CN109359782A - 供暖期建筑物内单位建筑面积所需热负荷的预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种供暖期建筑物内单位建筑面积所需热负荷的预测方法,其包括:步骤1,对第一时刻t进行赋值,根据式t′=t+ξ计算第二时刻t′,式中,ξ为预设延时(h);步骤2,根据室内设计温度、第二时刻的太阳辐射照度及第二时刻的室外实时温度预测第二时刻的室内外预期温差;步骤3,根据预测的室内外预期温差预测第一时刻的该建筑物内单位建筑面积所需热负荷。该预测方法能够准确预测建筑物单位建筑面积所需热负荷,确保集中供热系统调控的室内实际温度更稳定可靠地接近室内设计温度。
Description
技术领域
本发明属于集中供热的技术领域,具体涉及一种供暖期建筑物内单位建筑面积所需热负荷的预测方法。
背景技术
在供暖期内,集中供热系统供给的热负荷近似等于建筑物所需的热负荷与该集中供热系统的热损耗之和,而建筑物所需的热负荷近似等于建筑物内单位建筑面积所需热负荷与该建筑物建筑面积(指总的建筑面积)的乘积,因此准确预测建筑物内单位建筑面积所需热负荷是促使集中供热系统实现高效、稳定、节能运行的必要条件。
目前,建筑物内单位建筑面积所需热负荷的预测方法包括:根据预设的室内设计温度及室外平均温度(每月或每日平均温度)计算室内外预期温差,再根据该室内外预期温差预测该建筑物内单位建筑面积所需热负荷。发明人在实施本发明时发现,太阳辐射对室内温度及建筑物周围温度影响较大,若不在计算室内外预期温差时消除或降低太阳辐射照度对每日室内外预期温差所产生的影响,该预测方法将无法准确预测单位建筑面积所需热负荷,导致集中供热系统调控的室内实际温度难以稳定可靠地接近室内设计温度。
发明内容
为了解决上述全部或部分问题,本发明的目的是提供一种对于供暖期建筑物内单位建筑面积所需热负荷的预测方法,其能够准确预测建筑物单位建筑面积所需热负荷,保证集中供热系统调整的室内实际温度更稳定可靠地接近室内设计温度。
本发明提供了一种供暖期建筑物内单位建筑面积所需热负荷的预测方法,包括如下步骤:
步骤1,对第一时刻进行赋值,并根据式(1)计算第二时刻;
t′=t+ξ 式(1)
式中:t为第一时刻,t′为第二时刻,ξ为预设延时,单位为h;
步骤2,根据室内设计温度、第二时刻的太阳辐射照度及所述第二时刻的室外实时温度预测所述第二时刻的室内外预期温差;
步骤3,根据预测的所述室内外预期温差预测第一时刻的该建筑物内单位建筑面积所需热负荷。
根据本发明的供暖期建筑物内单位建筑面积所需热负荷的预测方法,其放弃室外平均温度而使用一个时刻或由若个时刻所构成的集合来计算室内外预期温差,并在计算室内外预期温差时消除或降低太阳辐射照度对每日室内外预期温差所产生的影响,使得该预测方法可以更准确预测建筑物单位建筑面积所需热负荷,确保集中供热系统能平稳可靠地控制建筑物室内实际温度,以使室内实际温度能稳定、可靠地接近室内设计温度。同时,由于其能够对将来时刻(即第一时刻)的室内外预期温差进行预测,并根据将来时刻的室内外预期温差预测当前时刻或指定时刻(即早于第一时刻的第二时刻)的单位建筑面积所需热负荷,使集中供热系统能提前应对室内外预期温差在将来的变化,进一步地保证集中供热系统调整的室内实际温度更稳定可靠地接近室内设计温度,大幅度提高用户的满意度。
此外,该预测方法还降低或消除建筑物的特征对单位建筑面积所需热负荷的影响,建筑物的类型、围护结构及燃气灶、家用电器、电子产品和灯具所产生的影响,进而保证该预测方法更准确地预测建筑物单位建筑面积所需热负荷。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中,类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中,各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1为本发明实施例的对于供暖期建筑物内单位建筑面积所需热负荷的预测方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,因此只作为示例,而不能以此来限制本发明的保护范围。
图1为本发明实施例的对于供暖期建筑物内单位建筑面积所需热负荷的预测方法的流程图。预测方法主要应用于集中供热系统中,使该预测方法可以准确预测建筑物单位建筑面积所需热负荷,保证该集中供热系统调整的室内实际温度能更稳定可靠地接近室内设计温度,大幅度提高用户的满意度。如图1所示,该预测方法具体包括如下步骤:
步骤S1,对第一时刻进行赋值,并根据下式计算第二时刻:
t′=t+ξ 式(1)
式中:
t为第一时刻;
t′为第二时刻;
ξ为预设延时(h)。
