建筑能耗用逐时气象模型

建筑能耗分析用逐时气象模型问题的提出国内外气象模型的研究情况研究目的和主要内容气象模型建立的总体思路选择典型气象年逐时气象模型的建立逐时模拟数据与实测数据的比较气象模型的实际应用内容提要结论问题的提出外界气象条件的变化情况与建筑物的动态热特性是研究空调系统动态过程的基础。只有基于一整套切实反映气象环境的数据才能真正对建筑物的冷热能耗有更加准确的计算分析，对整个空调系统的动态过程有更全面的了解。国内外气象模型的研究情况统计法随机数模拟法随机过程模拟法综合考虑以上三种建立气象模型的方法，我们可以看到：统计法利用长期的逐时数据构成典型年（或参考年）。然而我国的逐时气象观测数据却很不完整，目前只有少数城市有近几年的逐时气象数据，而且这些数据由于某些原因还未公开。除统计法外，气象模型由分两步进行：首先，用随机方法模拟逐日气象参数；然后，再用模拟出的逐日气象参数配出或随机模拟出最终要求的逐时参数。随机数模拟法和随机过程模拟法是在逐日数据的缺乏的情况下产生的，主要应用于逐日数据的模拟。然而，这两种方法所模拟出来的气象数据仍不能完全反映实际的逐日气象变化规律。随着我国逐日气象资料的公开，我们已获得遍布全国的194个气象站台的近50年的逐日气象数据。在逐日数据充足的有利条件下，就无需再用复杂繁琐的方法模拟逐日参数，也就是说，可以越过气象模型建立的第一步，直接进行第二步——模拟逐时参数。研究目的和主要内容研究目的——在逐日实测数据的基础上，建立一套完备可靠的气象模型,获得满足一定统计要求的全年逐时气象数据,为空调系统动态过程的研究建立坚实的基础。主要内容——在历年气象数据中挑出具有气候代表性的典型气象年；——找出空气干球温度、绝对湿度、太阳辐射、风速风向以及天空有效温度等气象参数的一天内的变化规律，建立各气象参数的逐时模型；——验证逐时气象模型；——应用模型于空调系统的动态负荷模拟中；——模拟全国194个站点的典型年逐时气象数据。气象模型建立的总体思路原始逐日气象数据典型气象年的选择模拟逐时气象数据干球温度绝对湿度太阳辐射（直射和散射）天空有效温度风向风速原始逐日气象数据构成日最高温度日照小时数日总辐射日平均风速日最大风速风向日平均大气压日最低相对湿度日平均相对湿度日最低温度日平均温度原始逐日气象数据来自中国气象中心典型气象年的选择由于气象参数的随机性，根据各年的实测气象参数来计算建筑负荷，其结果常有较大差别；这就有必要选取一个“典型年”,它由“平均月”构成，按每一“平均月”的气象参数算得的负荷应与该月的、按历年实际气象参数算得的负荷的平均值吻合；典型年反映了气象环境的平均状况。对于月份份m，如果第第y年的实际际气象参参数能同时满足足以下条条件者，，可认为为该年该该月有条条件成为““平均月”：计算每月月各气象象参数的的N年平均值及及方差典型气象年年的选择方方法统计出每年年每月的各各气象参数数的平均值值设有N年的逐日数数据初选平均月月i—参数序号m—月份序号Y—年份序号如有若干个个年份的m月都能满足足“初选平平均月的条条件”，计算Dm值，选择Dm最小的月份份作为第m月的“平均均月”：Ki—各气象参数数的权重选择典型气气象年的气气象参数及及其权重气象参数权重日平均温度2/24日最低温度1/24日平均相对湿度2/24日最低相对湿度1/24日平均风速2/24日最大风速1/24日最大风速时刻的风向1/24日日照时数1/24日总辐射量12/24日最高温度1/24干球温度模模型的建立立资料表明，，一天内最最高温度一一般出现在在午后三时，而最低温温度出现在在日出前一小小时左右。温度度在一天内内的变化规规律可以近近似用余弦函数来表示。干球温度模模型的建立立日平均温度度日最低温度度日最高温度度用傅立叶级级数模拟逐逐时温度用一种简易易方法模拟拟逐时温度度没有考虑各各天之间的的影响，各天之间的的温度都是是孤立的逐时模拟温温度的日均均值与实测测值的误差较小小各天温度之之间都是连连续的逐时模拟温温度的日均均值与实测测值的误差较大大各天衔接处处平滑处理理绝对湿度模模型的建立立绝对湿度的的模拟是通通过间接的的方法得到到：利用已模拟拟出的逐时时温度计算算逐时饱和和水蒸气压压力；模拟出逐时时相对湿度度；逐时水蒸汽汽分压力（（绝对湿度度）＝逐时时相对湿度度×逐时饱和水水蒸气压力力；水蒸气分压压力饱和水蒸气气分压力相对湿度相对湿度的的逐时模拟拟资料表明，，相对湿度度日变化主主要决定于气温温日变化，但位相相反，即最低相相对湿度出出现在午后后最高温度度时段，而而相对湿度度最高值出出现在清晨晨温度最低低时刻。因此可用模模拟温度的的方法来模模拟相对湿湿度，只要要变化方向向相反即可可。