建筑能耗模拟用典型气象年产生方法的研究

室外气候条件的准确描述是建筑能耗模拟评估正确与否的基础,用于表征室外气候条件的典型年TMY(Typical Meteorological Year)由8 760 h的逐时气象参数组成.TMY的产生需要长期的气象参数记录和科学的处理方法.本文梳理了国内外现有的TMY的产生方法和进行建筑能耗动态模拟用逐时气象参数的处理方法,以及气候变化下未来TMY的产生方法.典型年气象数据的正确处理是进行建筑节能和建筑设计的基础工作.     

气候变化下建筑能耗模拟气象数据研究

气象参数是建筑能耗模拟的基础,随着全球气候异常变暖,必将对建筑采暖和空调能耗产生重要影响.进行未来气候条件下的建筑能耗模拟,必须首先开展未来模拟气象参数的研究.根据TMY2模拟气象参数模式提出了节能分析气象年(AEEMY)模拟气象参数模式.使用了3个气候模型预测了中国建筑热工分区代表城市未来2021-2050的30 a气象参数.使用AEEMY模式得到了1971-2000年和2021-2050年代表城市的建筑能耗模拟气象参数.应用DOE2模拟软件对中国各气候区的居住建筑在2种气候条件下进行了建筑能耗模拟.验证了该模拟气象数据模式的有效性和可行性.     

建筑能耗分析用逐日气象数学模型的建立

本文利用长春市10年(1978-1987)的6项逐日气象参数,首次建立了东北地区的六维蔬系数混合回归模型:X_t=α_0 sum from i=1 to 7/A_iX_(?) ε_t。由该模型模拟出的气象参数能很好的反映实测值所具有的规律和特性。为开展建筑能耗分析工作提供了可靠的依据。     

气象参数对成都地区办公建筑能耗的影响及预测

气象参数是影响建筑热环境和供暖空调能耗的主要因素之一。基于成都地区1971—2000年共30 a的历史观测数据,生成了建筑能耗模拟软件EnergyPlus所需要的逐时气象数据文件。比较分析了该地区30 a干球温度、太阳辐射等各气象参数月均值的变化,模拟分析了该地区建筑的采暖、制冷及总能耗,利用多元回归建立了建筑能耗与气象参数之间的关系式,并检验了该关系式的准确性。结果表明：成都地区办公建筑能耗变化与各气象参数没有呈现明显的规律性;建筑月总能耗与各气象参数呈纯二次多项式关系,月采暖能耗、月制冷能耗与各气象参数呈交叉二项式关系;建筑月能耗回归模型能够较准确地预测建筑月能耗与各气象参数的关系,且月采暖能耗和月制冷能耗回归模型预测的准确性优于月总能耗模型。     

建筑能耗分析用逐日随机气象模型

针对建筑能耗分析所需气象数据的特点，应用时间序列分析方法对北京市十年六项气象参数（温度日均值，温度日较差，水蒸气分压力日均值，水蒸气发压力日较差，太阳总辐射和太阳直接辐射）建立了六维疏系数混合回归随机气象模型。为使用于建模的数学满足平稳性要求，在建模前对原始气象数据进行了平稳性变换。建模时用近似BIC准则挑顺归变元和确定模型阶数。模型建立后首选通过了白噪声检验，可用于预报和模拟。将用此模型是出的模拟值与实测气象数据进行的分析对比表明，模拟数据不仅很好地反映了气象随机过程的数量大小和分布特征，而且很好地反映了各气象参数自身和相互间的相关关系。因此，模型可实际用于建筑能耗分析，空调系统负荷计算，运用管理及动脉控制。     

南京市夏季温频气象参数分析

温频法是计算建筑能耗的一种简单稳态方法,需要可靠详细的温频参数.针对国内关于温频气象参数的研究相对缺乏的现状,逐时统计了南京市2004~2006年夏季的气象数据,并与典型气象年的B IN参数进行了比较.结果表明：南京市2004~2006年夏季每个温频段中的温度出现的小时数均高于典型气象年,建筑能耗分析需采用近期气象数据,南京市夏季空调室外计算温度偏低.结论为空调设计和建筑能耗分析提供了基础依据.     

建筑节能分析用典型年数据的获取方法

进行精细化的建筑节能设计与能耗模拟的前提是具备真实、可靠的室外气象数据,典型气象年(Typical Meteorologi-cal Year,T M Y)是代表当地气候特征的多种逐时气象要素组合,在建筑节能设计中应用广泛.《民用建筑设计术语标准》、《夏热冬冷地区居住建筑节能设计标准》等行业标准明确规定在建筑节能设计分析...     

典型建筑能耗模型搭建—以长沙商场建筑为例

城市建筑群能耗模拟通过建立自下而上的建筑能耗模型,可有效地评估不同节能技术在指定城市的节能效果.由于数据有限,城市建筑群能耗模拟一般基于各类型建筑的典型能耗模型.以长沙地区商场建筑为例,主要研究典型能耗模型搭建的方法.首先,对长沙地区商场建筑进行现场调研,包括建筑几何特征、内部功能分区、室内平均温度等.其次,通过调研设...     

