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。

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。

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。

基于变分模态分解的暖通空调短期负荷自动预测方法

常规的暖通空调短期负荷自动预测方法以热负荷预测为主,忽视了冷负荷,影响短期负荷预测的准确性。因此,设计了基于变分模态分解的暖通空调短期负荷自动预测方法。首先将室外干球温度、风速、太阳辐射对预测时刻负荷的影响作为输入变量,构建暖通空调短期负荷变分模态分解自动预测模型,以确保模型预测的精准度。然后预测暖通空调短期冷热负荷序列,将室内外环境因素、建筑结构、设备负荷、历史数据考虑在内,综合预测暖通空调短期负荷,以满足负荷预测需求。最后通过对比实验,验证了该方法的负荷预测准确性更高,能够应用于实际生活。

空气源热泵集中供暖的能耗分析

随着我国经济的高速发展,为全面实施清洁能源供暖,推动能源消费革命,促进能源清洁化发展,减少大气污染,以空气源热泵为代表的新型能源,为人们带来了清洁、舒适、高效、安全、节能的冷热源系统。因此,空气源热泵供暖逐渐成为集中供暖的煤改电替代选择方案。本文结合河北省石家庄市的某供暖项目,核算分析了该项目采用空气源热泵供暖的节能效果。该项目单位供热面积能耗为3.25 kgce/m^(2),远低于燃煤为主集中供暖建筑供暖能耗指标引导值。节约能耗折标煤63.45 t。

平衡环境型房间量热计能耗分析及节能优化

本文针对平衡环境型房间量热计工况调节的特点,分析了传统平衡环境型房间量热计的能耗高的原因,并给出了节能降耗的技术解决方案。

基于模型校准的建筑冷负荷短期预测模型人工内扰特征变量获取方法

准确的短期建筑冷负荷预测对于建筑供能系统的运行优化具有重要意义。数据驱动模型因在挖掘建筑实际负荷特性、提高预测精度方面具有较大的优势而得到广泛应用。然而,内扰特征变量的缺失严重影响着数据驱动负荷预测模型的预测效果。为此,本文提出了一种利用模型校准技术从冷负荷时间序列中反向挖掘内扰相关数据信息的方法。案例研究结果表明,利用该方法获得的人工内扰特征变量数据对使用人工神经网络模型的短期建筑冷负荷预测效果的提升具有显著作用。相比于完全缺失内扰特征变量的预测模型,预测误差可降低11.46%,相比于使用日历信息作为内扰特征变量的预测模型,预测误差可降低6.51%。

一种大空间分层空调逐时冷负荷设计计算方法

根据热平衡原理分析了分层空调冷负荷的构成,提出了一种大空间分层空调逐时冷负荷计算方法。以上海某大空间热环境实验建筑的2种分层空调形式为研究对象进行了实验和计算,结果表明:中部喷口送风分层空调的3种工况冷负荷计算值与实验供冷量的平均绝对百分比误差为6.6%;下送风分层空调3种工况的平均绝对百分比误差为4.6%。验证后结合这2种分层空调形式的2个计算案例求解了该大空间的分层空调逐时冷负荷,在相同设计条件下,中部喷口送风分层空调冷负荷指标为108 W/m^(2),下送风分层空调冷负荷指标为76 W/m^(2),下送风峰值负荷仅为中部喷口送风的70.4%。本文所提出的分层空调逐时冷负荷计算方法可供分层空调工程设计参考。

基于深度学习考虑人员行为的空调负荷预测

本文以提高空调负荷预测精度为目的,首先通过k均值聚类,得到人员进出房间行为模式,以确定室内人数;其次基于马尔可夫移动模型描述室内各房间人员移动,以确定室内房间有无人员;然后通过LSTM预测室内参数,并采用PMV-PPD方法对室内热环境进行评价,以确定房间内人员开关空调行为;最后以室外参数、室内参数及空调开关状态参数为输入特征使用LSTM、GRU及BiLSTM预测空调负荷。案例验证表明:预测中引入空调开关状态参数可以更好地挖掘空调开关的特征与规律,引入室内参数可以抑制由空调负荷变化剧烈引起的预测精度差的问题,同时引入2种参数能够显著降低预测误差;相比于LSTM和GRU,BiLSTM具有更高的预测精度。