日平均相对对湿度日最低相对对湿度日最高相对对湿度＝2×日平均相对对湿度－日日最低相对对湿度各天衔接处处平滑处理理太阳辐射模模型的建立立太阳辐射量量的逐时模模拟主要包包括两方面面：总辐射的逐逐时模拟直射和散射射的分离总辐射的逐逐时模拟太阳总辐射射的逐时模模拟采用Collores-Perein和Rabl模模型（简称称C.P.R模型））：小时中点的的时角水平面日辐辐射总量直射和散射射的分离根据水平面接受受到的太阳阳日总辐射射与大气层外太太阳日总辐辐射之比Kt的范围，可可分为如下下四种情况况：已知可计算得到到Kt<=0.280.5<Kt<0.74晴天有云阴阴0.28<Kt<0.5有云阴Kt>=0.74晴天采用MARKOV链来决定某一瞬瞬间的状态态采用MARKOV链来决定某一瞬瞬间的状态态直射和散射射的分离阴有云晴—水平面直射射辐射强度度/大气层外辐辐射强度在在水平面的的投影—散射辐射强强度/大气层外辐辐射强度在在水平面的的投影—水平面总辐辐射强度/大气层外辐辐射强度在在水平面的的投影可由逐时总总辐射计算算得到风速模型的的建立在陆地上，，一般风速速以午后最大，因为为下垫面最最热，对流流旺盛，高高空大风下下传的动量量也最多。。日落前的的16－19时地面开始始逐渐冷却却，气层趋趋于稳定，，因而风速速急减，入入夜后风速速基本保持持稳定，一一直到日出出后因近地地气层不稳稳定而风速速迅速增大大，10－11时即达到峰峰值附近，，11－16时是全天风风速最大的的时段。实测哈尔滨滨、北京、、汉口和广广州四站的的年平均风风速日变化化曲线理想风速日日变化T1=日出时刻＋＋1（小时）T2=正午时刻＋＋3（小时）T3=日落时刻＋＋2（小时）T1时刻，日最最小风速，，可利用日平平均风速和和日最大风风速求得T2时刻，日最最大风速，，已知T3这种变化规规律不能完完全反映一一天的风速速变化规律律！理想风速模模型与马尔尔可夫链的的联合应应用把理想风速速得到的逐逐时值作为为各时刻的的期望望部部分分，把把马马尔尔可可夫夫链链得得到到的的逐逐时时值值作作为为随机机部部分分。如何何确确定定这这两两者者的的比比例例？？通过过对对密密云云逐逐时时风风速速原原始始数数据据的的试试算算发发现现，，当当期望望部部分分的的权权重重为为0.65,随机机部部分分的的权权重重为为0.35时，，模模拟拟产产生生的的风风速速与与原原始始数数据据的的RMSE(均方方根根误误差差)和SDE(标准准误误差差)最小小。。模拟拟风风速速＝＝0.65*期望望部部分分＋＋0.35*随机机部部分分风向向模模型型的的建建立立以每每日日最最大大风风速速时时刻刻的的风风向向为为起起点点，，用用马马尔尔可可夫夫链链的的方方法法模模拟拟当天天最最大大风风速速时时刻刻以以后后，，下下一一天天最最大大风风速速时时刻刻之之前前的的风风向向！！该马马尔尔可可夫夫链链是是跟跟据据密密云云1993－2000年的的逐逐时时风风向向数数据据计计算算得得到到的的。。———日照照百百分分率率———水汽汽压压，，[mbar]天空空有有效效温温度度的的模模拟拟天空空有有效效温温度度是是大大气气水水汽汽含含量量、、云云量量（（或或日日照照百百分分率率））、、气气温温及及地地表表温温度度的的函函数数。。文文献献表表明明，，天天空空有有效效温温度度可可由由下下式式求求得得：：Ta————空气气干干球球温温度度，，[K]Ts————地表表温温度度，[K][K]已求求得得已求求得得日照照百百分分率率的的逐逐时时模模拟拟利用用实实测测的的逐逐日日日日照照小小时时数数，，逐逐时时日日照照百百分分率率可可由由下下式式得得到到：：———相对对日日照照百百分分率率，，表表示示某某一一期期间间内内日日照照率率和假假设设太太阳阳高高度度角角为为90度的的日日照照率率的的比比值值表示示太太阳阳高高度度角角日照照小小时时数数，，已已知知逐时时相相对对日日照照百百分分率率的的在在一一天天内内的的积积分分，，假假设设太太阳阳高高度度角角为为90度时时的的日日照照小小时时数数。。地表表温温度度的的逐逐时时模模拟拟文献献表表明明，，地地表表温温度度是是空空气气干干球球温温度度,总辐辐射射强强度度和和地地面面与与天天空空之之间间的的长长波波辐辐射射交交换换量量的的线线性性函函数数：：空气干球温度度总辐射强度地面与天空之之间的长波辐辐射交换量利用上海逐时时实测地表温温度进行多元元线性回归，，得到A、B、C、D的值。本时刻上一时刻天空有效温度度的模拟逐时模拟数据据与实测数据据的比较——温度数据来源——上海1998-2002逐时气象数据据绝对误差平均误差均方根误差标准偏差