重庆某绿色建筑模拟能耗计算分析

大力提倡绿色节能建筑已成为社会的共识,如何选择适合建筑自身特点的节能技术、产品和措施,提高建筑节能水平,成为了建筑设计阶段的关键。在设计阶段引入了模拟能耗分析,本文对拟建建筑的墙体保温、遮阳、照明、空调通风进行了具体的分析,并按照国家标准进行了基准建筑的能耗比对,确定节能措施,达到了突出的节能效果。     

建筑能耗计算的海洋气象参数逐时化方法

为获取适用于海洋性气候条件下关键节能气象参数的逐时化方法,针对温度、露点温度、相对湿度、风速、大气压5种节能计算气象参数,通过对比内陆代表城市和沿海代表城市,分析了线性插值、三次样条插值、分段三次Hermite插值、Akima插值和径向基插值法在海洋性气候条件下的适用性及特点。研究表明：海洋性气候条件下,冬季温度最佳插值法为三次样条插值,湿度为Akima插值,夏季温度和湿度的最佳插值法同为分段三次Hermite插值;露点温度的最佳插值法在冬、夏两季同为线性插值法、风速和大气压的最佳插值法在冬、夏两季同为Akima插值法;不同气象参数的插值准确性在相同的季节整体变化趋势相同,夏季插值精度由小到大为风速、露点温度、湿度、温度、大气压,冬季为露点温度、风速、湿度、温度、大气压。露点温度、湿度和风速插值精度受地域影响程度较大,三者受地域影响由小到大依次为湿度、露点温度和风速。温度、大气压数据插值精度受地域影响小。     

南海岛屿气象参数与建筑能耗分析

分析了海洋气候下东沙群岛、西沙群岛和南沙群岛中部分岛屿的温湿度、风速风向和太阳辐射等气象参数特征,并与临近陆地城市（广州、三亚）进行对比;通过DeST软件模拟比较了典型居住建筑和办公建筑在陆地站点和岛礁站点的能耗差异。结果表明,岛礁温湿度较高且年较差小,全年保持相对高温高湿,年平均风速高于陆地站点,太阳辐射多分布在强辐射范围,对于居住建筑和办公建筑岛礁建筑能耗均远高于陆地。     

北京某教学楼采暖节能改造能耗模拟与实测分析

高校建筑具有很大的节能空间,本文运用TRANSYS-17能耗模拟软件对北京市某高校教学楼采暖期能耗进行模拟分析,测算节能改造方案的节能率,并对比了连续两个采暖期的实测室温。模拟结果发现,增设外墙外保温后,采暖节能量为351 765 282 kJ,节能率为19.78%。通过室温实测对比发现,室外温度基本相同时,增设外墙外保温后房间温度普遍升高1~3℃。如果该教学楼进一步进行分时采暖改造,即非寒假采暖期白天7：00~22：00期间16~18 ℃采暖,夜间22：00~7：00期间5 ℃采暖;寒假期间全天5 ℃采暖。则采暖节能量可达614 256 842 kJ,节能率可达34.55%。     

寒冷地区既有居住建筑能耗现状分析

主要对西安市既有建筑的现状进行了分析,阐述了西安地区的气候和地理特征,就西安地区围护结构在材料及构造措施方面的现状进行了总结,并实地测量分析了西安市某既有居住建筑的室内环境,最后对其围护结构的能耗情况进行了测算.上述研究发现.目前西安市的既有建筑围护结构热工性能较差,冬季室内环境存在阴冷等诸多问题.此外,建筑耗热量指标严重超出国家标准,围护结构节能改造的需求潜力巨大.     

城市建筑布局的能耗敏感性分析

为研究城市建筑布局对能耗的影响规律及关键性布局参数,采用仿真试验结合敏感性分析的方法,从遮挡太阳辐射减少建筑得热的角度,对武汉地区200种布局进行仿真研究.首先,通过拉丁超立方抽样(LHS)确定布局参数组合;然后,利用R语言和EnergyPlus能耗模拟软件建立200种能耗模型并计算;最后,应用标准回归系数(SRC)和树状高斯过程模型(TGP)两种全局敏感性分析方法,量化分析水平和垂直方向9个布局参数对目标建筑能耗的影响.结果表明:建筑布局对能耗有显著影响,9个布局参数的总变化,分别引起制冷、供暖和总能耗15.8%、26.8%、4.4%的波动;两种敏感性分析结果类似,对制冷和总能耗影响最大的参数是西侧建筑高度,其主效应都在0.3左右,影响最小的参数是南侧建筑面宽,其主效应都在0.1以下;影响供暖能耗最大的参数是南侧建筑的高度,其主效应在0.3以上,影响最小的参数是东侧建筑面宽.当参数取值远大于目标建筑尺寸时,各参数对能耗的影响力降低,采用TGP敏感性分析更合理.从节能减排的角度,为城市规划及建筑布局提供理论依据.     

基于能耗监测系统的建筑节能管理模式研究

从信息系统管理的视角出发,构建了能耗监测管理的系统平台,并以西安市工程交易中心为例,对能耗情况进行了统计分析.基于此,研究分析了能耗监测系统的构架体系,从信息管理系统视角提出了未来大型公共建筑物的能耗和节能管理途径和措施,形成了基于信息化管理的建筑节能管理模式.     

不同方法构建建筑能耗模型比较

为了能够准确预测建筑能耗,以人工神经网络中的前馈神经网络和物理原理建立的建筑模型作为能耗方案进行预测分析,并建立了从外部和内部获得热量的系统方程.以办公楼为例,对比两模型对能耗预测结果的准确性,并且输入实际参数值,将计算结果与实际值进行对比分析.采用EnergyPlus进行了参数分析,以评估不同参数对预测结果的影响.结果表明,两种模型均适用于能耗预测,内部负荷对能耗预测的影响更为显著.