基于用能行为的广州城镇住宅运行碳排放预测模型研究

城镇住宅建筑碳排放量巨大,随着人民生活水平提高,用能行为对于运行碳排放的影响程度不容小觑。为提高碳排放预测的准确性,在考虑居民空调用能行为条件下,以广州地区城镇住宅建筑为研究对象,基于R语言参数化建模和EnergyPlus软件模拟结果,通过敏感性分析得到影响住宅全年冷负荷的关键因素,并建立不同建筑型式在不同用能行为下的运行碳排放预测模型。结果表明:当其他变量相同,居民用能行为由奢侈型分别转为适度型和节约型时,3种建筑型式住宅运行碳排放强度均分别降低15%和50%以上。

低碳建筑发展理念下高校宿舍建筑用能行为优化分析

现如今,低碳建筑已成为一种必然趋势,它可以减少能源消耗和碳排放,提高建筑的可持续性。高校学生宿舍楼作为一个能源消耗较大的建筑群体,对其能源消耗进行优化分析至关重要。文章以严寒地区的高校学生宿舍楼为研究对象,浅析从用能行为角度对寒地校园宿舍楼的优化设计,模拟分析设计出符合寒地气候特征的低能耗校园宿舍,分析了该建筑的能源消耗特点和存在的问题,并提出了一些优化措施,包括建筑节能改造、设备更新和管理措施等。

基于建筑和使用者双视角的用能行为驱动力研究综述

建筑能耗受使用者行为影响,是造成模拟能耗与实际能耗存在显著差距的原因之一。为探索用能行为驱动力,文中基于建筑和使用者双视角进行综述分析,归纳和阐述影响使用者用能行为的客观及主观因素。并在后续中指出既有文献的不足,讨论在现有研究基础上如何改变使用者行为,为使用者行为管理在建筑节能领域的应用提供有效参考。

基于萤火虫算法改进BP神经网络的电力用能行为预测方法

针对BP神经网络由于随机初始化权重和偏置导致对用电情况预测的误差偏大且容易陷入局部最优的问题,提出了一种利用萤火虫算法对BP神经网络的权重和偏置进行优化的电力用能行为预测方法.该方法基于用户不同时间段的用电量数据提取时间序列特征,并采用K-means聚类算法对用电行为类似的用户进行聚合及分析,从而建立电力负荷预测模型对每类用户的负荷加以预测.实验结果表明,基于萤火虫算法改进BP神经网络预测模型的均方根误差以及平均绝对误差百分比均低于BP神经网络模型,能够合理地对电力用能行为进行预测.

基于学生用能行为分析的低碳校园形态测度与规划策略研究

高校校园学生用能行为研究是目前学术界研究低碳校园的重要研究方面,既往研究中对学生这一校园主体使用者用能行为与校园形态的关系数量较少。为了研究学生用能行为与校园规划形态的关系,文章通过问卷调查收集陕西理工大学南校区和北校区学生个人用能行为相关信息,将学生个人用能行为产生的碳排放量与校园形态进行相关性分析,分析学生用能行为与校园形态的关系,进而提出低碳校园规划策略,为低碳校园的建设提供参考与借鉴。

“双碳”背景下碳足迹调查研究——以北京市居民用能行为为例

基于国内“双碳”目标推动全社会低碳化转型、国际低碳经济模式促进全球生态平衡的时代背景,以碳达峰、碳中和、低碳经济、碳足迹与用能行为等理论为基础,通过收集与整理分析北京市居民使用空调等家用设备的碳排放特征与规律特点,得到制冷设备与取暖设备的用能消耗比重大、碳足迹水平上涨等研究结论,并据此提出优化电价机制、推广碳普惠家庭碳足迹账户、完善碳交易体系等政策建议,从而为低碳社会建设及“双碳”背景下的碳足迹相关研究提供相应的理论与案例参考。

基于聚类算法的建筑用能行为减碳

对浙江省某办公建筑5月份末端能耗进行案例分析,将人的用能行为与碳排放量挂钩,基于k⁃means聚类算法对末端用户进行横向比较,以实现对不同用能行为的评价。对各类用能行为(空调、照明、插座设备用电、生活热水)的碳排放量分别进行聚类评价,并计算节能减碳潜力,从而可为末端用户实现行为减碳提供具体方向及减碳目标。

初探国内外高校建筑使用者用能行为及成因

选取中国一所典型综合型高校及澳大利亚某知名综合型高校,对其建筑内使用者的用能行为及其可能的影响因素展开对比调研。调研内容包括建筑中使用者各类用能行为、节能意识、使用者对建筑节能设计及优化运行等信息的了解程度和了解途径等。通过分析,了解建筑使用者的用能行为是否节能,以及上述因素是否对其用能行为产生影响及影响程度。分析结果表明,国内外高校建筑使用者的用能行为均存在很大浪费,其节能潜力很大。建筑使用者均能意识到建筑运行节能的重要性,但在建筑实际运行的过程中,大部分使用者并没有注重用能的节约,且这种情况在国外更甚。此外,国内高校建筑使用者对建筑节能的相关知识均不太了解,且由于获取信息的渠道较少甚至不存在,大部分建筑使用者无法全面了解甚至不能了解其所在建筑的节能设计及运行的相关反馈信息,从而无法对其用能行为进行合理引导。国外高校在这方面的现状要略好于国内,但也不甚理想。因此,在国内外高校中制定建筑用能定额制度及日常用能行为的奖惩制度,并结合教育、宣传等手段,加强建筑节能知识的普及,营造积极的节能氛围,并提高建筑使用者在建筑优化设计和节能运行中的参与程度,对高校行为节能有重要作用。