在步骤S1中,对第一时刻进行赋值的步骤进一步包括根据预设规则对第一时刻进行赋值。其中,预设规则需要根据步骤S1~S3是否重复执行来决定。若步骤S1~S3不需要重复执行,预设规则可以为任一个时刻的设定值,例如1~24时中任一个。若步骤S1~S3需要重复执行,预设规则优选为时间递增规则。时间递增规则是指每次的赋值要比前一次的赋值要晚,例如是递增函数或预设序列。
在一个优选的实施例中,步骤S1所涉及的时间递增规则具体包括:
z=b·i 式(6)
式中:z为第i次的赋值;b为设定常识;i为所述步骤S1的第几次执行,i∈[1,N]。
当b为3且N为8时,式(6)的表述形式如下表:
步骤S1的第几次执行 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
第一时刻t | 3时 | 6时 | 9时 | 12时 | 15时 | 18时 | 21时 | 24时 |
在一个优选的实施例中,步骤S1所涉及的预设延时ξ由下式求得:
ξ=ξ0+ξi 式(3)
式中:
ξ0为围护结构的延时时间(h),按照《民用建筑热工设计规范》GB50176~93中相关记载或下文所述的式(4)计算;
ξi为室内空气到围护结构内表面的延时时间(h),按照《民用建筑热工设计规范》GB 50176~93中相关记载或下文所述的式(5)计算。
在一个优选的实施例中,围护结构的延时时间ξ0由下式求得:
式中:
D为围护结构的热惰性指标,按照《民用建筑热工设计规范》GB50176~93中附公式2.18;
ai为围护结构内表面的换热系数[W/(m2·K)],优选为8.7W/(m2·K);
Yi为围护结构内表面的蓄热系数[W/(m2·K)],按照《民用建筑热工设计规范》GB50176~93相关记载计算;
RK为空气间层热阻(m2·K/W),按照《民用建筑热工设计规范》GB 50176~93中附录2附表2.4选取;
YKi为空气间层内表面蓄热系数[W/(m2·K)],按照《民用建筑热工设计规范》GB50176~93中附录(七)2.规定计算;
Ye为围护结构外表面的蓄热系数[W/(m2·K)],按照《民用建筑热工设计规范》GB50176~93中附录(七)2.规定计算;
ae为围护结构外表面的换热系数[W/(m2·K)],优选为19.0W/(m2·K)。
同时,室内空气到围护结构内表面的延时时间ξi由下式求得:
式中:
ai为围护结构内表面的换热系数[W/(m2·K)],优选为8.7W/(m2·K);
Yi为围护结构内表面的蓄热系数[W/(m2·K)],按照《民用建筑热工设计规范》GB50176~93中相关记载计算。
步骤S2,根据室内设计温度、第二时刻的太阳辐射照度及第二时刻的室外实时温度预测所述第二时刻的室内外预期温差。在本实施例中步骤S2具体包括:根据预设的室内设计温度、预测的太阳辐射照度及预测的室外实时温度,通过下式预测室内外预期温差;
式中:
ΔT(t′)为第二时刻的室内外预期温差(℃);
Ti为预设的室内设计温度(℃),通常取16~25℃;
IDθ(t′)为针对第二时刻预测的太阳辐射照度(W/m2),通常来源于天气预报网站中的预报数据或历史数据,优选为垂直面上的太阳辐射照度;
p为室内空气密度(kg/m3),优选为1.2kg/m3;
C为空气比热容[J/(kg℃)],优选为0.28J/(kg.k);
V为建筑物的总体积(m3);
Te(t′)为第二时刻的室外预测温度(℃),比如来源于天气预报网站中的预报数据;
ρs为建筑物的外表面对太阳辐射的吸收率;
αout为建筑物的墙体外表面的换热系数[W/(m2·K)]。
步骤S3,根据预测的所述室内外预期温差预测第一时刻的该建筑物内单位建筑面积所需热负荷。在本实施例中步骤S3具体包括:根据预测的室内外预期温差ΔT(t′)通过式(6)预测该建筑物内单位建筑面积所需热负荷:
式中:
q(t)为预测的建筑物内单位建筑面积所需热负荷(W/m2);
εi为建筑物内围护结构的传热系数的修正系数,按照《民用建筑节能设计标准》JGJ26~95中附录B表B选取;
Ki为建筑物内围护结构的传热系数[W/(m2.K)],按照《民用建筑节能设计标准》JGJ26~95中附录C计算;
Fi为建筑物内围护结构的面积(m2),按照《民用建筑节能设计标准》JGJ26~95中附录D计算;
H为建筑物内空气渗透所需热负荷或根据建筑物的使用类型设定的调整量(W),优选为建筑物的总体积V(需忽略单位)的0.5~0.65倍;
g为预设的建筑物内来源发热物体(例如燃气灶、家用电器、电子产品和灯具等)的热量常数(W/m2),在通常情况下,0<g≤0.38,g优选为0.38。
A为建筑物建筑面积,单位为m2。
