳减排的目标、政策和措施方面,社区的可控性要比城市更强。低碳社区的目标也就更容易达成。城市政策举措的制定是多部门、多系统的权衡结果,考虑到政治敏感性及效率问题,城市管理者难以在短时间内对管辖范围内的碳排放实现控制,但是社区则不同,由于区域范围有限,涉及相关方面有限,使其在行动的策划和实施过程都更具有可控制性。这一点在《绿色建筑评价标准》里面也有很好的体现。如“8.1.2项,室外热环境应满足国家现行有关标准的要求”,要求按照现行行业标准《城市居住区热环境设计标准》进行热环境设计,采取有效措施改善场地内的通风不良、遮阳不足、绿量不够、渗透不强的一系列的问题,以提高场地内的环境舒适度[4]。该控制项设立的主要目的是采取措施缓解城市热岛效应,然而在该标准中难以对整个城市的规划进行重新的升级,只能通过提升新对各社区尺度的区域热舒适性进行改善,伴随新建建筑和既有建筑改造等过程,逐步实现积累效应,实现城市整体热岛效应的缓解。

因此,在当前情况下,从创建低碳社区入手,通过积累效应,伴随新规划或既有改造等过程,以社区尺度的改善逐渐带动城市尺度的整体状况,最终实现低碳城市的目标是一个较好的技术路径。

2 数字孪生

数字孪生技术最早是用于航空航天领域,通过建立虚拟空间的真实飞机模型,在飞机飞行中通过预先布置好传感器捕捉数据状态,然后再虚拟空间里进行同步,判断飞机结构是否出现安全问题,对飞机情况进行分析评估[5]。

数字孪生是一种实现物理系统向信息空间数字化模型映射的关键技术,它通过充分利用布置在系统各部分的传感器,对物理实体进行数据分析与建模,形成多学科、多物理量、多时间尺度、多概率的仿真过程,将物理系统在不同真实场景中的全生命周期过程反映出来。借助于各种高性能传感器和高速通信,数字孪生可以通过集成多维物理实体的数据,辅以数据分析和仿真模拟,近乎实时地呈现物理实体的实际情况,并通过虚实交互接口对物理实体进行控制。数字孪生主要由三部分组成:现实世界的实体、虚拟空间的模型以及连接虚实之间的数据信息。

更简单的说,数字孪生是一个物理实体的数字化表达,以便于我们能够在这个数字化模型上看到物理实体可能发生的情况。因此,数字孪生技术可以应用于诸多行业内,通过建立虚拟模型,然后进行模拟,分析它们在现实世界中可能会出现的状态,以及它们的状态将会如何随着时间的推移而变化的。

3 数字孪生与低碳社区

低碳社区的创建需要有新的技术和工具来帮助社区的不同部门、管理者、规划者、设计师和使用者等在一系列复杂的可能性和信息中做出正确的决策。显然,将多方面的行动和决策过程结合起来,能更大地发挥社区在碳减排方面的潜力。跨部门的交流过程面临着更高的复杂程度,随之而来的是社区整体的决策过程变得更加艰难。例如,要想制定建筑优化方案的决策、优化能源管理方式和改善社区规划情况,就需要对多方面收集而来的数据结合考虑,统一分析。数字孪生技术可以帮助社区管理者理清这些影响因素之间复杂关系,分析降低能源消耗和碳减排的可选路径,以及对比它们对不同社区会产生的影响等。

数字孪生技术不是依靠于某一种技术实现的,更大程度上,它是多项现代科学技术与工具发展的结果,包括数据信息的采集、传递、管理、模拟、分析和可视化技术。

传感器技术的应用可以为低碳社区的建设提供实时的、精细化的设施管理和过程数据。传感器技术经过了一段时间的发展后,进入了一个新的阶段,逐步实现了集成化、智能化、微小型化和无线网络化等特点[6]。在低碳社区的创建中,可以根据需求,将传感器安装在各种各样的用能设备单元上,比如锅炉、电梯、暖通空调机组等,尽可能细致化地收集与这些设备相关的能耗数据、设备信息、当前状况等。

5G网络的建设与发展将对低碳社区创建过程中的数据信息传递起到积极作用。物联网是5G应用的重要领域,通过这项技术,可以加强万物互联的关系。例如,我们在通过传感器采集到数据信息之后,可以经过传感器内部的系统转换成数字信号,然后借助5G网络,高速地、实时地传递到服务器上进行存储、管理和分析。除此以外,5G网络也可以和更多的智能设备相结合,应用到智能交通系统、智能电网、智慧照明、智能家居等方面,从多方面促进低碳社区的实现[7]。