办公建筑中人员用能行为的分类模式

针对人员用能行为的差异性,对天津某办公建筑内不同人员对空调和照明设备的使用习惯展开了问卷调查及现场监测。结果显示,人员对于开启空调和照明的阈值不同,接受的温度和照度范围不同。利用k-means聚类算法将建筑内人员分为敏感型、中等型和不敏感型3类,并利用威布尔三参数模型分别对每类人员进行建模,最终得到设备开启的概率时刻表,以此作为模拟工具的输入,可将建筑能耗模拟的精度提高20%以上。此外,对环境敏感度不同人员的空调和照明设备开启概率的差异性较大,因此在建立人员行为模型之前对人员进行分类十分必要。

杭州市典型住户用能行为实测分析

建筑节能具有复杂的系统属性,包括建筑系统形式、气象条件和人员用能等。目前居住建筑的节能设计由于缺乏对住户内人员用能行为的准确分析导致实际的节能效果并不理想,因而在进行节能设计改造前需对人员用能行为进行研究分析。本文选取杭州市区某住户进行调研和监测,以实测数据为基础,分析住户成员用能行为的时间特征、随机性特征和环境影响特征等。该研究方法可应用到其他不同类型住户的研究中,为建筑节能设计提供参考依据。

广州市城镇住宅用能行为特征聚类及其对用能需求的影响

针对当前城镇住宅用能需求研究中缺少对住户用能行为差异性考虑的现状,以广州市城镇住宅为研究对象,根据问卷调研和聚类分析,提炼得到用能需求较高(B1)、用能需求中等(B2)和用能需求较低(B3)3种典型用能行为模式,并使用DesignBuilder能耗模拟软件进行用能需求模拟。结果表明,广州市城镇住宅居民用能行为模式存在较大差异,住户用能方式的多样化直接导致了户均用能需求差异巨大。B1、B2和B3模式下全年户均用能需求分别为36~49、31~41、25~33 GJ。

浙江省农户用能行为对农宅能耗影响的调查研究

为了对浙江省新农村绿色住宅的设计及节能改造提供有效的依据,选取浙江各地的部分村落进行已建农宅相关数据调研。调研的主要内容包括农宅的基本建筑信息、用能信息及农户的用能行为,并对调研数据进行分析研究。结果显示为了取得较好的人体舒适度,农户在夏季采用电空调降温除湿导致农宅的夏季能耗较高;农户的用能行为及开窗通风行为也将显著地影响农宅的能耗。因此,通过一定的措施来改善农宅夏季室内环境舒适度,从而减少电空调的使用率,将有效地达到农宅节能减排的目的。

住宅用能行为研究综述

基于国内外关于住宅用能行为研究的大量文献阅读,文章从住宅用能行为的内涵界定、国内研究状况、国外研究状况几个方面进行了综述,深入探讨了住宅用能行为的研究现状和不足,为住宅用能行为模式的研究和建立提供参考,探讨适合我国国情的建筑节能方法和模式。

考虑过程控制的钢铁工业负荷用能行为分析与功率特性建模

作为传统的高耗能用电大户,钢铁工业负荷的功率特性一直表现出强烈的波动性,对电网造成严重污染。电力系统以往的研究均未考虑钢铁工业的生产规律,无法解释功率波动的原因以及描述功率波动的特性,因而在含钢铁工业的小系统问题研究中,电力系统的适应性差。基于不同的冲击严重程度,将钢铁负荷分为持续型冲击负荷、间歇型冲击负荷和稳定负荷。首先,对于这三类负荷,结合其生产中的过程控制分析出了各类负荷的相关用能行为,建立不同类型负荷的功率特性时域模型。其次,将不同类型负荷模型进行时域叠加,得到钢铁工业总功率特性时域模型。最后,以国内某大型钢铁企业的实测数据进行算例分析,从时域、频域两个层次验证了建立的模型具有客观性和精确性,揭示了钢铁工业生产与功率波动之间的相互联系。

夏热冬冷地区某高校典型建筑用能特征与用能行为影响分析

为对高校建筑的节能减排提供必要的科学参考,分析了夏热冬冷地区某典型理工科类高校用能特征以及用能行为的影响。基于该校能耗监管平台2013-2016年用能数据,对该校能耗现状进行研究,进一步分析典型类型建筑耗电量以探究不同类型建筑的用能特征;计算能耗峰值贡献综合系数以得出典型建筑对总能耗峰值的影响程度;通过用电量与月平均图示温度法定量得出学生行为因素对能耗高低的影响。研究结果表明,该校典型建筑单位建筑面积能耗值为44.79 kW·h/m^2,较好建筑单位建筑面积能耗值为32.44 kW·h/m^2;不同功能建筑用能特征存在明显差异,化工实验楼对该校能耗高峰形成具有重要影响;逐月电耗与月平均气温具有较强的相关性;月平均温度法计算结果表明,学生的用能行为对校园用能的影响较大,占比60%以上。

