【城市】基于matlab城市能源模拟住宅、商业和公共建筑集群的每小时热能和电力需求【含Matlab源码 16031期】

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⛄一、城市能源模拟住宅、商业和公共建筑集群的每小时热能和电力需求

项目简介：小型城市街区建筑能耗简易仿真模型，入门级脚本；模拟一天 24 小时，4 类建筑在夏季工况下的逐时用电能耗；提供两种情景：现状工况、节能改造后工况；输出能耗汇总表格、绘图、简易负荷预测演示。

外部依赖函数（脚本中未给出，需要配套 m 文件）：

create_weather_profile、simulate_building_energy、display_summary、plot_results、simple_prediction_demo

clear;
clc;
close all;
% Urban Energy Consumption Model
% Beginner‑friendly version for a small city block
hours = 1:24;
outside_temp = create_weather_profile(hours, ‘summer’);
indoor_temp = 24;

脚本初始化与环境参数设置

1. clear清空工作区变量；clc清空命令窗口；close all关闭所有图窗。

2. hours = 1:24：仿真时间，一天 24 小时，按小时步长计算。

3. 调用外部函数create_weather_profile(hours, 'summer')生成夏季 24 小时室外温度时序数据。

4. indoor_temp = 24：所有建筑目标室内设定温度 24℃。

定义 4 类建筑分区结构体zones

使用 MATLAB 结构体数组，保存每一类建筑的全部属性，一共 4 个功能分区：

1. Old Residential 老旧住宅

2. New Residential 新式住宅

3. Commercial Block 商业街区

4. Public Building 公共建筑

zones(1).name = ‘Old Residential’;
zones(1).area = 120; % 建筑面积 m²
zones(1).thermal_factor = 1.25; % 热工系数；数值越大围护结构保温越差，空调冷热负荷越高
zones(1).lighting_load = 6; % 照明基础负荷 W/m²
zones(1).appliance_load = 8; % 电器设备基础负荷 W/m²
zones(1).occupancy = [0.85 … 0.85]; % 24小时人员占用系数 0~1；1代表满负荷人员，0无人

人员占用曲线特点：

• 住宅（老旧 / 新式）：夜间占用率高，白天上班时段占用率低；

• 商业、公共建筑：白天工作时间占用率接近 1，夜间占用率很低。

Scenario1：现状城市工况仿真

current_result = simulate_building_energy(zones, hours, outside_temp, indoor_temp);
调用核心仿真函数simulate_building_energy，输入原始建筑参数、时间序列、室外温度、室内设定温度。

输出current_result结构体，保存现状条件下每一类建筑逐时能耗、街区总能耗、空调负荷、照明负荷、设备负荷全部时序计算结果。

内部逻辑（外部函数）大致逻辑：

1. 根据室外‑室内温差 ×thermal_factor计算空调冷热负荷；

2. 照明、设备负荷 = 单位面积负荷 × 建筑面积 × 当前小时人员占用率；

3. 分别输出每类建筑的空调能耗、照明能耗、设备能耗；叠加得到整个街区总能耗city_total。

Scenario2：建筑节能改造情景仿真

improved_zones = zones;
improved_zones(1).thermal_factor = 0.95;
improved_zones(1).lighting_load = 5;
improved_zones(2).thermal_factor = 0.65;
improved_zones(2).lighting_load = 3;
improved_zones(3).lighting_load = 8;
improved_zones(3).appliance_load = 10;
improved_zones(4).lighting_load = 5;
improved_result = simulate_building_energy(improved_zones, hours, outside_temp, indoor_temp);

1. 复制原始建筑结构体到improved_zones作为改造基础。

2. 修改节能改造参数：

   • 老旧住宅：降低热工系数（保温升级）、降低照明负荷（更换节能灯）

   • 新式住宅：进一步提升围护保温、降低照明功率

   • 商业街区：降低照明与设备基础负荷（高效设备）

   • 公共建筑：降低照明负荷

3. 保持人员占用曲线occupancy、建筑面积area、室内温度不变；只改变建筑硬件性能参数。

4. 再次调用仿真函数，得到改造后全套能耗结果improved_result。

对比两个情景，就可以评估节能改造带来的节电效果。

结果输出与可视化调用

display_summary(zones, current_result, improved_result);
plot_results(hours, outside_temp, zones, current_result, improved_result);
simple_prediction_demo(hours, current_result.city_total);

