基于热平衡法生成同时发生设计日的方法研究

提出了基于热平衡法生成同时发生设计日的方法.首先基于热平衡法计算某城市的历年逐时动态冷负荷,以历年平均不保证50 h为依据确定理论设计负荷,采用综合聚类法挑选同时发生设计日.用热平衡法计算同时发生设计日、传统设计日的峰值负荷,确定为同时发生设计负荷和传统设计负荷.分别对比了哈尔滨、北京、长沙和广州样本房间的同时发生设计负荷、传统设计负荷与理论设计负荷的差异率.结果显示,各城市同时发生设计负荷与理论设计负荷的差异率偏差范围都远小于传统设计负荷与理论设计负荷的差异率.说明依据同时发生设计日的气象参数进行空调系统设计负荷计算是更加合理、准确的,基于热平衡法可以准确生成适合工程应用的同时发生设计日.

家庭结构对住宅空调使用时间的影响及关联性分析

人员行为对建筑能耗存在较大影响,其中家庭结构是影响人行为的重要因素之一。结合问卷调研与实测方法,选取重庆地区不同人数、代数以及年龄等家庭结构信息存在差异的12户家庭,采集夏季空调开启和关闭时刻等运行参数,利用关联规则算法对家庭结构参数与空调行为间的关联规则进行分析,结果表明,家庭结构参数中的人数、代数以及成员最小年龄与空调使用时间(使用时长与开启时间段)存在明显相关性;代数为不同功能房间空调使用时长的最主要特征,代数越大,其空调使用时长越高,3代家庭在不同功能房间的空调使用时长均大于其他代数的家庭;最小年龄为不同功能房间的空调使用时长的次要特征,在同一代数的家庭中,最小年龄为青少年或学龄前儿童的家庭的空调使用时长会高于最小年龄为青年或中年的家庭。探明了家庭结构特征中与空调使用时间相关的主要参数,为预测空调能耗,助力建筑节能减排提供了基础资料。

基于SSA_(n)-SSA_(l)-LSTM的短期空调负荷预测模型

本文提出了一种奇异谱分析(SSA_(n))和麻雀搜索算法(SSA_(l))优化的长短期记忆网络(LSTM)的组合空调负荷预测模型。使用皮尔逊相关系数和主成分分析法对输入特征进行挑选和处理,以消除特征之间的冗余性和相关性。针对空调负荷的波动性和随机性,采用SSA_(n)将空调负荷分解为多个分量。同时针对LSTM超参数设置的问题,采用SSA_(l)对模型进行优化,使用优化后的LSTM对各个分量进行预测,对预测结果进行重构。利用办公建筑和医疗建筑的空调负荷数据对模型进行了验证和分析。研究发现,与其他模型相比,SSA_(n)-SSA_(l)-LSTM模型表现最好,在预测办公建筑空调负荷时决定系数(R^(2))高达0.996 7,平均绝对百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为0.62%、14.42 kW和18.82 kW,在预测医疗建筑空调负荷时R^(2)高达0.992 7,MAPE、MAE和RMSE分别为0.50%、19.40 kW和25.71 kW。

关于实验动物屏障环境空调负荷计算的若干问题探讨

关于实验动物屏障环境的负荷计算,按照现行的国家标准,许多针对性的设计参数并未明确,直接影响屏障环境的空调负荷计算和空调设备选型。本文结合国内外该领域的设计指南、标准和相关文献资料等,对室外气象参数,室内温湿度,实验动物的散热、散湿量,屏障环境的再热负荷及附加负荷等问题进行了分析探讨,并针对各个问题逐一给出了空调负荷计算的相关建议,以期为设计人员对实验动物屏障环境这类专用设施的空调负荷计算提供相对合理的参考。

基于神经网络的地铁车站冷负荷预测对比研究

冷负荷预测是建筑节能的基础,然而输入的不同会影响神经网络的预测精度,且对新建筑进行负荷预测时需要数据的积累。为得到地铁站冷负荷预测的最佳输入并评估数据库迁移预测的可行性,基于实测数据,以常用的时间变量、气象变量和历史负荷作为待选输入,比较了反向传播神经网络和卷积神经网络在不同输入下及数据库逐步更新时的预测精度。结果表明:最佳输入变量与冷负荷的皮尔逊相关系数需大于0.5;另一方面,同类型建筑在预测初期可以基于数据库逐步替换实现预测,预测精度随着数据库的更新逐渐提升,且卷积神经网络表现出更好的预测表现。

