采暖负荷与空调负荷的计算

采暖负荷与空调负荷的计算

0建筑节能的重要性传统能源和温室气体排放的低碳人类生活和可持续发展将受到严重挑战。节能可以说是我们全人类共同的问题,在建筑领域的节能工作,也同样具有重大意义。在建筑的使用阶段,减少产生对室外环境负荷的生态建筑、绿色建筑等越来越多地成为研究者的课题。太阳能、风能等新型能源也在各个领域得到了应用,建筑领域也有被动太阳辐射采暖等局部领域的研究。由于气候对建筑热环境的影响不是单纯某一个气象要素决定的,是多要素共同作用的结果,建筑节能也有必要从全局分析不同气候带来的不同热负荷影响以及把握负荷与主要外界影响因素的关系,以便有针对性地采取节能措施。1能措施的效果随着建筑热模拟计算的开发及应用,可以通过计算的方式对建筑物的能耗进行预测与评估,也可以评价节能措施的效果。建筑物的形式千差万别,没有一个统一的标准式样,为了比较不同气候区域的能耗状况,同时考虑到民用建筑的能耗大部分集中在民用公共建筑,本文选取了日本建筑学会的写字楼标准式样(也便于与日本的能耗情况进行比较)作为对象,在中国270个地点采用相同的建筑式样进行热负荷模拟计算。1.1建筑物使用条件模拟计算采用了清华大学开发的DeST作为计算工具。相应的气象数据为其所有地点的标准年气象数据。图1,2为计算对象建筑物的式样图。参考了日本建筑学会的写字楼用标准问题,并简化了标准层模型。建筑物的设定与使用条件见表1。墙体采用了150mm混凝土与20mm发泡树脂,窗采用了6mm单层普通玻璃。建筑物的使用参照了公共建筑节能标准及日本标准式样的条件。只计算比较S-1与S-2室的全年间歇采暖与空调负荷。S-3,S-4与S-5室作为自然室温考虑。1.2空调负荷的分布通过对全国270个地点的负荷计算,分别得出各地点全年的采暖负荷与空调负荷。然后基于Kriging算法算出空间网格,对网格等高线化处理得出全国的采暖负荷与空调负荷分布等高线如图3,4所示。对于本文采用的建筑模型,采暖负荷大于400MJ/m2的地域集中在东北、内蒙古与青藏高原,在东北的北部与青海省的中西部极端地域的采暖负荷超过900MJ/m2;华东、华南的大部分地域采暖负荷小于200MJ/m2,只有海南岛的一部分是没有采暖负荷的地区。华北与华东的部分地区及新疆、西藏的南部介于两者之间,采暖负荷为200~400MJ/m2。采暖负荷的分布规律在东部是由北向南减小的趋势,在西部是以青海中西部为中心向外辐射而负荷减小的趋势。由图4所示的空调负荷等高线可以看出,大于300MJ/m2的地区主要是在华东及华南,最南部的海南岛及广州、广西的沿海部分空调负荷大于600MJ/m2。东北部、内蒙古及青藏高原地区采暖负荷小于100MJ/m2,特别是青海省的一部分存在无空调负荷地域。西北的新疆的空调负荷也在大部分地区小于200MJ/m2,华北、华中及华东的一部分地区处在中间位置,空调负荷也介于100~300MJ/m2之间。综合采暖与空调负荷的全国分布状况分析,采暖负荷大的地域分布在东北与西部,而这些区域的空调负荷又很小,在建筑物的节能方面,建议多采用针对采暖负荷的措施,增强建筑物本身的热性能,设计时,太阳能等自然能源的利用应该被足够地考虑,以降低建筑物的能耗。而在华东、华南及西部的一部分地区,这里的全年负荷主要体现在空调负荷,这就有必要对节能的措施针对在空调负荷方面,太阳遮挡、夜间通风等手法应被积极地采用以降低建筑的空调能耗。对于华北及华中的大部分地区,既有采暖又有空调,而且都处于全国分布的中间,就需要考虑节能措施的平衡,既要考虑到冬季的采暖,又需要考虑夏季的空调,如可拆装的遮阳器材等,在平衡中找到最节能的建筑方式。