南京市建筑能耗分析用气象参数的研究
南京市机关办公建筑能耗定额的研究及分析
Ｌ Ｉ Ｕ Ｘ ｉ ａ ｏ － ｊ ｉ ｎ ｇ Ｈ Ｕ Ａ Ｎ Ｇ Ｋ ａ ｉ ， Ｌ Ｕ Ｏ Ｊ ｉ ｎ － ｆ ｅ ｎ ｇ ａ ’ Ｌ Ｉ Ｓ ｈ ｉ － ｗ ｅ ｉ ，
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气候变化下建筑能耗模拟气象数据研究
Ａｂ ｔａ ｔ Ｃｌ ｔ ａ ｅｅ ｍｉ ｉｇ ｉｆ ｅ ｃ ｎ ｂ ｉ ｉ ｇ ｅ ｅ ｇ ｏ ｓ ｍｐ ｉ ｎ ｉｃ ９ ０ ，ｔ ｅｇ ｏ ａ ｃ ｍａｅ ｈ ｓ ｓｒ ｃ ： ｉ ｅ ｈ ｓ ａｄ ｔｒ ｎ ｎ ｌ ｎ ｅ ｏ ｕ ｌ ｎ ｎ ｒ ｙ ｃ ｎ ｕ ｔ ．Ｓ ｎ ｅ １ ８ ｓ ｈ ｌ ｂ ｌ ｌ ｔ ａ ｍａ ｎ ｕ ｄ ｏ ｉ
ＬＩ Ｄａ ｌｎ ， Ｌ Ｕ ｉ ｐｉｇ ， Ｙ Ｕ －ｏ ｇ Ｉ ｄａ－ ｎ ＡＮＧ ｉ Ｌ ｕ， ＺＨＡＮＧ ｅｉ ｕ Ｗ — ａ ｈ
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摘 要 ： 象参数 是 建筑 能耗 模 拟 的基础 ， 气 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 ， 须 首先 开展 未来模 拟 气 象参数 的研 究。根 必
南京市夏季温频气象参数分析
～
２０ ０ ６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 ．
Ｌ Ｗｅｈ ａ Ｗａ ｇＺｊ ｉ ｉｕ ， ｎ ｉ ｉ ｅ
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第 ８卷 第 ３ 期
２０ ０ ８年 ９月
南 京 师 范 大 学学 报 （ 程技 术 版 ） 工
Ｊ Ｕ Ｎ ＩＯ Ａ ＪＮ Ｏ Ｍ ＮＶ Ｒ ＩＹ（ Ｎ Ｉ Ｅ Ｒ Ｎ Ｎ Ｅ ＨＮ Ｌ Ｇ ＤＴＯ Ｏ Ｒ Ａ ＦＮ Ｎ Ｉ Ｇ Ｎ Ｒ ＡＬＵ ＩＥ ＳＴ Ｅ Ｇ Ｎ Ｅ Ｉ Ｇ Ａ ＤＴ Ｃ Ｏ Ｏ Ｙ Ｅ ＩＩ Ｎ）
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建筑能耗评估中对气象参数的处理
【 关键词Ｉ 建筑能耗； 能耗评估
１ 前言
降低建筑能耗，就必须提高建筑中能源的使用 效率， 其首要工作是对建筑能耗进行评价。目 前对建 筑的分类方法多种多样。按照建筑的建造时间可以
将建筑分为新建筑和旧建筑。新建筑是指正在建设
同年份之间的气候差异 （ 例如寒冷天数或炎热天数 的差异） ，同一幢建筑在不同年份的能耗必然不同。 所以， 建筑能耗评价中的首要问题是对气候参数的 影响提出修正方法， 它是提高建筑能耗评估方法精
２５ 结 论 ．
（外墙传热系 值为 ．， 数Ｋ ０ ８ ２ ） ７ 小于规定指标值１ ； ． ０
屋顶内表面温度为３．Ｃ 小于室外空气温度计算最 ４ｃ ３，
高值３．Ｃ ６０ １ｏ
试点工程热工性能的主要指标达到课题研究要
（ 试点工程建设围护外表面及内墙面经三个冬 １ ） 夏未发生裂缝， 对保护结构作用明显， 冬暖夏凉， 住户
对建筑能耗按照气候条件进行修正是建筑能耗评 估的基础， 也是提高建筑能耗评估精度的关键。目 前国
际上通用的修正方法（Ｄ Ｄ 法和Ｅ Ｄ 虽然具有较高的 Ｄ 法） 精度， 但其缺陷也是显而易见的， 需要进一步的改进。 尚 我国建筑节能工作刚刚开始， 不仅要发展 自己的
比， 发现对于商业建筑， 采用公式（） ２对建筑能耗进行
２０年４ ０５ 期
・ １・ ４
后来，Ｄ Ｄ 法被用于估计建筑的空调能耗， Ｄ 同Ｈ Ｄ 的计算方法一样， 定义用于计算空调能耗的空调度 日
数Ｃ Ｄ Ｄ 为：
自己的Ｈ Ｄ Ｄ 数据， Ｄ 与Ｃ Ｄ 但是， 这些方法的缺陷是显
然易见的： 这些方法只考虑了空气干球温度， 这对于 采暖能耗的估计具有较高的精度， 但用在空调能耗的 估计中则有明显不足。因为空调负荷中不仅包括显热 负荷， 还包括潜热负荷， 特别对于潮湿地区或场合， 潜 热负荷有时占有较大的比例。因此， 在对建筑能耗进