1. display_summary()

在命令窗口打印文本汇总报告：输出现状、改造后各建筑全天总能耗，街区总能耗，以及改造节约的电量、节能百分比，方便直接阅读数据。

2. plot_results()

绘图函数，生成多幅图表：

• 24 小时室外温度曲线；

• 现状与改造后，4 类建筑逐时能耗对比曲线；

• 整个城市街区总负荷对比（现状 VS 改造后）；

• 不同负荷组分拆分（空调、照明、设备）。

3. simple_prediction_demo(hours, current_result.city_total)

简易负荷预测演示；把现状 24h 总能耗作为样本，做简单时序预测演示，展示短期城市能耗预测效果。

整体模型要点总结

模型属于简化建筑能量模型，不做复杂传热微分方程；使用热工系数 + 人员占用系数的经验式计算，适合教学入门。

两个仿真情景：

Scenario1：基线现状；

Scenario2：节能改造（围护保温提升 + 照明、设备升级）；

输入变量：建筑面积、保温性能、照明设备功率、24h 人员占用率、室外温度、室内设定温度。

输出：逐时能耗时序、全天累计能耗、节能潜力评估、绘图、简易负荷预测演示。

⛄二、部分源代码和运行步骤

1 部分代码
%% Figures for the repository README
% Rebuilds results/figures from the airfoil files that were analysed in
% XFLR5 for the report (results/morph_sequence):
% geometry_comparison.png baseline vs optimised airfoil
% objective_landscape.png camber/thickness objective over (m, t)
% morphing.gif the 21-step morphing sequence

clear; clc; close all;

here = fileparts(mfilename(‘fullpath’));
addpath(fullfile(here, ‘NACA2412’), fullfile(here, ‘Optimization’));
resDir = fullfile(here, ‘…’, ‘results’);
seqDir = fullfile(resDir, ‘morph_sequence’);
figDir = fullfile(resDir, ‘figures’);
if ~exist(figDir, ‘dir’), mkdir(figDir); end

%% Baseline vs optimised (step 0 and step 20 of the analysed sequence)
[xb, yb] = readDat(fullfile(seqDir, ‘naca2412_morph_00.dat’));
[xo, yo] = readDat(fullfile(seqDir, ‘naca2412_morph_20.dat’));
f1 = figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 900 380]);
plot(xb, yb, ‘b-’, ‘LineWidth’, 2); hold on;
plot(xo, yo, ‘r–’, ‘LineWidth’, 2);
axis equal; grid on; xlim([0 1]); ylim([-0.08 0.12]);
xlabel(‘x/c’); ylabel(‘y/c’);
legend(‘NACA 2412 (baseline)’, ‘Optimised: m = 0.050, p = 0.516, t = 0.080’, ‘Location’, ‘southeast’);
title(‘Airfoils analysed in XFLR5’);
% exportgraphics(f1, fullfile(figDir, ‘geometry_comparison.png’), ‘Resolution’, 150);

%% Objective landscape: camber/thickness over (m, t) at p = 0.516
x = linspace(0, 1, 100)‘;
m = linspace(0, 0.05, 41);
t = linspace(0.08, 0.15, 36);
R = zeros(numel(t), numel(m));
for i = 1:numel(t)
for j = 1:numel(m)
R(i, j) = camberThicknessRatio([m(j), 0.516, t(i)], x);
end
end
f2 = figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 620 480]);
contourf(m, t, R, 20, ‘LineColor’, ‘none’); hold on;
cb = colorbar; cb.Label.String = ‘camber / thickness’;
plot(0.02, 0.12, ‘wo’, ‘MarkerSize’, 9, ‘LineWidth’, 2);
plot(0.05, 0.08, ‘wp’, ‘MarkerSize’, 16, ‘MarkerFaceColor’, ‘w’);
text(0.0205, 0.1235, ’ NACA 2412’, ‘Color’, ‘w’, ‘FontWeight’, ‘bold’);
text(0.0495, 0.0835, 'optimum ', ‘Color’, ‘w’, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘HorizontalAlignment’, ‘right’);
xlabel(‘maximum camber m’); ylabel(‘maximum thickness t’);
title(‘Objective rises towards high m and low t: optimum sits on the bounds’);
% exportgraphics(f2, fullfile(figDir, ‘objective_landscape.png’), ‘Resolution’, 150);

