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文檔簡介
1、在建筑節(jié)能的大背景下,暖通空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能十分必要。負(fù)荷計(jì)算作為暖通設(shè)計(jì)的源頭很大程度上影響著整個(gè)系統(tǒng)是否節(jié)能高效。因此,當(dāng)務(wù)之急是找到合理的負(fù)荷計(jì)算方法。負(fù)荷計(jì)算方法主要包括靜態(tài)負(fù)荷計(jì)算法和動態(tài)逐時(shí)負(fù)荷計(jì)算法,前者包括工程常用的冷負(fù)荷系數(shù)法、穩(wěn)態(tài)計(jì)算法、冷熱指標(biāo)法等,后者主要是使用軟件去實(shí)現(xiàn)動態(tài)負(fù)荷模擬。但當(dāng)前的靜態(tài)負(fù)荷計(jì)算法存在諸多問題,包括:對圍護(hù)結(jié)構(gòu)熱特性考慮不夠、沒有考慮室外各設(shè)計(jì)參數(shù)“同時(shí)發(fā)生”的影響以及固定的不保證時(shí)(日)數(shù)
2、不能滿足的氣候變化下的設(shè)計(jì)要求,并且靜態(tài)的負(fù)荷計(jì)算無法提供空調(diào)供暖季的負(fù)荷分布,無法指導(dǎo)機(jī)組根據(jù)部分負(fù)荷運(yùn)行調(diào)節(jié)。而動態(tài)負(fù)荷模擬必須有合理的逐時(shí)氣象參數(shù),目前常用的“典型氣象年”是基于平均意義下的氣象數(shù)據(jù),用該數(shù)據(jù)模擬出的逐時(shí)負(fù)荷來指導(dǎo)機(jī)組選型會使空調(diào)系統(tǒng)長時(shí)間不能滿足室內(nèi)熱濕環(huán)境要求。因此,需要開發(fā)出一種氣象年數(shù)據(jù),用該數(shù)據(jù)模擬的逐時(shí)負(fù)荷指導(dǎo)設(shè)備選型匹配和運(yùn)行調(diào)節(jié)?!霸O(shè)計(jì)氣象年”數(shù)據(jù)構(gòu)成的目的就是為了解決上述問題,但該數(shù)據(jù)同樣存在諸
3、多問題,其先取逐時(shí)極端值再替換不保證時(shí)刻的做法與暖通規(guī)范要求的實(shí)質(zhì)不相符,導(dǎo)致用該數(shù)據(jù)模擬出的極端冷熱負(fù)荷偏低(偏高)。并且“原設(shè)計(jì)氣象年”數(shù)據(jù)在替換不保證時(shí)刻時(shí)以單一的干球溫度為依據(jù),并且沒有在歷年全年8760小時(shí)內(nèi)替換極端冷熱時(shí)刻,因此造成替換的不保證時(shí)刻不可靠。
本研究在改進(jìn)“原設(shè)計(jì)氣象年”的基礎(chǔ)上,使用MATLAB編程生成了不同城市的“新設(shè)計(jì)氣象年”數(shù)據(jù),并與“原設(shè)計(jì)氣象年”及“典型氣象年”進(jìn)行數(shù)據(jù)比較。發(fā)現(xiàn)“新設(shè)計(jì)氣
4、象年”和“原設(shè)計(jì)氣象年”各城市逐月日平均溫度和時(shí)總輻射月均值一般都較“典型氣象年”高,個(gè)別反常現(xiàn)象是因?yàn)椤靶略O(shè)計(jì)氣象年”和“原設(shè)計(jì)氣象年”在構(gòu)成時(shí),極端冷熱時(shí)刻由多個(gè)氣象參數(shù)共同決定。運(yùn)用DeST進(jìn)行各城市典型辦公建筑的負(fù)荷模擬,分別將三種氣象數(shù)據(jù)模擬得到的逐時(shí)負(fù)荷進(jìn)行比較。發(fā)現(xiàn)大部分城市月份中用“新設(shè)計(jì)氣象年”和“原設(shè)計(jì)氣象年”模擬出的逐月極端冷熱負(fù)荷都較“典型氣象年”大,這是因?yàn)橛谩霸O(shè)計(jì)年”模擬的結(jié)果反映的是一定不保證率下極端負(fù)荷的
