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香港科技大学王者教授领衔的智能建筑与建造团队在Cell出版社交叉学科期刊Nexus发表论文：Mitigating Urban Climate-Energy Feedback with Citywide Building-Integrated Photovoltaics Implementation。
研究聚焦城市尺度建筑一体化光伏（BIPV）部署如何调节城市气候---能源的反馈回路，并评估其对城市总能耗的净节能效应。为此，团队提出跨尺度模拟框架，将城市冠层模型（BEM-SLUCM）与城市尺度建筑能耗模型（UBEM）相结合，定量解析 BIPV部署对街谷微气候、建筑能耗与峰值电力需求的综合影响。
结果显示，在低/高覆盖情景下城市总能耗分别下降4.7%与10.1%，并在极端高温日降低城市峰值电力需求。研究进一步揭示了BIPV在减碳与热韧性目标下的综合效益及关键权衡，并将主要成果集成至可交互平台，支持规划实践中的建筑级检索与情景对比。
论文内容
论文-《Mitigating urban climate-energy feedback with citywide building-integrated photovoltaics implementation》
背景与问题陈述
城市气候-能源反馈恶性循环
- 城市热岛效应（UHI）使得城市气温高于郊区，夏季随之带来更高的制冷需求。
- 空调制冷释放的废热，反过来又加剧UHI，形成**"气候-能源恶性反馈循环"**。
- 随着城市人口增长和制冷负荷翻倍的预期，这一循环变得日益不可持续。
BIPV 的潜力与挑战
- 建筑集成光伏系统（BIPV） 不仅能发电，也能改变建筑能耗和城市热环境。
- 尽管已有研究探索光伏的发电潜力，对其综合热环境影响与反馈机制的模拟尚不充分。
- 特别是立面BIPV（如夹层玻璃光伏窗）不仅改变建筑热性能，也影响城市热传输路径。
主要研究目标
本研究提出并回答了一个核心问题：
"城市范围内部署BIPV后，如何调控城市气候-能源反馈机制？对能耗的净影响是多少？"
研究拆解为三个方面：
- 微气候影响：BIPV对城市局地气温变化的影响。
- 建筑能耗表现：直接节能与因城市气候变化引发的间接能耗变化。
- 整体能量平衡：BIPV的总发电量与节能量的净综合作用。
方法学框架
- 模拟工具
- 构建基于 118,521座香港建筑 的跨尺度模拟框架：
- BEM-SLUCM：街谷尺度下结合建筑能耗与单层城市冠层模型。
- GeoBEM（城市级建筑能耗模型）：通过 EnergyPlus 和3D 建模，对城市中各类建筑进行精细建模。
2. 部署场景
| 场景 | 描述 |
|---|---|
| Baseline | 正常建筑，无BIPV，按香港建筑标准设计 |
| Low Coverage | 所有窗户更换为BIPV玻璃，按原窗墙比安装 |
| High Coverage | 墙壁部分也换为BIPV，使幕墙覆盖率达90% |
核心发现与结果
1. 🌞 微气候调控能力
- 昼间升温 夜间降温：形成"昼暖夜凉"模式
- 最大发现：高覆盖度场景下，白天升温最高 +1.9°C，夜晚降温可达 --2.5°C。
- 影响受城市街谷方向影响显著 ：
- 南北朝向：冬季中午温升最显著。
- 东西朝向：夏季早晚温升显著。
2. 🏢 建筑能耗变化
-
低覆盖：直接降低制冷需求
- 节能主因：降低太阳得热 + 增强保温。
- 各类型中，学校和零售建筑节能最明显，最高达 --4.3%（相对 baseline）。
-
高覆盖场景：存在"保温性能退化"副作用
- 某些建筑冬季出现供热能耗上升（医院、酒店等提升约 +0.6%）。
- 办公楼因高窗墙比，仍保持 --0.9%净节能效益。
3. ⚡ BIPV整体能量平衡
在城市尺度上评估净能源影响：
| 项目 | 低覆盖 (%) | 高覆盖 (%) |
|---|---|---|
| 电力产出 | --3.68% | --9.79% |
| 净节能（发电+节能） | --4.73% | --10.11% |
- 发电高峰同步于用电高峰 → 减轻电网负荷高达 5.7%。
- 建筑层节能最多可达 20.1%±11.7%，因高立面面积与太阳暴露占优。
代码详解
