1.一种基于遗传算法的既有建筑围护结构热工参数优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、获取在预设时间段内位于任一预设区域中既有建筑围护结构的热物性参数，所述热物性参数包括外墙传热系数、屋顶传热系数和外窗传热系数；

S2、对获取的热物性参数进行适应度评估，评估热物性参数是否在预设时间段内收敛，若是，则进入步骤S3；若否，则返回步骤S1；

S3、根据热物性参数计算预设区域中既有建筑围护结构的热物性参数预测值，具体过程包括：确定在预设时间段内对热物性参数预测值产生影响的遮阳系数和通风系数；

结合热物性参数计算预设外墙区域的外墙传热系数预测值、预设屋顶区域的屋顶传热系数预测值和预设外窗区域的外窗传热系数预测值，其中：外墙传热系数预测值的计算表达式为：

；

式中， 为预设外墙区域的编号， ， 为预设外墙区域的总数量；t为预设时间段的编号， ，T为预设时间段的总数量；e为自然常数； 表示预设外墙区域在第t个预设时间段内的外墙传热系数预测值； 表示预设屋顶区域在第t个预设时间段内的遮阳系数；表示预设外窗区域在第t个预设时间段内的通风系数； 表示第 个预设外墙区域在第t个预设时间段内的外墙传热系数；

屋顶传热系数预测值的计算表达式为：

；

式中， 为预设屋顶区域的编号， ， 为预设屋顶区域的总数量； 表示预设屋顶区域在第t个预设时间段内的屋顶传热系数预测值； 表示第 个预设屋顶区域在第t个预设时间段内的屋顶传热系数；

外窗传热系数预测值的计算表达式为：

；

式中， 为预设屋顶区域的编号， ， 为预设外窗区域的总数量； 表示预设外窗区域在第t个预设时间段内的外窗传热系数预测值； 表示第 个预设外窗区域在第t个预设时间段内的外窗传热系数；

S4、判断热物性参数预测值是否在预设定的设计参数取值范围内，若是，则获取既有建筑围护结构在预设区域内的实际设计参数，并形成实际设计参数与既有建筑性能指标之间的响应数据集；否则返回步骤S1；

在步骤S4中，所述既有建筑性能指标通过既有建筑在预设时间段内的单位体积能耗指标、碳排指标和热舒适性指标获取，具体过程包括：获取既有建筑在预设时间段内的能源消耗数据，并结合既有建筑的平面尺寸信息得到单位体积能耗指标，能源消耗数据包括电力消耗量和燃油消耗量，单位体积能耗指标为能源消耗数据与既有建筑体积的比值；

实时监测既有建筑在预设时间段内的二氧化碳排放量，同时从预设数据库中获取预设定的碳排放因子，据此获取碳排指标，碳排放因子用于反映既有建筑在单位体积内产生的二氧化碳量，碳排指标为二氧化碳排放量与碳排放因子的乘积；

实时测量既有建筑在预设时间段内的环境参数以获取热舒适性指标，同时结合获取的单位体积能耗指标和碳排指标得到既有建筑性能指标，环境参数包括湿度、风速和太阳辐射温度；

所述既有建筑性能指标的计算过程为：

计算既有建筑在第t个预设时间段内的热舒适性指标 ，计算公式为：；

式中，为预设区域类型的编号， ； 表示湿度影响因子；表示第f类预设区域在第t个预设时间段内的湿度；表示第f类预设区域的参考湿度； 表示风速影响因子； 表示第f类预设区域在第t个预设时间段内的风速； 表示第f类预设区域的参考风速； 表示太阳辐射温度影响因子；表示第f类预设区域在第t个预设时间段内的太阳辐射温度；

表示第f类预设区域的参考太阳辐射温度；

根据热舒适性指标 计算既有建筑在第t个预设时间段内的既有建筑性能指标 ，计算公式为：；

式中，t为预设时间段的编号， ，T为预设时间段的总数量；e为自然常数； 表示既有建筑在第t个预设时间段内的单位体积能耗指标；表示碳排放因子；表示既有建筑在第t个预设时间段内的二氧化碳排放量；

S5、基于遗传算法结合响应数据集对既有建筑围护结构进行迭代优化以获取热工参数最优解集，热工参数最优解集表示迭代优化后既有建筑围护结构在既有建筑参考性能指标之间收敛的围护结构设计方案。

2.根据权利要求1所述的既有建筑围护结构热工参数优化方法，其特征在于，在步骤S2中，具体过程包括：实时监测外墙传热系数在预设时间段内的变化情况以获取得热量，同时判断得热量是否等于预设的得热量；

