基于建筑动态负荷计算及设备选型的“设计气象年”的构成研究

发布时间：2017-07-15 17:00

  本文关键词：基于建筑动态负荷计算及设备选型的“设计气象年”的构成研究

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【摘要】：当今全球气候异常变化日益频繁,在建筑行业及暖通空调领域,人们越发认识到室外空气参数对建筑负荷计算的重要意义。随着人们对建筑负荷计算方面的不断深入研究,发现建筑负荷计算结果偏大是造成暖通空调系统设备选型不合理及建筑能耗偏大的主要原因。因此,在提倡建筑节能的今天,开发一套通过建筑动态负荷计算来指导设备选型的气象资料是十分有必要的。目前,负荷计算方法已由原来的静态计算改为动态计算,我国设计规范中也明确要求必须进行动态负荷计算。对常用的各类气象数据也进行了详细的对比,在我国实际工程设计应用中,被普遍采用的“典型气象年”是来自不同年份的不冷不热的12个月的气象数据组合而成,仅仅代表平均意义下的气象数据,而空调设备选型时需要用到的是不保证率数据。如果采用“典型气象年”来选设备,则会有很长时间不能满足设计温湿度,甚至还有一些设计人员在计算逐时负荷时用设计日24h的气象参数。所以,利用现有的各类“典型气象年”数据来计算建筑动态负荷并以此来指导设备选型并不合适。在前人对“极端气象年”的研究基础上,通过对“极端气象年”的最小构成单位的优化,分别生成了以“旬”、“日”、“时”为最小构成单位的“极端气象年”,通过分析发现以“时”为最小构成单位的“极端气象年”数据最为极端。对室外空气计算参数的不保证率进行了分析,我国室外空气计算参数的不保证率用小时或日来表示。为了让设计人员据实际情况灵活选择合适的参数值,本文确定了三个级别的不保证率:0.5%、1%、2%,得到用于设备选型的“设计气象年”的生成方法。以哈尔滨、北京、重庆和广州四地1986~2015年间共30年的逐时气象数据为基础,利用MATLAB软件编程,分别生成了上述四地用于能耗模拟及设备选型用的三个级别不保证率的“设计气象年”数据,并分别与“典型气象年”进行对比。发现在纬度越低的城市里,“设计气象年”与CSWD冬季气象数据之间的差异越大。哈尔滨冬季两类气象数据的月平均温度的平均差值为6.1;广州的冬季两类气象数据的月平均温度的平均差值为9.2;夏季月均温差在8℃左右。本文利用动态能耗模拟软件eQUEST对一栋重庆地区办公建筑进行能耗模拟和负荷分析,分别用“典型气象年”和“设计气象年”数据代入模拟建筑全年逐时动态负荷,通过对比发现:(1)处于“设计气象年”下建筑的高负荷时间明显增加,机组74.7%运行时间是在负荷处于600~1800kW之间;而“典型气象年”下,机组80.6%运行时间是在负荷处于200~1200kW之间;(2)较之“典型气象年”,“设计气象年”下建筑冬季热负荷峰值增加了606.4kW,峰值增长率为62.4%;夏季冷负荷峰值增加了496.9kW,峰值增长率为30%。另外在实际工程设计中,大多数暖通设计人员通常利用冷负荷系数法计算得到空调冷负荷,依据冷负荷系数法得到的冷负荷最大值为2492kW,冬季热负荷采用稳态计算方法得到热负荷为1620kW。对比“设计气象年”下的负荷结果,夏季峰值增加15.8%,冬季峰值增加2.7%。利用“设计气象年”下建筑全年逐时动态负荷可以进行有效的设备选型和合理匹配。以某工程为例,按照负荷大小及其分布规律,当采用两管制的燃气型一体化直燃机组作为冷热源时,选定一大一小两台机组,当建筑处于低负荷梯度时,开启小机组;处于中等负荷梯度时,开启大机组;处于高负荷梯度时,同时开启两台机组。这样可以使机组一直在40%~80%荷载的高效率下运行,可以实现机组在夏季84.7%的供冷时间处于高效运行。既提高了能源利用率,也节约了28万元的初投资。对于冬季机组运行分析可以得到:机组在冬季82.4%的供冷时间处于高效运行。当夏季采用离心式冷水机组做为冷源,冬季采用锅炉做为热源时,利用“设计气象年”下建筑全年逐时动态负荷数据,合理选择机组,根据建筑负荷大小的分布规律,适时开启合适的空调主机,可以使机组在夏季供冷总时间的80.7%处于高效运行。对比冷负荷系数法的设备选型,机组部分就可以节省初投资50万元左右。