双碳背景下基于某项目的地下水冷热源方案探讨

结合某工程项目附近有大量地下矿坑水的实际情况,比较分析中央空调水系统(冷水机组+热水锅炉)、地下水源热泵空调系统、水源多联机空调系统及空气源多联机空调系统这4种常见空调形式在本项目中的适用性与可行性。借助设计分析软件对项目建筑进行负荷计算、机房提效寻优、建模并模拟制冷运行工况,基于供暖运行负荷及运行时间计算冬季系统运行费用;通过动态年值和运行阶段碳排放分析,结果表明:在有低品位能源可利用的前提下,水源多联机空调系统方案的经济性和碳排放强度具有明显优势。

广州某教学楼空调系统用冷现状及节能措施分析

通过SketchUp对广州市某高校教学楼进行建模,采用EnergyPlus对该教学楼空调系统的全年冷负荷进行模拟和实际运行验证,针对教学楼空调负荷特性提出节能措施并进行节能效果分析。结果显示,安装空调集中控制系统,进行室内新风量动态调节及温度管控节能效果最为显著。

一款改进的家用热回收空调热力性能实验研究

为提高家用空调器利用率并节能减排,通过改进得到一款具有制冷、供暖、全天候供热水和冷凝热回收制取热水四种功能的热回收空调器。热力性能实验结果表明,改进后的热回收空调器各模式运行可靠,节能效果显著。

上海公共建筑能耗现状及节能潜力分析

根据上海地区办公楼、商办楼、宾馆和商厦能耗调研的数据，对上海公共建筑空调能耗的现状作了评价。认为上海建筑用能水平较低，用能不尽合理。提出用系统能量效率比用单位面积平均一次能耗量作为建筑节能的评价指标更为合理。

基于动态负荷的地埋管管群换热模型对比分析

对比分析了地埋管换热器的无限长线热源、有限长线热源和渗流有限长线热源模型,指出轴向传热和地下水渗流作用对地埋管换热具有不可忽略的影响;基于温度场叠加原理和动态负荷建立了地埋管管群换热模型,借助于典型年动态年负荷模型,分析了管群长期动态换热特性。结果表明,无渗流型管群中心温度升高过快,长期运行应考虑土壤换热能力的衰减;对于渗流型管群换热,应采取合理优化策略避免下游土壤温升过快,并且设计埋管时应采用其进入稳定期的换热能力,避免长期运行时换热能力不足。对3种日负荷动态运行模式下管群的典型点温度变化进行了对比分析,结果表明,运行模式调节可以减缓土壤温度的上升趋势,特别是可减少渗流型管群的下游热量堆积,有利于土壤换热能力的恢复。

基于需求响应的公共楼宇空调负荷管理策略

电网系统的稳定性和安全性是保障中国经济发展的基础。公共楼宇作为体量大、质量优的需求响应资源,是电力负荷消峰、电网系统稳定的重要支撑。针对中国公共楼宇的空调负荷情况,提出基于需求响应的公共楼宇空调负荷控制模型和管理策略,这对提高中国电网运行的安全性和稳定性具有重要意义。

抑制输水工程中风光功率波动的混合储能控制策略研究

【目的】在输水工程中,风电、光伏等新能源具有不稳定性,若直接接入电网会对可靠运行的电能质量造成严重的影响。为了抑制输水工程中的风光功率波动问题,有必要对此进行研究。【方方法法】提出了一种基于模糊控制的混合储能控制策略,分别利用能量型储能和功率型储能平移不同时间尺度的功率脉动。【结果】考虑将风光功率波动变化态势、储能荷电状态作为模糊控制器的输入,调节功率型储能与能量型储能为系统出力,并考虑储能电池的一致性,有效地保障储能电池的循环使用寿命。【结论】通过算例验证了混合储能控制策略抑制风光功率波动的有效性,充分发挥混合电池储能系统优势,减少能量型储能使用频次,实现价值最大化。