5、情況。進(jìn)一步比較“新設(shè)計(jì)氣象年”和“典型氣象年”模擬結(jié)果,發(fā)現(xiàn)在各城市絕大部分月份中,“新設(shè)計(jì)氣象年”的逐月冷、熱負(fù)荷極值較“典型氣象年”大,但也出現(xiàn)反?,F(xiàn)象,如重慶的7、8月和北京的8月,“典型氣象年”的冷負(fù)荷極值大于“新設(shè)計(jì)氣象年”的冷負(fù)荷極值,其原因主要是“典型氣象年”以月為構(gòu)成單位時(shí)會削弱逐時(shí)負(fù)荷的極端性,同時(shí)“典型氣象年”逐時(shí)極端負(fù)荷時(shí)刻的含濕量偏高,導(dǎo)致“典型氣象年”部分時(shí)刻負(fù)荷偏高。根據(jù)“典型氣象年”構(gòu)成方法存在的上述嚴(yán)重
6、問題,筆者提出了“典型氣象年”的改進(jìn)方向,包括:及時(shí)更新、優(yōu)化構(gòu)成單位為周、日、時(shí)及結(jié)合實(shí)際情況確定各氣象參數(shù)權(quán)重比;另外“原設(shè)計(jì)氣象年”由于構(gòu)成方法和數(shù)據(jù)處理存在問題,模擬出的極端負(fù)荷超出了合理范圍,模擬的負(fù)荷結(jié)果不可靠。比較各氣象數(shù)據(jù)下不同城市的全年逐時(shí)負(fù)荷情況,發(fā)現(xiàn)“新設(shè)計(jì)氣象年”模擬的逐時(shí)負(fù)荷分布在高負(fù)荷區(qū)間小時(shí)數(shù)較多,分布在低負(fù)荷區(qū)間小時(shí)數(shù)較少。而“典型氣象年”則相反,這是因?yàn)椤暗湫蜌庀竽辍庇糜谪?fù)荷模擬分析時(shí)是反映該地區(qū)平均氣
7、候下的負(fù)荷分布,而“新設(shè)計(jì)氣象年”用于負(fù)荷模擬分析時(shí)反映的是一定不保證率下逐時(shí)極端負(fù)荷的情況。比較各城市用“新設(shè)計(jì)氣象年”模擬得出的選型負(fù)荷(極端冷熱負(fù)荷)和鴻業(yè)算出的冷熱負(fù)荷的大小,發(fā)現(xiàn)在各城市都存在夏季鴻業(yè)算出的冷負(fù)荷較小,而冬季“新設(shè)計(jì)氣象年”模擬得出的選型熱負(fù)荷較小。原因是規(guī)范中室外計(jì)算參數(shù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)過于陳舊,隨著近年來氣候變暖,室外設(shè)計(jì)溫濕度等相對偏低等,且室外設(shè)計(jì)參數(shù)獨(dú)立確定,沒有考慮各氣象參數(shù)在同一時(shí)刻對極端負(fù)荷產(chǎn)生影響。
8、提出了基于逐時(shí)負(fù)荷的逐時(shí)最小耗電量控制函數(shù),利用MATLAB中的fmincon編程計(jì)算,得出了在重慶“新設(shè)計(jì)氣象年”模擬的空調(diào)季逐時(shí)負(fù)荷下(最大冷負(fù)荷為446kW,冷負(fù)荷指標(biāo)114W/m2),根據(jù)函數(shù)優(yōu)化結(jié)果選擇大機(jī)組制冷容量320kW,小機(jī)組制冷容量126kW。在大小機(jī)組已經(jīng)選定的前提下,已知空調(diào)期間逐時(shí)負(fù)荷,根據(jù)fmincon函數(shù)控制逐時(shí)耗電量最小,得出逐時(shí)各機(jī)組承擔(dān)負(fù)荷的情況。由此得出機(jī)組在空調(diào)季的最優(yōu)控制方式,并與傳統(tǒng)的逐臺啟動
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