0.0871.381.38相对误差平均误差平均绝对误差——

1.0%17.5%——相对误差＝绝绝对误差/日波幅平均误差均方根误差标准偏差平均绝对误差差逐时模拟数据据与实测数据据的比较——绝对湿度数据来源——上海1998-2002逐时气象数据据绝对误差g/kg干空气平均误差均方根误差标准偏差

0.0860.820.82相对误差平均误差平均绝对误差——

1.2%6.8%——相对误差＝绝绝对误差/日波幅平均误差均方根误差标准偏差平均绝对误差差逐时模拟数据据与实测数据据的比较——总辐射强度数据来源——上海1998-2002逐时气象数据据绝对误差平均误差均方根误差标准偏差

0.106464相对误差平均误差平均绝对误差——

0.01%10.7%——相对误差＝绝绝对误差/日波幅平均误差均方根误差标准偏差平均绝对误差差逐时模拟数据据与实测数据据的比较——风速变化趋势和数数值大小是一一致的逐时模拟数据据与实测数据据的比较——风向月份模拟风向实测风向16969228851380534366255068660887627888527497641106867111976126059数据来源——密云1993-2001的逐时风向模拟风向实测风向5672年均值比较，，单位：度月均值比较，，单位：度某方向数据观观测为θ(0°≤θθ<360°°),则θ可用一个单位位矢量描述，，它由N轴(