民用建筑节能设计气象参数
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基于气象参数的逐时建筑热负荷云预测
基于气象参数的逐时建筑热负荷云预测
张垚;赵振宇
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2022(39)1
【摘要】针对现有建筑热负荷预测精度不高和随机泛化能力不强的问题,在考虑短时热惯性因素情况下,对建筑热负荷影响因素进行Spearman秩相关性分析,借助K-mean聚类归纳热负荷预测多维多规则云推理发生器,以室外温度、太阳辐射作为规则前件输入,进行气象参数下基于正逆向云算法的建筑热负荷云预测。
结果显示基于聚类的多维多规则云预测在保证预测可靠前提下,预测精度和随机泛化能力均得到提高,平均相对误差为3.72%,相较不分类多维单规则精度平均提高了
76.12%,结果可为精细化供热、节约能源提供支持。
【总页数】6页(P476-481)
【作者】张垚;赵振宇
【作者单位】华北电力大学经济与管理学院;内蒙古科技大学土木工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
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SVR算法对严寒气候区近零能耗公共建筑逐时负荷预测5.建筑能耗计算的海洋气象参数逐时化方法
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建筑能耗分析方法的探讨
１ 温度 频率 法
［］ 易． ３陈 建筑室 内设计 ［ ． Ｍ］ 上海： 同济大学 出版社 ，０ １ ２０ ．
社 ，０ ３ ２０
［］英］ ４［ 布莱恩・ 劳森． 空间的语言［ ． Ｍ］北京： 中国建筑工业出版
表 明今 天的空调冷 量需 求会 很 大 ， 也表 明 今天 空调 需要 大量 开 温度频率法是 美 国广为使 用 的方法 ， 为 Ｂ Ｎｍｅ ｏ ， 谓 启 ， 称 Ｉ ｔｄ 所 ｈ 这一天 的供 电负荷会形成高峰 。可以用度 日数值来量 化冷热 Ｂ Ｎ参数 ， Ｉ 即某一地区室外空气干球温度逐 时值 的出现 频率 。建 的程度。常用的有采 暖度 日数 （ Ｄ）指在采 暖期 中， ＨＤ ， 室外逐 日平 筑物空调采暖系统的容量根据设 计负荷选定 ， 但设计 负荷 在一年
Ｏｎ ｉ ｔｒｏ ｅ ｉｎ ｎ ｅ ｉｒｄ ｓｇ
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Ａｂ ｔａ ｔ Ｆ ｍ ｕ ｃ ｉｎ ｌｒ ｑ ｉ ｍｅ ｔ ，ｔ ｐｃ ｍｏ ｉｎ ｌ ｅ ｕｒ ｍｅ ｔａ ｄ ｏ ｈ ｒａ ｐ ｃ ｓｉ ｎ ｅ ｏ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅｃ ｅ ｔ ｎ ｏ ｐ ｃ ｎ ｉ ｎ ｎ ｓｒ ｃ ： ｒ ｏ ｆ ｎ ｔ ａ ｅ ｕｒ ｏ ｅ ｎ ｓ ｏ ｉ ，ｅ ｔ ａ ｑ ｉ ｏ ｒ ｅ ｎ ｎ ｔ ｅ ｓ ｅ ｔ ｉｔ ｒ ｒｄ ｓｇ ｈ ｒａ ｉ ｆｓ ａ ｅ ｅ ｖ ｒ ｍｅ ｔｉ ｎ ｉ ｏ ｏ ｓ
耗模拟分析技术 ， 能使设计师们更好地处 理好 建筑围护结构 节能
温度频率法特别适 用于机 组 的能耗 随室外气 象条 件变化 的 与建筑设 备节 能、 单体设 备节 能与 系统节 能、 建筑节能 与室 内环 情况 ， 如风冷热泵 等 ， 需根 据近几 十年 当地 的气 象统 计资料 分 但 境品质（Ｅ 以及节能与节 电 的关 系 ， 而设 计 出更优更合理 的 析得 出当地 的 ＢＮ气象参数 。 ＩＯ） 从 Ｉ 节能建筑 。 建筑能耗模 拟分析 ， 根据 时期 和能耗计 算方法 的不 同 ， 分 可 为温度频率法 、 度一 日法 、 计算机模 拟计算方法 ， 下面针对这 三种
建筑能耗模拟用典型气象年研究