城市气候-能源模拟框架中的可独立使用模块-GitHub代码-BIPV-Climate-Energy
该代码库不是完整模型框架的全部代码 ，而是包含了部分精选模块 ，每个模块可独立运行、单独调用，便于用户根据需求做具体分析任务。
每个模块都包含：
- 完整代码（可直接运行）
- 详细说明文档（README）
- 示例数据
- 依赖环境说明
适用对象
- 研究人员：关注城市气候、BIPV能效、热岛研究、定量模拟。
- 城市规划者/设计师：评估BIPV的部署优化策略，结合 Digital Twin 或 GeoBEM 建模输出用于可视化。
- 建筑节能模拟从业者：提升模拟精度并考虑微气候反馈的 EnergyPlus 建模者。
可用模块详解
- Input_Parameters.xlsx
- 内容：核心输入参数集合。
- 用途：被多个模拟模块调用（如 GeoBEM、BEM-SLUCM），定义建筑物热工参数、材料性质、窗墙比（WWR）等。
- 优势：集中管理输入参数，便于批量更改与场景模拟。
Create_uTMY/--- 城市天气生成模块（Urban Weather Generator）
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 语言 | MATLAB |
| 目标 | 生成"城市化气象年"（Urbanized Typical Meteorological Year，uTMY）天气数据文件 |
| 功能 | 将塔测气象数据和城市冠层模型输出（BEM-SLUCM 输出）耦合，生成适用于城市建筑模拟的 EPW 文件（EnergyPlus 专用格式） |
| 输入 | 标准 TMY 气象数据文件 + .mat 格式的模拟结果数据 |
| 输出 | 城市化 EPW 文件，可直接用于 EnergyPlus 等模拟软件 |
✅ 使用建议
适用于需要考虑"城市热岛"和"局地气候修正"的建筑节能模拟用户。
Power_GeoBEM/--- 建筑立面 BIPV 发电计算模块（Facade-level power estimator）
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 语言 | Python |
| 目标 | 根据 EnergyPlus 输出分析立面 PV 电力产出 |
| 核心功能 | 解析建筑仿真结果（如表面辐射接收量），结合建筑属性和 BIPV 参数计算发电量 |
| 输入 | EnergyPlus 仿真输出（CSV 格式）+ 建筑几何 & 构造信息 |
| 输出 | 年度发电量（JSON）+ 逐小时（8760小时）发电数据 |
✅ 使用建议
适用于城市级建筑批量仿真的后处理分析，对建筑逐墙面级别估算 BIPV 年/小时发电潜力。
Power_GlobalCities/--- 全球城市 BIPV 潜力评估模块
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 语言 | MATLAB |
| 目标 | 针对全球多个城市和不同朝向进行光伏发电潜力估算 |
| 功能 | 利用全球 TMY 气象数据，计算不同朝向 BIPV 横跨全年 8760小时的输出 |
| 输入 | EPW 气象数据（共享的标准天气文件） |
| 输出 | 每小时功率数据（CSV）+ 月度热图可视化 |
✅ 使用建议
适用于城市规划者/开发者关注 全球不同气候区的 BIPV 可行性比较（如跟软件如 Helioscope 不同，更注重立面场景的细分分析）。
快速上手教程（Quick Start）
开发者说明中已结构化提供使用路径：
bash
# 1. 生成城市气象年
cd Create_uTMY/
# 2. 计算建筑BIPV立面光伏产出
cd Power_GeoBEM/
# 3. 对比多个城市的立面发电潜力
cd Power_GlobalCities/每个文件夹都提供：
- 可执行代码
- 子模块 README 指南
- 示例数据，可进行快速部署和测试
支持与技术依赖
- 每个 folder 下都有详细的
README.md， - 脚本语言包括 Python 与 MATLAB，运行前可参照依赖文件中配置环境（建议使用虚拟环境 conda/venv 或 MATLAB 2021+）。
参考
2、GitHub代码-BIPV-Climate-Energy