步骤S4,重复步骤S1~S3,直至得到N个不同时刻的建筑物内单位建筑面积所需热负荷,N为设置值。步骤S4为可选择的步骤,只有需要重复步骤S1~S3,则需要。其中,N为≥2的正整数,与步骤S1的执行次数相等,本领域技术人员可以根据具体需要如每天步骤S1的执行次数来选择,优选为8、12或24。
根据本发明的供暖期建筑物内单位建筑面积所需热负荷的预测方法,其放弃室外平均温度而使用一个时刻或由若个时刻所构成的集合来计算室内外预期温差,并在计算室内外预期温差时消除或降低太阳辐射照度对每日室内外预期温差所产生的影响,使得该预测方法可以更准确预测建筑物单位建筑面积所需热负荷,确保集中供热系统能平稳可靠地控制建筑物室内实际温度,以使室内实际温度能稳定、可靠地接近室内设计温度。同时,由于其能够对将来时刻(即第一时刻)的室内外预期温差进行预测,并根据将来时刻的室内外预期温差预测当前时刻或指定时刻(即早于第一时刻的第二时刻)的单位建筑面积所需热负荷,使集中供热系统能提前应对室内外预期温差在将来的变化,进一步地保证集中供热系统调整的室内实际温度更稳定可靠地接近室内设计温度,大幅度提高用户的满意度。
此外,该预测方法还降低或消除建筑物的特征对单位建筑面积所需热负荷的影响,例如建筑物的类型、围护结构及燃气灶、家用电器、电子产品和灯具所产生的影响,进而保证该预测方法更准确地预测建筑物单位建筑面积所需热负荷。
在本申请中,术语“围护结构”、“内表面”或“外表面”等名词与《民用建筑节能设计标准》JGJ26~95或《民用建筑节能设计标准》JGJ26~95相同。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围,其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。尤其是,只要不存在结构冲突,各个实施例中所提到的各项技术特征均可以任意方式组合起来。本发明并不局限于文中公开的特定实施例,而是包括落入权利要求的范围内的所有技术方案。
Claims (9)
1.一种供暖期建筑物内单位建筑面积所需热负荷的预测方法,其特征在于,包括:
步骤1,对第一时刻进行赋值,根据下式计算第二时刻:
t′=t+ξ 式(1)
式中:t为第一时刻,t′为第二时刻,ξ为预设延时,单位为h;
步骤2,根据室内设计温度、第二时刻的太阳辐射照度及所述第二时刻的室外实时温度预测所述第二时刻的室内外预期温差;
步骤3,根据预测的所述室内外预期温差预测第一时刻的该建筑物内单位建筑面积所需热负荷。
2.根据权利要求1所述的预测方法,其特征在于:
所述对第一时刻进行赋值的步骤具体是:根据预设的时间递增规则对所述第一时刻进行赋值;
所述预测方法还包括步骤4,重复步骤1~3,直至得到N个不同时刻的建筑物内单位建筑面积所需热负荷,N为设置值。
3.根据权利要求2所述的预测方法,其特征在于,所述步骤2具体包括:
根据预设的室内设计温度、预测的太阳辐射照度及预测的室外实时温度,通过下式预测室内外预期温差;
式中:
ΔT(t′)为第二时刻的室内外预期温差,单位为℃;
Ti为预设的室内设计温度,单位为℃;
Te(t′)为第二时刻的室外预测温度,单位为℃;
IDθ(t′)为针对第二时刻预测的太阳辐射照度,单位为W/m2;
p为室内空气密度,单位为kg/m3;
C为空气比热容,单位为J/(kg℃);
V为建筑物的总体积,单位为m3;
ρs为建筑物的外表面对太阳辐射的吸收率;
αout为建筑物的墙体外表面的换热系数,单位为W/(m2·K)。
4.根据权利要求3所述的预测方法,其特征在于,ξ由下式求得:
ξ=ξ0+ξi 式(3)
ξ0为所述围护结构的延时时间,单位为h;
ξi为室内空气到所述围护结构内表面的延时时间,单位为h。
5.根据权利要求4所述的预测方法,其特征在于,
ξ0由下式求得:
式中:
D为围护结构的热惰性指标;
ai为围护结构内表面的换热系数,单位为W/(m2·K);
Yi为围护结构内表面的蓄热系数,单位为W/(m2·K);
RK为空气间层热阻,单位为m2·K/W;
YKi为空气间层内表面蓄热系数,单位为W/(m2·K);
Ye为围护结构外表面的蓄热系数,单位为W/(m2·K);
ae为围护结构外表面的换热系数,单位为W/(m2·K)。
6.根据权利要求5所述的预测方法,其特征在于,ξi由式下式求得:
7.根据权利要求3所述的预测方法,其特征在于,步骤3进一步包括根据预测的室内外预期温差ΔT(t′)通过下式预测该建筑物内单位建筑面积所需热负荷:
式中:
q(t)为预测的建筑物内单位建筑面积所需热负荷,单位为W/m2;
εi为建筑物内围护结构的传热系数的修正系数;
Ki为建筑物内围护结构的传热系数,单位为W/m2.K;
Fi为建筑物内围护结构的面积,单位为m2;
H为建筑物内空气渗透所需热负荷或根据建筑物的使用类型设定的调整量,单位为W;