2供暖季和空调季负荷与主要气候因素之间的相关性2.1份分布的份分布对270个地点的负荷在12个月份中分别求和,得到了全国所有地点的采暖负荷月份分布(图5)与空调负荷月份分布(图6)。从图中可以看出,冬季的1月,2月与12月的3个月的采暖负荷的和为全年负荷的61%,夏季的6月,7月与8月的3个月的空调负荷的和为全年空调负荷的67%,以及考虑到南北差异及结合实际情况,把冬季的1月,2月及12月的3个月作为全国性的综合采暖月份,夏季的6月,7月及8月作为全国综合空调月份。2.2全年立法数据分析外界环境对建筑物的影响是一个复杂的过程,对于建筑的热环境来说,通常温度、湿度与太阳辐射为最主要的气象影响因素。吕思强等在比较了5种标准年气象数据、掌握了数据间差异的基础上,这里用ChinesStandardWeatherData的标准年气象数据的全年数据作为分析基础,因为它包含了最多的270个地点,同时大部分地点的太阳辐射的日值采用了观测值,对利用太阳辐射的研究比较适用。计算了270个地点在采暖季(上述1,2及12月)与空调季(6,7及8月)的平均高干球温度,平均绝对湿度与总太阳辐射量,通过与各地点负荷的比较,得出相关关系。在采暖季,三主要气象要素的在这个季节的平均值与全年采暖负荷的比较如图7所示。采暖季的平均气温及平均绝对湿度与采暖负荷有很大的相关关系,直线相关的相关系数分别达到-0.95与-0.83,结合散点分布的形态,更倾向于曲线。通过比较,更强的关系分别来自二次多项式曲线与指数函数曲线。毕竟太阳辐射直接作用在建筑物的能量只是一部分,冬季的辐射量又相对较小,而且受到地域差别的影响,辐射值与采暖负荷的关系非常弱。2.3太阳辐射的影响同样地,对空调季的计算结果与主要气象因素的关系如图8所示。与采暖季类似,平均气温及平均绝对湿度与空调负荷表现出很强的相关性,相关系数分别为0.76与0.86,更强关系的曲线的决定系数分别为0.89与0.56。由于总体上夏季的太阳辐射要大于冬季的太阳辐射等原因,太阳辐射的数值在空调季与空调负荷的相关性略强,相关系数为-0.48。这也说明,需要在夏季的节能措施上充分考虑太阳辐射的影响。综上,作为最主要的外界影响气象因素的温度、湿度及太阳辐射与在采暖季与空调季的负荷的相关性由大到小为温度、湿度、太阳辐射的顺序。对于气温与绝对湿度更强的相关线型来自于曲线。与太阳辐射的相关性在空调季要明显强于采暖季。3采暖+空调的日变化在我们评估建筑物的热负荷时,往往用到采暖度日数与空调度日数,空调度小时数等指标来评价当地的气候环境,而且度日数比起用某一种建筑物的计算更能单纯地体现气候特征。本文计算采暖度日数与空调度日数采用的是冬季18℃,夏季为26℃,当室外的日平均温度低于18℃或者高于26℃的所有天的温度的分别累加值。通过对所有270个地点的采暖度日数与空调度日数的计算,并与所有地点的采暖负荷与空调负荷相对应的相关如图9,10所示。采暖与空调的二者直线相关系数分别为0.99与0.86,在采暖季表现出非常强的相关关系。采暖度日数与空调度日数作为外界的影响因子,基本可以体现负荷的大小,对负荷评价可以作为主要要素考虑。4对荷地域的提示通过对同一个建筑模型的热负荷模拟计算,做出了全国范围的采暖负荷及空调负荷分布图。通过分析,得到了以下的见解。(1)解析出重点采暖负荷与空调负荷地域,同时提示需要针对性地采取建筑节能措施。(2)通过对采暖季与空调季的代表月份的选出,得出代表月的平均温度