遮阳系数对供暖与空调能耗影响差异的逐时解析

以中国福州为例,从当地逐时气象数据入手,分析了建筑空调负荷及供暖负荷的所有时刻对应的逐时太阳辐射,用特征温度法研究当遮阳系数减小时各时刻建筑的空调与供暖能耗及相对变化(节能率)情况。研究发现,由于冬季有太阳辐射各时刻的供暖能耗相对于无太阳辐射各时刻能耗比例很小,故遮阳措施对供暖总能耗的影响不显著,从而证明DOE2关于冬季遮阳系数减小对供暖能耗影响的结论值得商榷;由于夏季有太阳辐射各时刻空调能耗远大于无太阳辐射各时刻空调能耗,故遮阳措施对空调总能耗及节能率的影响非常显著,DOE2软件与特征温度法的结果是正确的;通过对福州全年各时刻空调供暖能耗、建筑负荷及节能率进行解析,揭示了看起来很分散的各时刻能耗及节能率差异数据总体上遵循的某种共性规律,供同行参考。

舒适性空调室内设计参数的优化

分析了室内空气温湿度对热舒适度和空调能耗的影响，认为在保证热舒适度的前提下，优化组合室内设计参数，可以达到节能的目的。

北京市某住宅楼夏季空调能耗调查分析

对北京市1栋普通住宅楼夏季空调能耗进行逐周调查分析,结果表明,目前北京市住宅空调器装得多、用得少,平均能耗水平较低,并且各住户空调能耗的差异很大、集中度很高,20%的空调能耗大户消耗了全楼约70%的空调能量。该楼空调能耗分布的基尼系数为0.64,因此空调运行模式是影响住宅空调能耗的最重要因素,住宅空调行为节能的潜力和“耗能”潜力均很大。

应用人工神经网络预测建筑物空调负荷

用VB编制了人工神经网络的通用BP算法程序。根据西安参考年气象参数 ,采用动态模拟程序计算了某办公楼 4月至 9月逐时冷负荷 ,结果显示利用神经网络的预测值与计算值吻合。

长沙市公共建筑空调系统能耗现状与节能潜力分析

对长沙市14幢不同功能公共建筑的能耗、空调能耗、空调冷热源方式、热环境参数及人员热舒适感进行了调查实测,得到单位建筑面积能耗平均为1.71GJ/(m2·a),单位空调面积空调能耗平均为0.93GJ/(m2·a)。根据调查中发现的问题,提出了提高公共建筑空调系统能源利用率的途径。

一次泵/二次泵变流量系统能耗分析

以上海通用汽车有限公司制冷站为例,比较了一次泵和二次泵变流量系统的能耗,结果表明,一次泵系统的耗电量仅为二次泵系统的68%。

基于改进PSO-BP神经网络的冰蓄冷空调冷负荷动态预测模型

当前多数冰蓄冷空调冷负荷动态预测方法中,由于模型输入变量与输出结果相关性差、信息冗余度高等原因,导致多数预测模型在预测精度和收敛速度方面都未达到理想的预测效果,因此,提出一种改进的PSO-BP神经网络算法预测大型公共建筑的冷负荷。对于输入变量与输出结果采用灰色关联度分析,消除样本输入变量对数的耦合性,确定影响冰蓄冷空调系统冷负荷的关键性因素,将其作为输入变量,预测冰蓄冷空调系统动态冷负荷。结果表明:T时刻室外空气温度、T-1h时刻室外空气温度、T时刻室外空气湿度、T时刻太阳辐射强度、T-1h时刻太阳辐射强度、T-1h时刻空调冷负荷是影响T时刻冰蓄冷空调系统冷负荷的关键因素,并以此作为预测模型的输入变量。相对于传统PSO-BP神经网络全输入变量预测算法,该模型预测结果精确度更高、收敛速度更快。

太阳辐射吸收系数对围护结构夏季净得热量的影响

以上海地区的建筑围护结构夏季传热过程为研究背景,在分析太阳辐射作用下围护结构外表面热平衡关系的基础上,采用数值模拟方法,讨论在夏至日太阳辐射吸收系数对不同朝向围护结构表面温度和全天净得热量的影响。结果表明:吸收系数减小率相同时,南墙外表面温度下降率小于其他朝向,而其全天净得热量的减小率则大于其他朝向。不同朝向围护结构表面温度的下降率均小于吸收系数的减小率,但其全天净得热量的减小率均大于吸收系数的减小率,说明降低外墙外表面太阳辐射吸收系数可以有效减少因太阳辐射导致的传入围护结构内部的热量。