面向有限传感器的建筑冷负荷深度学习预测模型构建

建筑冷负荷准确预测是实现建筑空调系统基于模型的优化控制和建筑节能的重要基础。面向实际建筑建立准确的冷负荷预测模型是一个十分困难的系统工程,包括传感器安装、数据的通信和读取、数据预处理和模型识别。在实际工程中,传感器安装数量和种类有限或者运行过程被损坏使得获取必要的模型识别数据十分困难,同时实际建筑复杂的现场情况使得建立物理模型困难。针对以上2个问题,本文构建了面向有限传感器的建筑冷负荷预测深度学习模型,并结合实际案例,分析了冷负荷的主要影响因素,采用传感器替代、补充和数据插值的方法构建模型输入集,利用长短期记忆模型建立了高性能的冷负荷预测模型,并分析了不同特征量输入集下的模型性能。在烟厂厂房的冷负荷预测中,利用本文构建的冷负荷预测模型识别流程建立的长短期记忆模型的平均绝对百分比误差(MAPE)为9.09%。

房间辐射时间序列决策树分类方法研究

采用辐射时间序列方法,现有可用的辐射时间序列涉及的房间结构和特征参数数量太少,导致其计算的空调设计负荷偏差较大.考虑国内建筑常用的围护结构及其特征参数,采用简单随机抽样方法抽取结构和特征参数组合的房间样本,应用热平衡方法计算大量的结构与特征组合房间样本的辐射时间序列,用CART决策树算法提取影响房间辐射时间序列的主要特征参数,对房间结构类型和特征参数进行分类,用K-Medoids中心算法确定各类房间代表性辐射时间序列.用提出的决策树分类方法将结构及其特性参数组合房间的非太阳辐射时间序列和太阳辐射时间序列分别分为12类和8类.适用性检验表明,分类后每类房间辐射时间序列很好地代表了该类的所有房间,可显著提高空调设计负荷的准确性.

基于气象日序数的同时发生设计日挑选方法

传统空调设计气象参数设计日对气象参数间的同时发生性考虑不足,导致空调系统的设计冷负荷与实际峰值冷负荷相差甚远.为挑选出计算空调系统设计负荷的更合理的同时发生设计日,提出了一种基于气象日序数的空调设计同时发生设计日挑选方法.该方法首先定义气象日序数的概念,用历史实测气象数据和动态负荷计算模型计算房间动态负荷,基于室内热环境风险水平挑选通用气象日序数集,提出多维多参数聚类分析方法,从通用气象日序数集中选取代表性的同时发生设计日.运用该方法从中国香港和长沙的长年实测气象数据中挑选出两个地区的同时发生设计日.实例研究表明,该方法挑选出的同时发生设计日数量少,适合于工程设计应用.与传统设计日对比表明,气象日序数方法给出的同时发生设计日计算设计冷负荷准确性更高,能满足工程设计准确性要求.

建筑外墙延迟衰减特性的组合优化方法

研究建筑外墙不同组合延迟衰减特性对建筑峰值传热的影响规律,对降低峰值传热负荷,减少空调系统配置容量具有重要意义.针对某案例建筑,采用EnergyPlus与正交试验设计方法,研究多类型建筑外墙组合延迟衰减特性与峰值传热冷负荷的变化规律.结果表明:各墙体组合对外扰具有不同的延迟衰减特性,导致峰值冷负荷大小存在显著差异,差异度最大为11.8%.基于不同类型建筑外墙传热峰值出现时刻不同,叠加后可降低总传热量峰值的特性,提出一种外墙峰值传热优化组合方法.在各朝向墙体内表面温度关系式中引入错峰指标PSI,用于调节墙体组合的延迟时间,以该指标为设计变量,墙体总传热量峰值为目标函数,通过优化求解得到各朝向墙体的最佳延迟时间,进而求出优化墙体组合.采用该方法对案例建筑进行计算,结果显示:对建筑外墙进行优化组合后,其总传热量峰值降低了19.1%.

夏热冬冷地区办公建筑多联机空调系统冷负荷计算方法探讨

由于多联机空调系统具有间歇运行、邻室传热的特点,其运行模式对空调负荷计算结果影响较大,采用单位面积负荷指标的估算法可能造成选型偏大,导致成本增加和能源浪费。本文以上海某办公建筑为例,使用DeST软件模拟不同运行模式下建筑的冷负荷,探究办公建筑推荐的负荷放大系数范围。结果表明,T/CECA 20016—2022《多联机空调系统设计应用技术规程》中推荐的负荷放大系数范围1.2~2.0有一定的适用性,但对极端情况的房间还需要进一步放大,例如间歇短时运行。