大型公共建筑节能研究与应用

发布时间：2017-06-13 23:01

  本文关键词：大型公共建筑节能研究与应用，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：能耗问题一直是我国建筑业可持续发展的重大问题,大型商业建筑需要消耗巨大能源。本文以项目所涉及的大型公共建筑为研究对象,对其能耗特点以及节能措施进行模拟分析与应用。通过收集重庆地区研究大型公共建筑的文献资料,并结合团队部分数据,主要研究了重庆地区商业建筑与办公建筑的能耗特点,并采用模拟的方法对某大型公共建筑建模研究,探究其逐时动态负荷、负荷结构、主要房间负荷分布。对大型公共建筑内外区进行了三组模拟实验研究,从模拟结果可以看出分区在距离围护结构3m时受室外环境影响已不是太大,内区冷指标在200w/m2左右,相比内区冷热指标外区冷热指标变化剧烈,并综合分析了内区余热的利用潜力与外区逐时动态热负荷的配合性。采用模拟的方法研究了大型公共建筑能耗组成、能耗的月能耗分布特点、日能耗分布特点以及相应的能耗指标对比,并通过正交分析研究了影响大型公共建筑节能潜力的主要围护结构因素,为工程实际节能设计提供一定参考,并利用重庆某大型公共建筑能源站2014年记录的实际运行数据,采用附加动量因子与自适应调整学习速率的反向传播算法,建立了基于BP神经网络的大型公共建筑网络能耗模型,通过实测数据对建立模型的准确程度进行检验,并对比研究了能耗模拟与能耗网络模型的特点与应用。针对大型公共建筑的特点提出相应的空调系统与围护结构的节能降耗方案,对影响能耗的主要围护结构因素采用市场上现有的几种幕墙结构进行经济技术比较,光伏幕墙可实现建筑长生命周期的节能效果但前期投资过大。对末端系统节能进行研究,主要建模分析了较适用于大型公共建筑的热回收系统、水环热泵系统,对大型公共建筑采用上述系统可以分别节能4-5%、4.22%,并分析了部分商场关闭通风系统可能产生影响的末端管理模式模拟计算,在部分时段会出现CO2超标现象。冷热源机组是空调系统能耗的最主要部分,对于大型公共建筑往往需要混合多台机组配合运行,机组设置与建筑负荷波动是否配置合理,对大型公共建筑是否节能有着极大的影响。本文主要针对混合多台冷水机组的运行模式进行分析,提出了混合多台冷水机组运行模型,并针对本项目特点进行求解,得到其节能控制节点,同时采用神经元网络建立了人员密度与室外温度及建筑负荷率与机组控制的模糊网络,对机组群控具有较好预测效果,最后提出了适用于大型公共建筑的机组节能措施。
【关键词】：大型公共建筑 能耗模拟 BP神经网络 建筑节能 内外分区
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU201.5;TU242
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 1 绪论9-19
• 1.1 研究背景9-12
• 1.1.1 大型公共建筑能耗现状9-10
• 1.1.2 大型公共建筑的发展前景10-11
• 1.1.3 大型公共建筑的节能政策11-12
• 1.2 研究现状12-16
• 1.2.1 国内外研究现状12-14
• 1.2.2 研究中存在的问题14-16
• 1.3 课题的学术意义16
• 1.4 课题研究目的、内容16-19
• 1.4.1 研究目的16-17
• 1.4.2 研究内容17-19
• 2 项目概况及建模软件19-23
• 2.1 项目概况19-21
• 2.1.1 建筑概况19
• 2.1.2 空调系统概况19-21
• 2.2 能耗模拟软件21-22
• 2.2.1 能耗模拟软件介绍21
• 2.2.2 能耗模拟软件DeST21-22
• 2.2.3 模拟软件DeST与建筑应用22
• 2.3 本章小结22-23
• 3 大型公共建筑能耗特点及建模23-33
• 3.1 我国大型公共建筑能耗特点23-24
• 3.2 重庆地区商业建筑模型建模24-30
• 3.2.1 重庆市商业建筑能耗特点24-25
• 3.2.2 大型商业建筑模型建立25-30
• 3.3 重庆地区办公建筑模型建模30-32
• 3.3.1 重庆市办公建筑能耗特点30-31
• 3.3.2 办公建筑模型建立31-32
• 3.4 本章小结32-33
• 4 大型公共建筑能耗分析以及模型预测研究33-73
• 4.1 大型公共建筑负荷特征模拟分析33-41
• 4.1.1 逐时冷热负荷及指标33-38
• 4.1.2 冷热负荷主要组成结构38-39
• 4.1.3 典型功能房间负荷变化特性39-41
• 4.2 大型公共建筑内外分区模拟分析41-48
• 4.2.1 内外分区范围及自然室温差异41-44
• 4.2.2 内外分区负荷指标44-45
• 4.2.3 内外分区负荷逐时匹配性45-48
• 4.3 大型公共建筑能耗特征模拟分析48-58
• 4.3.1 大型公共建筑能耗组成48-49
• 4.3.2 大型公共建筑能耗特点49-52
• 4.3.3 大型公共建筑能耗指标52-54
• 4.3.4 影响大型公共建筑节能潜力的主要因素54-58
• 4.4 基于神经元算法对大型公共建筑能耗预测分析58-72
• 4.4.1 BP神经元网络建立59-62
• 4.4.2 基于BP神经元算法的大型公共建筑模型实例62-68
• 4.4.3 BP神经元模型能耗预测及适应性分析68-72
• 4.5 本章小结72-73
• 5 大型公共建筑围护结构及空调系统建模节能分析73-125
• 5.1 围护结构节能模拟分析73-81
• 5.1.1 围护结构与建筑幕墙73
• 5.1.2 影响幕墙能耗的主要因素73-74
• 5.1.3 建筑节能幕墙技术的选择74-75
• 5.1.4 公共建筑幕墙结构经济技术性分析75-81
• 5.2 末端空调系统建模及节能分析81-106
• 5.2.1 采用热回收空调系统82-94
• 5.2.2 采用水环热泵空调系统94-102
• 5.2.3 公共建筑末端运行管理问题102-104
• 5.2.4 公共建筑末端设计管理建议104-106
• 5.3 冷水机组数学建模及节能分析106-124
• 5.3.1 冷水机组模拟能耗分析106-107
• 5.3.2 冷热源机组配置合理性分析107-109
• 5.3.3 混合多台机组运行能耗数学模型及群控策略优化109-117
• 5.3.4 基于BP神经元算法的混合多台机组模糊群控策略117-121
• 5.3.5 提高冷水机组效率的节能措施121-124
• 5.4 本章小结124-125
• 6 结论与展望125-129
• 6.1 主要工作及结论125-128
• 6.2 展望128-129
• 致谢129-131
• 参考文献131-137
• 附录137
• A. BP神经网络训练代码137
• B. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录137

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