CN107945054B - 一种居住建筑综合热工性能评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种居住建筑综合热工性能评价方法:数据采集:采集建筑热力入口处网管的供水温度、回水温度和管网水流量数据,以及建筑室内温度数据和室外温度数据;对采集的数据进行数据降噪,得到干净数据;数据转换处理:对干净数据进行数据转换,从建筑供热量数据中剥离室内得热和日射得热的影响,排除建筑开窗因素的影响得到建筑热损失系数。本发明解决准确评价建筑综合热工性能的难题,通过供热系统自动监测平台收集的建筑供热量,通过对数据进行分析和处理,求解表征建筑综合热工性能的热损失系数,避免了由于现场检测带来的各种困难,可操作性强,适用于供热领域对居住建筑综合保温性的评判。
Description
技术领域
本发明涉及一种评价方法,更具体的说,是涉及一种居住建筑综合热工性能评价方法。
背景技术
建筑物围护结构是由多个系统组成的综合体,有外墙、屋顶、门、窗户等。同样的材料,不同的施工工艺,其热工性能有着很大的区别。常用的热流计、热箱法和红外热像仪等方法能够测量单一围护结构(如墙体、门、窗玻璃等)的传热系数,却无法测量出经过施工、安装甚至运行一段时间以后建筑整体的热工性能,如加上热桥后连同墙缝的墙体的传热情况,由玻璃、窗框以及缝隙等组成的窗户的综合传热情况,门加框后包括门本身的缝隙所带来的热损失等。考虑所有实际条件的建筑的围护结构的热工性能单纯依靠测试无法得出,所以无法准确、定量的表示出建筑围护结构的整体保温情况。
随着采暖系统自动监测程度的提高,人们目前获取了大量的供热运行数据,这些运行数据中包含着建筑围护结构热工特性信息,从中识别和发现建筑整体热工性能是可行的。例如在李京美[1]和王素玉[2]的研究中利用供热运行数据所获得的建筑供热量数据与室内外温差的一元线性回归求解了围护结构的传热系数。然而运行数据包含有很多不可控的变量,如日射得热和室内得热以及居民开窗通风热损失,因此建筑供热量并不等于围护结构的耗热量,这就导致采用上述传统回归法求解围护结构传热系数并不适用。因此如果从供热量中排除日射得热和室内得热以及开窗因素的影响,就可以通过求解得到建筑的保温性指标。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术中的不足,提供一种居住建筑综合热工性能评价方法,以解决准确评价建筑综合热工性能的难题,通过供热系统自动监测平台收集的建筑供热量,通过对数据进行分析和处理,求解表征建筑综合热工性能的热损失系数,避免了由于现场检测带来的各种困难,可操作性强。
本发明的目的可通过以下技术方案实现。
本发明的一种居住建筑综合热工性能评价方法,包括以下步骤:
步骤一,数据采集:采集建筑热力入口处网管的供水温度、回水温度和管网水流量数据,以及建筑室内温度数据和室外温度数据;
步骤二,对上述步骤一中采集的数据进行数据降噪,得到干净数据;
步骤三,数据转换处理:对上述步骤二中的干净数据进行数据转换,从建筑供热量数据中剥离室内得热和日射得热的影响,排除建筑开窗因素的影响得到建筑热损失系数。
所述步骤一中数据采集的频率为1h/次。
所述步骤二中数据降噪:通过计算数据下限Q1-1.5IQR和数据上限Q3+1.5IQR剔除步骤一采集数据中的噪声数据得到干净数据,其中,Q1、Q3分别为数据的第一四分位数和第三四分位数,IQR为四分位距。
所述步骤三中数据转换处理的具体过程:
(1)计算建筑供热量Qsupply=1.163×G×(tg-th),其中,Qsupply为建筑供热量,G为管网水流量,tg为供水温度,th为回水温度;
(6)构造向量(HTCi,ΔTj∣i=1,2,…,n;j=1,2,…,n;ΔT1<ΔT2<…<ΔTn),计算Person相关系数|r(HTCk-1,ΔTk-1)|和|r(HTCn-k,ΔTn-k)|,其中,ΔT为室内外温差,k=1,2,…,n;