%% Morphing GIF from the analysed sequence
f3 = figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 800 360]);
gifFile = fullfile(figDir, ‘morphing.gif’);
for k = 0:20
[xs, ys] = readDat(fullfile(seqDir, sprintf(‘naca2412_morph_%02d.dat’, k)));
clf(f3);
plot(xb, yb, ‘-’, ‘Color’, [0.75 0.75 0.75], ‘LineWidth’, 1); hold on;
plot(xs, ys, ‘b-’, ‘LineWidth’, 2);
axis equal; axis([0 1 -0.08 0.12]); grid on;
xlabel(‘x/c’); ylabel(‘y/c’);
title(sprintf(‘Morphing NACA 2412 \rightarrow optimised airfoil: step %d/20’, k));
drawnow;
[im, map] = rgb2ind(frame2im(getframe(f3)), 32);
delay = 0.12;
if k == 0 || k == 20, delay = 1.0; end
if k == 0
imwrite(im, map, gifFile, ‘gif’, ‘LoopCount’, Inf, ‘DelayTime’, delay);
else
imwrite(im, map, gifFile, ‘gif’, ‘WriteMode’, ‘append’, ‘DelayTime’, delay);
end
end
fprintf(‘Figures written to %s\n’, figDir);

function [x, y] = readDat(file)
% Coordinates of a Selig-format .dat file (the first line is the name)
data = readmatrix(file, ‘FileType’, ‘text’, ‘NumHeaderLines’, 1);
x = data(:, 1);
y = data(:, 2);
end

2 通用运行步骤
（1）直接运行main.m即可一键出图

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本

2019b

2 参考文献

[1] 门云阁.MATLAB物理计算与可视化[M].清华大学出版社，2013.

3 备注

简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

⛄五、仿真咨询与程序定制

1 各类智能优化算法改进及应用

1.1 PID优化

1.2 VMD优化

1.3 配电网重构

1.4 三维装箱

1.5 微电网优化

1.6 优化布局

1.7 优化参数

1.8 优化成本

1.9 优化充电

1.10 优化调度

1.11 优化电价

1.12 优化发车

1.13 优化分配

1.14 优化覆盖

1.15 优化控制

1.16 优化库存

1.17 优化路由

1.18 优化设计

1.19 优化位置

1.20 优化吸波

1.21 优化选址

1.22 优化运行

1.23 优化指派

1.24 优化组合

1.25 车间调度

1.26 生产调度

1.27 经济调度

1.28 装配线调度

1.29 水库调度

1.30 货位优化

1.31 公交排班优化

1.32 集装箱船配载优化

1.33 水泵组合优化

1.34 医疗资源分配优化

1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测

2.1 机器学习和深度学习分类

2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测

2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面

3.1 图像边缘检测

3.2 图像处理

3.3 图像分割

3.4 图像分类

3.5 图像跟踪

3.6 图像加密解密

3.7 图像检索

3.8 图像配准

3.9 图像拼接

3.10 图像评价

3.11 图像去噪

3.12 图像融合

3.13 图像识别

3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复

3.15 图像压缩

3.16 图像隐写

3.17 图像增强

3.18 图像重建

4 路径规划方面

4.1 旅行商问题（TSP）

4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）

4.2 车辆路径问题（VRP）

4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.7 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.8 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.9 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.10 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.11 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）

4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划

4.4.1 避障路径规划
4.4.2 机器人轨迹跟踪
4.4.3 机器人编队
4.4.4 机器人导航
4.4.5 机器人定位
4.4.6 机器人控制
4.4.7 机器人路径规划
4.4.8 机器人任务分配
4.4.9 机器人搜索
4.4.10 机器人运输
4.4.11 迷宫路径规划
4.4.12 水下机器人路径规划
4.4.13 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划