人工智能可以在低碳社区的建设中提供更好的决策路径。能源使用的行为与设备将不再是单纯的过程,而是会成为海量的数据,为将来的决策提供基础。同时,庞大的数据源意味着运算速度与运算量的问题。人工智能可以分析这些庞大的数据源及其间复杂的相互依存关系,从而为决策者提供全面的、多维的思考角度。另一方面,由于人工智能的快速发展和应用,建筑的能耗管理也将转变为互动的能源管理[8],例如可以运用人工智能技术优化建筑中的系统控制,达到降低能源消耗或者提升能源使用效率的目的。

高级建模工具和动态数值模拟技术的应用可以使低碳社区创建中的数字模型和模拟过程更加真实、准确,符合实际情况。数字模型是数字孪生的核心元素。根据物理学基本原理,使用基于CAD等平台开发的高级建模工具,可以将建筑信息模型、能源系统和基础设施数据等现实世界的物体和行为过程在计算机平台上真实的反映出来。然后,这些模型可以用来分析多个场景下可能出现的情况,以帮助社区改进设计和优化设置。

可视化技术促进了低碳社区建设中利益相关者的参与度,扩大了参与范围。建模与模拟分析在一定程度上会将各种可能性与数据形式展示出来,但是相关人员仍旧需要一定的技术背景才能理解。因此,将模拟的数值结果再以2D或3D的可视化技术展示出来会降低理解难度,打破人员的技术水平限制,为各个技术层级的用户了解新的政策或系统的影响和潜力提供了有效路径,从而提升相关人员的参与度与参与范围。

云计算平台为低碳社区建设中的数据储存、运算和管理提供了便利。在低碳社区的创建过程中,数据孪生技术的应用会带来海量数据,其存储、运算和管理过程都对服务器提出了更高的要求。常规的解决方案, 通常采用大型高性能的服务器, 存储硬件采用磁盘阵列, 数据库管理软件采用关系数据库系统[9]。因此,其扩展性较差、采购成本也较高。云计算平台作为一种新兴的计算模型,具有可靠性高、数据处理量巨大、灵活可扩展以及设备利用率高等优势,在进行大规模的数据计算、分析、模拟仿真、系统优化、规划设计和决策制定层面都具有良好的潜力,为低碳社区的建设中的数字孪生技术应用提供了全新的解决思路。

4 结语

本文将碳减排的整体目标分解到低碳社区的创建行动上来,引入数字孪生技术,结合社区尺度的碳减排行动特点,探讨了数字孪生技术在低碳社区创建过程中的技术路径与应用点。后续工作拟通过实际项目,建立一个基于数字孪生技术的低碳社区系统能耗监测与优化平台,从平台应用的情况与碳减排实际效果,验证所提出应用的技术可行性与正确性。

APPLICATION OF DIGITAL TWINS TECHNOLOGY IN CREATING LOW-CARBON COMMUNITIES

Abstract: Carbon reduction is of great significance to thesustainable development of cities, and community-scale carbon reductionpractices are instructive. In order to achieve the community-scale carbon reductiongoals, digital twins was introduced, and its technological path and applicationpoints in the creating low-carbon communities were discussed.

Keywords: Carbon reduction;Low-carbon communities;Digital twins

参考文献(References):

[1] United Nations World Urbanization Prospects :2018 Revision..2018

[2] 江泽民.对中国能源问题的思考[J].上海交通大学学报,2008(03):345-359.

[3] GB/T 50280-1998.城市规划基本术语标准[S]. 1998

[4] GB/T 50378-2019. 绿色建筑评价标准[S]. 2019

[5] 陶飞,刘蔚然,刘检华,刘晓军,刘强,屈挺,胡天亮,张执南,向峰,徐文君,王军强,张映锋,刘振宇,李浩,程江峰,戚庆林,张萌,张贺,隋芳媛,何立荣,易旺民,程辉.数字孪生及其应用探索[J].计算机集成制造系统,2018,24(01):1-18.

[6] 王莹,毛烁.工业传感器的发展方向[J].电子产品世界,2018,25(10):11-16.

[7] 施巍松,孙辉,曹杰,张权,刘伟.边缘计算:万物互联时代新型计算模型[J].计算机研究与发展,2017,54(05):907-924.

[8]范犁洲.人工智能与能源产业[J/OL].http://kuaibao.qq.com/s/20180123G01MN800?refer=cp_1026,2018.01.23/2020.02.16

[9] 王德文,宋亚奇,朱永利.基于云计算的智能电网信息平台[J].电力系统自动化,2010,34(22):7-12.

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