多源异构大数据下综合能源系统用户用能行为预测分析研究

在综合分析用户侧用能数据特征和数据来源基础上,建立了基于Spark平台和平衡迭代规约聚类分析(BIRCH)的用户用能行为聚类分析算法,并提出了算法并行化策略和聚类结果评价指标。针对用户用能行为聚类结果,结合Spark平台和深度信念神经网络(DBN)构建了用户用能需求多线程预测模型。通过算例对并行化聚类算法和多线程需求预测模型进行了仿真分析,结果表明,构建的基于Spark-BIRCH的用户用能行为聚类算法具有较高的准确度和有效度,基于Spark-DBN的预测模型比单一预测模型的预测精度更高。仿真结果验证了2种模型的有效性和可行性。

计及用户综合用能行为和政策导向的广域综合能源系统联合规划方法

针对日益加深的能源环境问题,从更大范围的宏观角度来研究综合能源系统规划具有重要意义。提出一种计及用户综合用能行为和政策导向的广域综合能源系统规划方法。首先,建立用户用能决策的效用模型。然后,分别构建综合能源系统中各类市场主体的规划收益模型。同时考虑供能改造的环境效益,建立政府对供需双侧污染排放的评估模型。在此基础上,基于不同主体间的博弈机理分析,构建面向广域综合能源系统的双层动态博弈规划模型。最后,利用迭代搜索法对模型进行求解。仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。

上海居民用能行为和住宅空调采暖能耗研究

充分了解居民用能行为、居住及个人因素对建筑能耗的影响,有助于针对性地提出和推广优化用能行为措施来挖掘住宅节能潜力。通过对上海市5个不同类型小区的实地调研和走访,获得了不同小区中以家庭为单位的环境调控设备类型及数量、空调使用习惯、开窗通风习惯、月电费等居民用能相关数据、基本居住信息及被访问者个人信息,对居住建筑中能源使用者的行为特征进行归纳分析,并对若干因素与建筑能耗相关性加以回归分析。研究发现上海地区住宅室内环境制冷和采暖主要依靠分体空调,因此提高分体空调能源效率并鼓励居民选择高效产品有重要意义;设备数量与户内面积呈显著正相关关系;空调使用模式是“按需使用,人走即关”,表明使用者具有一定节能意识;空调夏季设定温度相对较节能,而冬季较不节能,夏季夜间开机率要高于冬季夜间,应进行宣传教育,使冬季空调设定温度趋向合理,引导夏季夜晚采用更节能的风扇等设备来降温;多数居民有保持通风的习惯,且老人优于年轻人,关窗原因由于各小区环境不同而略有差异,应通过前期设计创造利于通风的室外环境和室内空间,规避室外噪音等阻碍开窗的因素,对重点人群进行教育并鼓励开窗等被动式行为;在月电费粗略代替建筑能耗的前提下,建筑能耗与户内面积和空调数量呈显著正相关关系,与小区类型和常住人口数无直接关系,与被访问者收入无显著关系。希望能为进一步提出优化用能行为措施提供理论参考依据,以促进我国住宅建筑节能减排与可持续发展。

计及用户用能行为的综合能源微网运营商与负荷聚合商主从博弈策略

为了提高综合能源微网的效益,分别从用户侧与供能侧考虑,建立了基于主从博弈的负荷聚合商与综合能源微网运营商的双层优化博弈模型。首先,考虑用户的能动作用,计及了用户侧的多能互补特性,分析了用户的用能行为;其次,考虑了用户用能的边际效用,提出了以用户满意度最大为目标的负荷聚合商优化模型,制定负荷聚合商的购能计划;同时,建立了以收益最大化为目标的综合能源系统运营商定价策略模型,构建合理的价格激励机制;然后利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件转换将双层模型转化为单层模型,并利用McCormick Envelopes法将原双线性非凸问题进行凸松弛并求解。算例仿真结果表明该方法能够促进系统供能侧与用户侧的互动,在提高用户侧用能满意度的同时也提高了综合能源微网供能侧的收益,有利于综合能源系统的整体发展。

基于主体建模的建筑用能行为模拟研究综述

用能行为对建筑环境及能耗有重要影响,由于人的行为具有随机性和复杂性,用能行为在建筑模拟中往往被过度简化,基于主体建模为建筑用能行为模拟提供了有效的方法。探讨了用能行为和基于主体建模的内容,归纳了主体建模应用于建筑模拟的研究现状,介绍了将用能行为模型与建筑模拟耦合的几种方法,指出了建筑模拟领域的重点与难点,为建筑模拟和建筑运行管理研究拓宽思路。