【关键词】：“设计气象年” 建筑动态负荷 设备选型 能耗模拟
【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】：TU831.2
【目录】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-10
• 1 绪论10-16
• 1.1 课题提出的背景10-12
• 1.1.1 暖通空调设计静态负荷计算10-12
• 1.1.2 暖通空调设计动态负荷计算12
• 1.2 常用典型气象年12-14
• 1.3 现有逐时气象数据的使用局限性14
• 1.4 课题提出的意义14-16
• 2 常用气象数据类型的介绍和比较16-22
• 2.1 常用气象数据类型的介绍16-18
• 2.1.1 参考年16
• 2.1.2 标准气象年16-17
• 2.1.3 典型气象年和典型代表年17-18
• 2.2 我国现有能耗分析用代表年的数据分析18-19
• 2.2.1 原始气象数据的质量分析18
• 2.2.2 典型气象年的生成方法18-19
• 2.3 本章小结19-22
• 3 现有“极端气象年”的构成22-26
• 3.1 基础数据统计年限的确定22-23
• 3.2 气象参数的选择及权重分配23-24
• 3.3“极端月”的选取原则24-25
• 3.4 本章小结25-26
• 4 对“极端气象年”的优化分析26-40
• 4.1 最小构成单位分析26-33
• 4.1.1“极端旬”26-28
• 4.1.2“极端日”28
• 4.1.3“极端时”28-29
• 4.1.4 最优构成单位选取29-33
• 4.2 气象数据衔接的处理33
• 4.3 参数权重分配对“极端气象年”的影响33-38
• 4.4 本章小结38-40
• 5“设计气象年”的构成研究40-58
• 5.1 现有气象数据的构成方法40-41
• 5.2 构成“设计气象年”的气象数据可靠性41
• 5.3 不保证率的确定方法研究41-45
• 5.3.1 各国现有不保证率确定方法对比42-44
• 5.3.2 我国不保证率的来源和依据44-45
• 5.3.3 现有不保证率存在的问题45
• 5.4“设计气象年”生成方法45-46
• 5.5“设计气象年”与“典型气象年”数据的比较46-51
• 5.5.1 代表城市选取47
• 5.5.2“设计气象年”与CSWD气象数据的比较47-51
• 5.6 不同应用对象的“设计气象年”构成51-55
• 5.6.1 用于建筑能耗模拟分析52
• 5.6.2 用于空调系统设计模拟分析52-53
• 5.6.3 用于供暖系统设计模拟分析53-54
• 5.6.4 用于太阳能系统设计模拟分析54-55
• 5.7 本章小结55-58
• 6“设计气象年”的应用58-84
• 6.1 模拟验证58-60
• 6.1.1 能耗模拟软件58-59
• 6.1.2 能耗模拟软件选取59-60
• 6.2“设计气象年”用于能耗模拟及设备选型60-82
• 6.2.1 建筑描述61-70
• 6.2.2 模拟结果分析70-82
• 6.3 本章小结82-84
• 7 总结与展望84-86
• 7.1 结论84-85
• 7.2 展望85-86
• 致谢86-88
• 参考文献88-91

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本文编号：544818