超算资源助力节能分析

橡树岭国家实验室的一项研究着眼于在田纳西州查塔努加的大量建筑物中，哪种节能措施最有效。住宅和商业建筑消耗了近四分之三的电力——在高峰时段，这一比例达到 80%。大规模模拟能源使用有助于确定减少能源使用的方法，从而减少温室气体排放。

在最近的一项研究中，能源部 (DOE) 橡树岭国家实验室 (ORNL) 的研究人员使用能源部阿贡国家实验室的超级计算能力评估了 178,000 多座建筑物的能源使用情况。这项工作是对全国 1.29 亿座建筑物进行建模的更大目标的一部分。

如果你把所有这些建筑物的能源账单加起来，那么每年的总额将约为 4030 亿美元。

“我认为这是对我们经济的抵押，”ORNL 的计算机科学家 Joshua Ryan New 说。“如果我们能找到更好的方法来更有效地使用能源，我们作为一个社会就可以取得更多成就。”

New 及其同事开发了自动建筑能源建模 (AutoBEM) 软件，该软件用于检测建筑物、生成模型并模拟非常大区域的建筑能源使用。创建一个大型建筑网络的能源图，而不是只看一栋甚至几百栋建筑，可以阐明规划最有效节能措施的机会领域。

然而，对大量建筑物进行建模的许多努力依赖于常见商业建筑的原型，例如办公室、仓库和学校。计算机模型将预测的内容与现实生活将在能源使用方面反映的内容之间仍然存在差距。为了缩小这些差距，需要使用实际能源使用数据来验证模型。

在这项研究中，New 及其同事与一家市政公用事业公司合作，在田纳西州查塔努加创建了一个由 178,337 座建筑物组成的数字孪生体。为此，他们将公用事业公司关于每栋建筑的能源使用信息(每 15 分钟)与卫星图像、税收评估和其他数据源进行了整合。然后他们预测了八项节能措施对能源使用、需求、成本和排放的影响。这些措施包括屋顶隔热、照明变化以及提高供暖和制冷效率。

为了运行模拟，该团队使用了能源部科学用户设施办公室阿贡领导计算设施 (ALCF) 的 Theta 超级计算机。一个建筑能源模型平均有 3,000 个输入。New 说，其中一个输入可能是单个房间的每小时照明计划，其中包含 8,000 多个值，因此很容易想象，对超过 100,000 座建筑物的八种不同节能措施进行建模如何迅速成为一项数据密集型工作。

“我们已经能够在 Theta 上在一小时内对超过一百万座建筑物进行年度模拟，”New 说。“这真的释放了很多你不会看到的潜力。”

Theta 的配置为 AutoBEM 提供了优势，它使用 EnergyPlus 和 OpenStudio，这两个 DOE 工具用于建筑能源建模。区别在于处理能力的类型：虽然许多高性能计算机的能力来自图形处理单元 (GPU)，但 EnergyPlus 主要在中央处理单元 (CPU) 上运行，中央处理单元 (CPU) 旨在快速连续处理一项又一项任务.

“就 CPU 而言，Theta 是最强大的超级计算机之一，”New 说，并指出代码最初是在 ORNL 的 Titan 上运行的，这是一台 GPU 重型机器。“当我们使用 Theta 时，AutoBEM 扩展得非常漂亮。我们经常使用超过 80% 的 Theta。”

ORNL 团队的研究通过能源部的高级科学计算研究领导计算挑战获得了 ALCF 的时间，该计划分配国家超级计算设施资源，重点放在高风险、高回报的模拟项目上。

“这项研究模拟了大量建筑群以减少能源使用，这一事实对我们的资源和分配计划来说是一个新问题，”ALCF 科学主任凯瑟琳莱利说。“这项工作确实与未来几十年关于我们如何减少国家建筑物的碳足迹的重要能源问题保持一致。”

从历史上看，在高性能计算中，人们可能会运行一个大型模拟，然后去分析数据，然后运行另一个模拟。Riley 表示，ALCF 将继续为新型工作流程和科学构建系统。

“如果你试图了解城市中许多不同场景的能源需求，并想查看你可以转动的所有旋钮，那就是成千上万的模拟——不是一个大的模拟，”莱利说。“对于这样的项目，您需要一个能够管理非常动态的工作流程的系统。这就是 ALCF 可以支持的。”

查塔努加建筑的 AutoBEM 模拟发现，99% 的建筑通过评估的能效技术集实现了节能。例如，将供暖、通风和空调 (HVAC) 系统的效率提高 7.5%，平均每年为 177,307 座建筑物节省 28,500 美元的能源成本。研究人员得出结论，一项给定的保护措施，例如提高 HVAC 效率、空间密封、绝缘或照明，可能有可能抵消每栋建筑 500 至 3,000 磅的二氧化碳。完整的细节出现在发表在能源杂志上的一篇论文中。

“我们在建筑物中所做的事情将产生持久的影响，”纽说。“创建一个更具可持续性和弹性的建筑库存将产生我一生中可能看不到的影响，但我孙辈的孙辈们会很感激我们做对了。”

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