(7)确定同时满足|r(HTCk-1,ΔTk-1)|>0.5和r(HTCn-k,ΔTn-k)|≤0.3的k值;
与现有技术相比,本发明的技术方案所带来的有益效果是:
(1)本发明通过对供热运行数据进行分析和处理,考虑室内得热、房间日射得热以及居民开窗热损失对结果的影响,并对这三个因素进行排除,获得表征建筑综合热工性能的热损失系数,提高了建筑综合热工性能评价的准确度和简便性,解决了现阶段难以评价建筑综合热工性能的难题;
(2)本发明通过对供热数据的分析和处理,求解得到建筑围护结构的热损失系数,从而避免了现场检测带来的各种困难,减少了所需使用的材料,节约了成本;
(3)本发明可以提供可靠和低成本的数据分析,从而减小了受外界环境干扰的可能性,保证了评价的可靠性;
(4)本发明通过供热运行数据并借助数据分析手段对建筑综合热工性能进行评价,为建筑热工性能评价提供了一种新的思路。
附图说明
图1是本发明的流程框图;
图2是本发明求解建筑综合传热系数系统流程图。
具体实施方式
下面结合附图给出本发明评价建筑综合热工性能的具体实施过程,并予以详细描述。
如图1和图2所示,本发明的一种居住建筑综合热工性能评价方法,包括数据采集、数据降噪和数据转换处理,具体过程如下:
一、数据采集
数据采集采集建筑热力入口处网管的供水温度、回水温度和管网水流量数据,以及建筑室内温度数据和室外温度数据,采集频率为1h/次,采集时间为一个采暖季。
二、数据降噪
通过计算数据下限Q1-1.5IQR和数据上限Q3+1.5IQR剔除上述采集数据中的噪声数据得到干净数据,其中,Q1、Q3分别为数据的第一四分位数和第三四分位数,IQR为四分位距。
三、数据转换处理
首先对干净数据进行数据转换,然后从建筑供热量数据中剥离室内得热和日射得热的影响,最后利用相关分析法排除建筑开窗因素的影响得到建筑热损失系数,本发明是基于建筑综合传热系数HTC和建筑热损失系数HLC与ΔT不同的相关性并借助相关分析法对数据进行处理并计算得到建筑热损失系数HLC的,具体过程:
(1)计算建筑供热量Qsupply=1.163×G×(tg-th),其中,Qsupply为建筑供热量,单位为W,G为管网水流量,单位为kg/h,tg为供水温度,单位为℃,th为回水温度,单位为℃。
(6)构造向量(HTCi,ΔTj∣i=1,2,…,n;j=1,2,…,n;ΔT1<ΔT2<…<ΔTn),计算Person相关系数|r(HTCk-1,ΔTk-1)|和|r(HTCn-k,ΔTn-k)|,其中,ΔT为室内外温差,k=1,2,…,n;
(7)确定同时满足|r(HTCk-1,ΔTk-1)|>0.5和r(HTCn-k,ΔTn-k)|≤0.3的k值;
基于图2展示的系统流程利用建筑运行数据对一幢实际建筑围护结构保温性进行识别。通过求解,HLC输出为1.57W/(m2·K),与理论值1.52W/(m2·K)相比,误差为4%。通过上述实例进行验证,说明使用本发明提出的系统进行建筑围护结构综合传热系数的验证是可行的。
本发明结合现场测试与数据分析的优点,并充分考虑到传统测试方法如热流计法和热箱法的局限性,在数据处理上利用基于相关分析理论编制的数据处理软件进行数据处理。数据处理方法旨在对建筑供热量中的建筑室内设备和人员的得热量、透窗日射得热量以及开窗热损失进行剥离,借助计算机的强大计算能力,对居住建筑热损失系数进行计算,使其对于居住建筑综合热工性能的评价更为方便且可靠。
本发明通过包含着建筑围护结构热工特性信息的供热运行数据识别建筑综合热工性能,也就是通过对供热监测平台记录的供热运行数据进行分析和处理,考虑室内得热、房间日射得热以及居民开窗热损失对结果的影响,并对这三个因素进行排除,获得表征建筑综合热工性能的热损失系数,提高了建筑综合热工性能评价的准确度和简便性,解决了现阶段难以评价建筑综合热工性能的难题。
[1]李京美,付林,狄洪发.供暖住宅房间开窗热损失的测试与分析[J].暖通空调,2008,03:111-113.