建筑能耗模拟用典型气象年研究建筑能耗模拟用典型气象年研究近年来，随着人们对环境保护和节能减排意识的增强，建筑能耗模拟成为了研究和设计建筑能源效率的重要工具之一。
建筑能耗模拟通过计算机模拟建筑物使用的能源消耗，可以帮助决策者和设计者评估建筑物的能源性能，优化建筑设计和操作策略，从而实现节能减排目标。
典型气象年是建筑能耗模拟中常用的气象数据。
典型气象年是依据某一地区的长期气象资料整理出来的，代表了该地区不同季节、天气状况的典型一年。
使用典型气象年数据进行模拟，可以使模拟结果更具代表性和准确性，帮助设计者更好地评估建筑在不同年份内的能源性能。
建筑能耗模拟的研究旨在为设计者提供建筑节能的指导和决策依据。
通过模拟，可以预测建筑的热负荷、能源消耗和室内舒适度等指标，评估不同建筑系统和能源策略的效果，并找到最佳的设计和运营方案。
而典型气象年数据的引入，可以使模拟结果更具可靠性和现实性，为设计者提供更加真实的信息和指导。
在建筑能耗模拟中，典型气象年数据一般包括气温、湿度、太阳辐射、风速等气象参数。
其中气温和太阳辐射是影响建筑能耗的重要因素。
气温的变化会导致建筑的供暖和制冷负荷发生变化，而太阳辐射则对建筑的日照和室内照明产生影响。
风速和湿度等参数也会对建筑的能源消耗和室内环境产生一定影响。
使用典型气象年数据进行建筑能耗模拟需要进行数据的处理和选择。
首先，需要根据建筑所在地区的经纬度和高程等信息，选择与之相近的典型气象年数据。
其次，还需要对数据进行预处理，如插值、滤波等操作，以确保数据的准确性和连续性。
最后，将处理后的典型气象年数据输入到建筑能耗模拟软件中，进行模拟和分析。
建筑能耗模拟用典型气象年研究的结果可为建筑设计者提供重要参考。
通过模拟，设计者可以了解不同建筑系统和能源策略在不同气候条件下的适用性和效果，评估建筑在不同季节的能耗变化趋势，并优化建筑的能源设计和运营策略。
同时，建筑能耗模拟还可以帮助设计者满足节能减排的要求，达到可持续发展的目标。
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第26卷,总第147期2008年1月,第1期《节能技术》E NERGY C ONSERVATI ON TECH NO LOGY V ol 126,Sum 1N o 1147Jan 12008,N o 11南京市建筑能耗分析用气象参数的研究李卫华,王子介(南京师范大学动力工程学院,江苏 南京 210042)摘 要:温频法是计算建筑物能耗的一种简单稳态方法,需要可靠细致的温频参数。
由于在国内尚无法得到长周期逐时温度参数,关于温频法气象参数的研究和应用相对缺乏。
本文通过分析南京市2004-2006年间的逐时气象数据,得出南京市2004-2006年间建筑能耗分析用BI N 参数。
通过对比典型气象年和代表年的BI N 参数,得出结论,气候变暖已是不争的事实,建筑能耗分析需使用近期气象数据。
关键词:能耗分析;长周期;BI N 参数;典型气象年中图分类号:TE09 文献标识码:A 文章编号:1002-6339(2008)01-0053-04R esearch of Weather Data for Building E nergy Analysis in N anjing CityLi Wei -hua ,Wang Z i -jie(P ower Engineering Institute ,Nanjing N ormal University )Abstract :The BI N method ,as one of sim ple and steady state methods requires reliable and detailed BI N data in order to calculate building energy consum ption 1Since the long term tem perature records are not available in China ,there is a lack of BI N weather data for study and application 1By analysing the hourly weather data ,this paper presents the BI N data for building energy consum ption analysis of 2004-2006in Nanjing 1By com 2paring BI N data of typical weather year with that of the exam ple weather year ,conclusion can be drawed that weather becomes warmer 1Building energy analysis should use the latest weather data 1K ey w ords :energy analysis ;long term ;BI N data ;typical meteorological year收稿日期 2007-07-23 修订稿日期 2007-10-20作者简介:李卫华(1982～)男,硕士研究生。
1 引言为了减少建筑物的寿命周期费用,在为建筑物设计一套舒适经济的供暖或者空调系统的过程中,能耗分析发挥着重要作用。
建筑能耗分析计算有详细计算法和简化计算法。
国内外有不少详细的能耗计算方法,这些方法目前在国内都没有得到普及应用,主要原因是:大型的能耗分析程序(比如DOE -2,BLAST ,TRNSY S )较为复杂,且缺乏我国自主开发的详细的逐时气象数据,应用起来十分枯燥冗长。
南京市(32°00′N ,118°48′E )处于长江中下游,是长江流域著名的三大“火炉”之一,夏季湿热,冬季潮冷。
近几十年来,南京市年平均气温、最低气温、最高气温均呈明显的上升趋势〔1〕。
研究南京市气象数据对于分析南京市以及整个夏热冬冷地区建筑能耗情况具有重要的现实意义。
2 BI N 方法BI N 法也叫温、湿频数法〔2〕,用这种方法计算能耗首先需要将各种负荷与温度建立关系。
将室外气温按一定间隔分段并统计出每段温度出现的小时数・35・(即频数),再取温度段内干球温度相应的含湿量对温频数取平均值,得到与该温度段中心温度相对应的含湿量。
用该温度段内代表温度对应的负荷乘以该段内总频数得该温度段内能耗,将夏季或冬季各温度下的冷热耗量累计求和便是全年冷或热耗量。
211 各分项负荷的计算BI N法假定通过围护结构的日射负荷、传热负荷和新风渗透风负荷都与室外干球温度有着线形关系。
21111 无外遮阳设施时,透过玻璃窗的日射得热负荷Q s=C z C cl・i A i F m D max・iA a t式中,Q s为无外遮阳设施时,透过玻璃窗的日射得热负荷,W/(m2・h);C z为综合系数,C z=C a C s C n,其中C a为窗的有效面积系数;C s为玻璃的遮挡系数;C n为窗内遮阳设施的遮阳系数;C cl・i为i朝向24小时冷负荷系数之和;A i为i朝向玻璃窗窗口的总面积,m2;F m为所计算月份的日射负荷修正系数,主要考虑阴雨天气对日射得热负荷的影响;D max・i为一定纬度下所计算月份i朝向最大日射得热因数, W/m2;t为每昼夜空调系统运行时数,h;A a为建筑物空调区面积,m2。
21112 通过墙,屋顶等不透明建筑表面的日射得热负荷 Q r=∑[A i K i P i(t c i-t n)F m]/A a式中,A i为所计算的建筑表面面积,m2;K i为所计算建筑表面的传热系数,kW/(m2・℃);t c i为所计算表面冷负荷温度日射分量24小时平均值,℃;t n为室内设计温度,℃;P i-围护结构表面颜色修正系数。
21113 围护结构传热负荷Q i=∑[A i K i(t0-t n)]/A a式中,t o为室外空气温度,℃。
21114 新风和/或渗透风负荷空调系统新风及渗透风造成的负荷的计算公式为:(1)显热负荷Q v1s=CG(t0-t n)/A a式中,Q v1s为新风和/或渗透风显热负荷,W/m2;C 为室外空气比热;G为平均新风量或渗透风量, kg/h。
(2)潜热负荷Q v1l=r0G(d0-d n)/A a式中,Q v1l为新风和/或渗透风显热负荷,W/m2;为水的汽化潜热,k J/kg;d o、d n分别为室外和室内空气的含湿量,kg/kg。
212 平均负荷的线性化和迭加要进行能耗估算,必须对全年的大致负荷分布有所了解,为此首先确定几个关键温度〔3〕。
(1)供冷峰值温度t pc:该温度一般可取当地最高温频组的中心温度,南京市可取36-38℃。
进行平均负荷分析时,可由t pc算得供冷峰值负荷的长周期平均值,进而计算建筑能耗。
(2)供冷中间温度t Ic:指围护结构传热量和新风显热量之和构成建筑物的冷负荷时所对应的当地最低室外温频组中心温度。
该值对一般办公建筑约为25℃。
(3)供热中间温度t Ih:指建筑物的净负荷由冷负荷转变至热负荷之交时对应的室外温频组中心温度,常取为1218℃。
该温度接近于通常所说的平衡点温度及使用室外新风即可满足室内冷负荷要求的所谓“经济循环”转换温度。
(4)供热峰值温度t ph:常取当地最低温频组的中心温度,对南京市可取-6～-4℃。
该温度可用于计算长周期平均供热峰值负荷。
213 平均负荷按室外温度的线性化以t ph对应冬季负荷Q s1w,以t pc对应夏季负荷Q s1s,则直线斜率为M=(Q s1s-Q s1w)/(t pc-t ph)式中的Q s1s和Q s1w分别代入7月份及1月份的相应热负荷值(对北纬35°以北地区,建议以6月和12月的参数代表夏、冬季参数。
),则冬、夏之间的过渡季节透过窗玻璃的日热得热负荷值为Q s1m=M(t0-t n)+Q s1w同样地,对于通过不透明建筑表面的日射得热负荷Q r1m=M(t0-t n)+Q r1w式中 M=(Q r1s-Q r1w)/(t pc-t ph)其余各项负荷,其计算式本身就是线性公式。
这样,只要制备好某地的温频气象参数(即前述过各式t o),即可按迭加原理计算长周期总负荷值并在系统模拟的基础上计算能耗量。
在美国,必需的BI N气象数据在文献〔4〕中能够查到。
一些学者〔5,6〕还研究了世界其他地区的BI N 气象数据。
但是,在ASHRAE handbooks中还缺乏用于研究中国建筑能耗的有关BI N气象数据的相关信息。
在中国用于H VAC设备和能耗计算的气象数据的分析还相当新奇。
相当长的时期内,中国大多数气象台只有日气象参数,比如日最大、最小和平均气温方面的记录,但是为了得到BI N气象数据,例如温度BI N数据,需要的是长周期逐时气温。
中国有关・45・BI N气象数据的研究非常有限。
在中国,只有少数研究〔7,8〕得到了一些城市的BI N气象数据。
显而易见,这些不能满足实际应用和研究。
所以研究中国的BI N气象数据非常紧迫。
3 典型气象年我国《采暖通风与空气调节设计规范》(征求意见稿)中对“典型气象年”的定义为:“以近30年的月平均值为依据,从近10年的资料中选取一年各月接近30年的平均值作为典型气象年。
由于选取的月平均值在不同的年份,资料不连续,还需要进行月间平滑处理”。
我国以往也开发过典型气象年逐时气象资料,但是,直接从我国气象台站记录的资料来获得典型气象年的逐时资料有相当的难度〔9〕。
典型气象年是由一系列逐时的太阳辐射等气象数据组成的数据年具有以下特征〔10〕:a)其太阳辐射、空气温度与风速等气象数据发生频率分布与过去多年的长期分布相似;b)其气象参数与过去多年的气象参数具有相似的日参数标准连续性;c)其气象参数与过去多年的参数具有不同参数间的关联相似形。
在国外有很多关于计算典型气象年的文献。
最为常见的方法是由Hall等人最先提出的经验法,利用Filken2 stein-Schafer(FS)统计法从过去多年的气象数据中计算选择出12个典型月气象数据组成典型气象年。
最终的选择结果考虑了干球温度与日太阳辐射总量的统计与连续性结构。
对于不同的能源系统,典型气象年的选择计算可以采用不同的加权因子,文献〔11〕介绍了使用不同加权因子对于不同城市与地区的典型气象年的选择计算。
文献〔10〕利用香港22年的气象数据,得出了香港的典型气象年。
文献〔12〕利用南京市29年(1961-1989)的气象数据,计算得到了南京市的典型气象年(见表1),不过气象年中的参数仍然是逐日参数,对于逐时气象参数,作者采用了随机插值的方法。