4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划

4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 卡车无人机
4.6.6 目标搜索
4.6.7 三维路径规划
4.6.8 无人机编队
4.6.9 无人机导航
4.6.10 无人机吊运
4.6.11 无人机对抗
4.6.12 无人机覆盖
4.6.13 无人机检测
4.6.14 无人机控制
4.6.15 无人机求援
4.6.16 无人机位姿估计
4.6.17 无人机系统
4.6.18 无人机侦查
4.6.19 无人机联盟
4.6.20 无人机协同任务
4.6.21 异构无人机

4.7 水下飞行器

4.8 无人车路径规划

4.9 无人艇路径规划

4.10 物流选址

4.11 车辆控制

4.12 多智能体路径规划

4.12.1 多智能体编队
4.12.2 多智能体控制
4.12.3 多智能体路径规划
4.12.4 多智能体协同

5 语音处理

5.1 语音情感识别

5.2 声源定位

5.3 特征提取

5.4 语音编码

5.5 语音处理

5.6 语音分离

5.7 语音分析

5.8 语音合成

5.9 语音加密

5.10 语音去噪

5.11 语音识别

5.12 语音压缩

5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面

6.1 元胞自动机病毒仿真

6.2 元胞自动机城市规划

6.3 元胞自动机交通流

6.4 元胞自动机气体

6.5 元胞自动机人员疏散

6.6 元胞自动机森林火灾

6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理

7.1 机械振动信号处理

7.1.1 故障信号
7.1.1.1 齿轮损伤识别
7.1.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.1.4 电机故障诊断分析
7.1.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.1.8 柴油机故障诊断
7.1.2 管道泄漏
7.1.3 振动信号

7.2 生物医学信号处理

7.2.1 肌电信号EMG
7.2.2 脑电信号EEG
7.2.3 乳腺癌诊断
7.2.4 生物电信号
7.2.5 心电信号ECG
7.2.6 心血管
7.2.7 心脏仿真
7.2.8 血压

7.3 声呐探测信号处理

7.3.1 声呐
7.3.2 水声通信

7.4 通信工程信号处理

7.4.1 超声波信号处理
7.4.2 导航定位
7.4.3 航天航空
7.4.4 空间识别
7.4.5 雷达通信
7.4.5.1 FMCW仿真
7.4.5.2 GPS抗干扰
7.4.5.3 雷达LFM
7.4.5.4 雷达MIMO
7.4.5.5 雷达测角
7.4.5.6 雷达成像
7.4.5.7 雷达定位
7.4.5.8 雷达回波
7.4.5.9 雷达检测
7.4.5.10 雷达数字信号处理
7.4.5.11 雷达通信
7.4.5.12 雷达相控阵
7.4.5.13 雷达信号分析
7.4.5.14 雷达预警
7.4.5.15 雷达脉冲压缩
7.4.5.16 天线方向图
7.4.5.17 雷达杂波仿真
7.4.6 模拟信号处理
7.4.7 时差绘制
7.4.8 数字信道处理
7.4.9 数字信号处理
7.4.10 无线通信
7.4.11 姿态解算
**7.4.12 资源分配 **

7.5 自动测量信号处理

**7.5.1 参数估计 **
**7.5.2 电动汽车动力电池管理 **
**7.5.3 高度预估 **

8 物理应用

8.1 物理学分支力学

8.1.1 材料力学
8.1.2 弹性力学
8.1.3 动力学
8.1.4 分析力学
8.1.5 固体力学
8.1.6 结构力学
8.1.7 静力学
8.1.8 空气动力学
8.1.9 流体力学
8.1.10 塑性力学
8.1.11 运动学

8.2 物理学其他分支

8.2.1 表面物理学
8.2.2 超声学
8.2.3 次声学
8.2.4 电磁学
8.2.5 电动力学
8.2.6 电学
8.2.7 高压物理学
8.2.8 金属物理学
8.2.9 光学
8.2.10 核物理学
8.2.11 金属物理学
8.2.12 量子力学
8.2.13 热力学
8.2.14 热学
8.2.15 声学
8.2.16 水声学

8.3 物理应用

8.3.1 地理学
8.3.2 化学化工
8.3.3 生物
8.3.4 其他