[2]王素玉,姜永成,方修睦,刘立涛,郑瑞芸.基于供热数据挖掘和负荷预测的适量供热技术[J].暖通空调,2011,07:1-5.
尽管上面结合附图对本发明的功能及工作过程进行了描述,但本发明并不局限于上述的具体功能和工作过程,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下,还可以做出很多形式,这些均属于本发明的保护之内。
Claims (3)
1.一种居住建筑综合热工性能评价方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一,数据采集:采集建筑热力入口处网管的供水温度、回水温度和管网水流量数据,以及建筑室内温度数据和室外温度数据;
步骤二,对上述步骤一中采集的数据进行数据降噪,得到干净数据;
步骤三,数据转换处理:对上述步骤二中的干净数据进行数据转换,从建筑供热量数据中剥离室内得热和日射得热的影响,排除建筑开窗因素的影响得到建筑热损失系数;具体过程如下:
(1)计算建筑供热量Qsupply=1.163×G×(tg-th),其中,Qsupply为建筑供热量,G为管网水流量,tg为供水温度,th为回水温度;
(6)构造向量(HTCi,ΔTj∣i=1,2,...,n;j=1,2,...,n;ΔT1<ΔT2<...<ΔTn),计算Pearson相关系数|r(HTCk-1,ΔTk-1)|和|r(HTCn-k,ΔTn-k)|,其中,ΔT为室内外温差,k=1,2,…,n;
(7)确定同时满足|r(HTCk-1,ΔTk-1)|>|0.5和|r(HTCn-k,ΔTn-k)|≤0.3的k值;
2.根据权利要求1所述的一种居住建筑综合热工性能评价方法,其特征在于,所述步骤一中数据采集的频率为1h/次。
3.根据权利要求1所述的一种居住建筑综合热工性能评价方法,其特征在于,所述步骤二中数据降噪:通过计算数据下限Q1-1.5IQR和数据上限Q3+1.5IQR剔除步骤一采集数据中的噪声数据得到干净数据,其中,Q1、Q3分别为数据的第一四分位数和第三四分位数,IQR为四分位距。
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CN113065190B (zh) * | 2021-04-15 | 2022-05-27 | 天津大学 | 一种基于不确定性的居住建筑供热量计算方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1362598A (zh) * | 2002-01-18 | 2002-08-07 | 遇景奎 | 集中供暖系统回水温度的确定方法 |
CN101216441A (zh) * | 2008-01-21 | 2008-07-09 | 重庆大学 | 居住建筑热工性能的整体测评方法 |
CN101476754A (zh) * | 2008-12-31 | 2009-07-08 | 孝感学院 | 空调建筑中建筑热环境与建筑节能控制方法 |
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CN105225033A (zh) * | 2015-09-08 | 2016-01-06 | 国家电网公司 | 一种基于层次分析法的变电站能效评估方法 |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1362598A (zh) * | 2002-01-18 | 2002-08-07 | 遇景奎 | 集中供暖系统回水温度的确定方法 |
CN101216441A (zh) * | 2008-01-21 | 2008-07-09 | 重庆大学 | 居住建筑热工性能的整体测评方法 |
CN101476754A (zh) * | 2008-12-31 | 2009-07-08 | 孝感学院 | 空调建筑中建筑热环境与建筑节能控制方法 |
KR101390146B1 (ko) * | 2012-07-13 | 2014-04-29 | 한국에너지기술연구원 | 건물 에너지 성능 평가 장치 및 방법 |
CN105225033A (zh) * | 2015-09-08 | 2016-01-06 | 国家电网公司 | 一种基于层次分析法的变电站能效评估方法 |
Non-Patent Citations (2)
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