g为预设的建筑物内来源发热物体的热量常数,0<g≤0.38,单位为W/m2;
A为该建筑物建筑面积,单位为m2。
8.根据权利要求7所述的预测方法,其特征在于,H为建筑物的总体积V的0.5~0.65倍,g为0.38。
9.根据权利要求7所述的预测方法,其特征在于,所述时间递增规则包括:
z=b·i 式(6)
式中:z为第i次的赋值;b为设定常识;i为所述步骤1的第几次执行,i∈[1,N]。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111027007A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-04-17 | 天津天大求实电力新技术股份有限公司 | 一种基于建筑特性的蓄热供暖系统需热量预测方法及系统 |
CN115511197A (zh) * | 2022-10-11 | 2022-12-23 | 呼伦贝尔安泰热电有限责任公司海拉尔热电厂 | 一种高寒地区换热站供热负荷预测方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101506215B1 (ko) * | 2015-01-16 | 2015-03-26 | (주)가교테크 | 예측 일사량을 이용한 냉난방부하 예측방법 |
CN105371357A (zh) * | 2015-12-07 | 2016-03-02 | 中国建筑科学研究院 | 一种供热管网调控方法及系统 |
CN106295902A (zh) * | 2016-08-19 | 2017-01-04 | 北京世纪微熵科技股份有限公司 | 建筑冷热负荷预测系统、方法及建筑内部空气调节系统 |
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101506215B1 (ko) * | 2015-01-16 | 2015-03-26 | (주)가교테크 | 예측 일사량을 이용한 냉난방부하 예측방법 |
CN106461251A (zh) * | 2015-01-16 | 2017-02-22 | 株式会社架桥科技 | 利用预测日射量的室内冷热负荷预测方法 |
CN105371357A (zh) * | 2015-12-07 | 2016-03-02 | 中国建筑科学研究院 | 一种供热管网调控方法及系统 |
CN106295902A (zh) * | 2016-08-19 | 2017-01-04 | 北京世纪微熵科技股份有限公司 | 建筑冷热负荷预测系统、方法及建筑内部空气调节系统 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111027007A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-04-17 | 天津天大求实电力新技术股份有限公司 | 一种基于建筑特性的蓄热供暖系统需热量预测方法及系统 |
CN115511197A (zh) * | 2022-10-11 | 2022-12-23 | 呼伦贝尔安泰热电有限责任公司海拉尔热电厂 | 一种高寒地区换热站供热负荷预测方法 |
CN115511197B (zh) * | 2022-10-11 | 2023-09-08 | 呼伦贝尔安泰热电有限责任公司海拉尔热电厂 | 一种高寒地区换热站供热负荷预测方法 |
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: 014010 Steel Street, Kunqu District, Baotou, the Inner Mongolia Autonomous Region Applicant after: Zhongye Northwest Engineering Technology Co., Ltd. Address before: 014010 Steel Street, Kunqu District, Baotou, the Inner Mongolia Autonomous Region Applicant before: Alex Hua Tian Baotou design and Research Institute Co., Ltd. |
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CB02 | Change of applicant information | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |