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《区域供冷供热系统技术规程》编制思路及要点解析

Idea and key point analysis of Technical specification for district cooling and heating system
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摘要 《区域供冷供热系统技术规程》是国内首部针对区域供冷供热系统应用的技术标准。简述了该规程的编制背景、编制过程、主要内容及重点难点条文,对规程中创新性提出的区域供冷供热系统负荷预测、经济效益评价、容量配置、多能源系统设计、优化运行的方法和指标等进行了详细解读。期望通过该规程的制定和实施,更好地规范、引导、促进区域供冷供热技术的应用和发展。 Technical specification for district cooling and heating system is the first domestic technical standard for district cooling and heating system applications.Presents the background,compilation process,main content and key provisions of the standard,and proposes a detailed explanation on innovative contents,such as district cooling and heating system load forecasting,system economic benefit evaluation,system capacity configuration,multi-energy source system design,methods and indexes of optimal operation.It is expected that through the compilation and implementation of the standard,the application and development of district cooling and heating technology can be better regulated,guided and promoted.
作者 冯晓梅 徐伟 张瑞雪 韦古强 李骥 冯铁栓 乔镖 Feng Xiaomei;Xu Wei;Zhang Ruixue;Wei Guqiang;Li Ji;Feng Tieshuan;Qiao Biao(China Academy of Building Research,Beijing,China;不详)
出处 《暖通空调》 2020年第8期16-21,共6页 Heating Ventilating & Air Conditioning
基金 “十三五”国家重点研发计划项目“公共机构高效节能集成关键技术研究”(编号:2017YFB0604000) “区域能源多能互补系统优化及高效运行关键技术研究”(编号:SGLN0000KXJS1900141)。
关键词 区域供冷供热系统 负荷预测 供需匹配 经济效益评价 容量配置 district cooling and heating system load forecasting supply-demand matching economic benefit evaluation capacity configuration
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献69

  • 1李永安.建筑群空调冷负荷的确定[J].山东建筑大学学报,1992,18(3):34-38. 被引量:1
  • 2姚润明,Koen Steemers,Nick Baker,李百战.能效建筑规划设计方法[J].建筑学报,2004(8):62-64. 被引量:14
  • 3曹双华,曹家枞,李涛,沈晓青.基于小波变换的神经网络空调负荷预测研究[J].暖通空调,2005,35(4):13-17. 被引量:13
  • 4李爱旗,白雪莲.居住建筑能耗预测分析方法的研究[J].建筑科学,2007,23(8):32-35. 被引量:14
  • 5刘晨辉.电力系统负荷预报理论与方法[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,1987..
  • 6中国建筑科学研究院.地源热泵系统工程技术规范.中国建筑工业出版社,2005.
  • 7中国建筑科学研究院.绿色建筑技术文集.中国建筑工业出版社,2005.
  • 8Ben-Nakhi A E, Mahmoud M A. Cooling load prediction for buildings using general regression neural networks [ J ]. Energy Conversion and Management, 2004,45 (13/14) : 2127- 2141.
  • 9Hou Z J, Lian Z W, Yao Y, et al. Cooling-load prediction by the combination of rough set theory and an artificial neural-network based on data-fusion technique [J ]. Applied Energy, 2006, 83 ( 9 ) : 1033-1044.
  • 10Li Q, Meng Q L, Cai J J, et al. Applying support vector machine to predict hourly cooling load in the building [ J ]. Applied Energy, 2009, 86 ( 10 ) .. 2249- 2256.

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