若等于，则外墙传热系数在预设时间段内收敛；否则在预设区域内持续监测外墙传热系数在预设时间段内的变化情况，直至获取的得热量等于预设的得热量；

实时监测屋顶传热系数在预设时间段内的变化情况以获取太阳辐射温度，同时判断太阳辐射温度是否等于预设的太阳辐射温度；

若等于，则屋顶传热系数在预设时间段内收敛；否则在预设区域内持续监测屋顶传热系数在预设时间段内的变化情况，直至获取的太阳辐射温度等于预设的太阳辐射温度；

实时监测外墙传热系数在预设时间段内的变化情况以获取隔热量，同时判断隔热量是否等于预设的隔热量；

若等于，则外窗传热系数在预设时间段内收敛；否则在预设区域内持续监测外窗传热系数在预设时间段内的变化情况直至获取的隔热量等于预设的隔热量。

3.根据权利要求1所述的既有建筑围护结构热工参数优化方法，其特征在于，在步骤S4中，形成实际设计参数与既有建筑性能指标之间的响应数据集的具体步骤为：将实际设计参数与既有建筑性能指标进行排列组合，同时将排列组合的过程以散点图形式可视化并形成响应数据集。

4.根据权利要求1所述的既有建筑围护结构热工参数优化方法，其特征在于，在步骤S5中，所述结合响应数据集和遗传算法对既有建筑围护结构进行迭代优化，其中，迭代优化用于评估既有建筑围护结构在预设时间段内的平均适应度，具体流程为：基于NSGA‑Ⅲ算法将行数据编码为第一个体，将列数据编码为第二个体，将响应数据集编码为种群，所述第一个体代表一个既有建筑围护结构设计，所述第二个体代表一个既有建筑性能指标；

对第一个体和第二个体进行交叉操作以生成新种群，同时评估新种群与种群之间的适应度直至新种群与种群之间的适应度收敛以获取平均适应度。

5.根据权利要求1所述的既有建筑围护结构热工参数优化方法，其特征在于，在步骤S3之后还包括：对热物性参数预测值进行衡量，并判断热物性参数预测值是否满足衡量指标，衡量指标包括相关性指标、均方根误差指标和平均绝对误差指标；

若是，则进入下一步；若否则返回上一步。

6.根据权利要求5所述的既有建筑围护结构热工参数优化方法，其特征在于，所述对热物性参数预测值进行衡量的具体过程包括：通过衡量热物性参数与热物性参数平均值之间的线性关系，以及热物性参数与热物性参数预测值之间的线性关系的比值综合得到相关性指标，当相关性指标接近1时，则表示热物性参数与热物性参数平均值之间有很好的线性关系，当相关性指标接近0时，则表示热物性参数与热物性参数平均值之间没有线性关系，当相关性指标接近‑1时，则表示热物性参数与热物性参数平均值之间有负的线性关系；

通过衡量热物性参数与热物性参数预测值之间的线性关系，得到均方根误差指标，均方根误差指标越小，则表示热物性参数与热物性参数预测值之间的差异越小，对应的热物性参数预测值越精确；

通过衡量热物性参数与热物性参数平均值之间的线性关系，得到平均绝对误差指标，平均绝对误差指标越小，则表示热物性参数与热物性参数平均值之间的差异越小。

7.根据权利要求5或6所述的既有建筑围护结构热工参数优化方法，其特征在于，所述衡量指标的计算具体为：相关性指标通过以下公式进行计算：

；

式中， 表示既有建筑在第t个预设时间段内的相关性指标； 、 、 分别为预设外墙区域、预设屋顶区域以及预设外窗区域的总数量； 、 、 分别表示预设外墙区域、预设屋顶区域和预设外窗区域在第t个预设时间段内的外墙传热系数预测值、屋顶传热系数预测值以及外窗传热系数预测值； 表示第 个预设外墙区域在第t个预设时间段内的外墙传热系数； 表示第 个预设屋顶区域在第t个预设时间段内的屋顶传热系数； 表示第 个预设外窗区域在第t个预设时间段内的外窗传热系数； 表示第 个预设外墙区域在第t个预设时间段内的外墙传热系数平均值； 表示第 个预设屋顶区域在第t个预设时间段内的屋顶传热系数平均值； 表示第 个预设外窗区域在第t个预设时间段内的外窗传热系数平均值；

均方根误差指标通过以下公式进行计算：

；

式中， 表示既有建筑在第t个预设时间段内的均方根误差指标；

平均绝对误差指标通过以下公式进行计算：

；

式中， 表示既有建筑在第t个预设时间段内的平均绝对误差指标。