CN112214897A - 一种基于屋面构造正交试验的大空间空调能耗优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于屋面构造正交试验的大空间空调能耗优化方法，本方法包括以下步骤：(1)收集所研究建筑的相关信息，根据建筑信息建立能耗分析模型；(2)选择N种可能影响铁路站房空调能耗的屋面参数；(3)每个因素选取M个水平参数生成该水平参数下相应的正交试验表；(4)通过EnergyPlus软件模拟得到正交试验表中不同方案下的供热能耗、制冷能耗和全年总能耗；(5)计算各因素在不同水平下的综合平均值，分析各因素不同水平对能耗的影响；(6)比较得到各因素不同水平的最优取值，将最优取值进行组合，获得使能耗最小的屋面最优设置方案；(7)若最优组合不在上述正交试验表方案中，将最优方案带入模型重新模拟，得到最优方案下的能耗。该发明方法可以综合考查屋面设置的多种参数对铁路站房能耗的影响，对屋面设置方式进行优化，给出屋面设置的最优方案，节约空调能耗。
Description
技术领域
本发明涉及能源技术领域，尤其是涉及一种基于屋面构造正交试验的大空间空调能耗优化方法。
背景技术
随着我国基础设施建设的快速发展，大型交通枢纽建筑日益增多。交通建筑往往具有空间连续、客流量大、全年24小时运行、暖通空调能耗高等特点。铁路站房屋面大多由玻璃及桁架钢结构覆盖，室内温度和湿度受太阳辐射影响较大，对室内热环境和空调能耗也有很大影响。目前针对屋面的相关参数对铁路站房空调能耗影响的研究较少，尤其在能源危机的大背景下，分析屋面各参数不同水平下对能耗的影响，从而得到各屋面参数最优组合，对降低暖通空调能耗，节约能源有重大作用。
发明内容
针对以上问题，本发明目的是综合考虑影响铁路站房空调能耗的各屋面参数，通过正交试验法模拟得到最优方案，进一步提出了一种基于屋面构造正交试验的大空间空调能耗优化方法。
为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于屋面构造正交试验的大空间空调能耗优化方法。包括以下步骤：
(1)查阅目标建筑相关体型参数以及典型气象年参数；
(2)根据步骤(1)收集的相关信息，在Sketchup软件中建立能耗分析模型；
(3)选择N种可能会影响铁路站房空调能耗的屋面参数；
(4)结合实际情况，确定屋面各参数的M个水平参数，生成该水平参数下相应的正交试验表；
(5)将能耗分析模型导入到EnergyPlus中，分别对建筑围护结构与房间人员及设备参数进行设置，运行模拟得到正交试验表中不同方案下的供热能耗、制冷能耗和全年总能耗；
(6)计算各因素在不同水平下的综合平均值，分析各因素不同水平下对供热能耗、制冷能耗和全年总能耗的影响；
(7)根据综合平均值比较得到使供热能耗、制冷能耗和全年总能耗最小的各因素最优取值，将各因素水平的最优取值进行组合，获得使各能耗最小的屋面最优设置方案；
(8)若综合平均值分析得到的屋面各参数的最优组合不在上述正交试验表方案中，重复步骤(5)得到最优组合情况下的能耗。
本发明采用建筑能耗模拟软件EnergyPlus模拟，得到正交试验表中不同方案下的制冷能耗、供热能耗和全年总能耗，然后计算各因素在不同水平下的综合平均值，分析各因素不同水平下对能耗的影响，接着比较得到各因素的最优取值，将各因素水平的最优取值进行组合，获得使能耗最小的屋面最优设置方案，最后将最优方案带入模型重新模拟，得到最优方案下的能耗。
进一步，步骤(3)中将屋面透光率、玻璃材料、内遮阳板间距作为待优化目标，透光率是指玻璃面积与屋面总面积之比。
进一步，步骤(4)中透光率的取值为1∶3、1∶6、1∶9、1∶12；玻璃材料的选择为单一6mm Low-E透明玻璃、双层中空玻璃(12mm空气，内外6mm玻璃)、双层Low-E玻璃(12mm空气，内外6mmLow-E玻璃)、双层Low-E+普通玻璃(12mm空气，内6mmLow-E玻璃，外6mm普通玻璃)；内遮阳板间距取值为15cm、20cm、25cm、30cm。
与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下的有益效果：
(1)当前的铁路站房能耗模拟技术，大多都采用单一变量法研究各因素影响，本发明通过正交试验法综合考虑各因素影响，并得到最优组合；
(2)通过优化铁路站房屋面参数设置可以减少进入室内的太阳辐射，从而减少建筑能耗；
(3)本发明可以在建筑设计初期准确预测铁路站房空调能耗，优化建筑设计。
附图说明
图1本发明能耗优化方法流程图
图2本发明实施例中目标建筑能耗分析模型
图3本发明能耗随透光率变化趋势
图4本发明能耗随内遮阳板间距变化趋势
图5本发明能耗随玻璃材料变化趋势
具体实施方式
下面结合具体附图和南京地区某铁路站房实例，对本发明的实施方式进行详细说明，以验证该方法的有效性和可行性。应当说明，此处所描述的具体实施例只是用于解释本发明，并不是限定本发明的应用范围。图1所示为本发明能耗优化方法流程图。
本实施例所述的一种基于屋面构造正交试验的大空间空调能耗优化方法，包括如下步骤：
(1)查阅目标建筑相关体型参数以及典型气象年参数。
(2)根据步骤(1)收集的相关信息，在Sketchup软件中建立能耗分析模型，图2所示为本发明实施例中目标建筑能耗分析模型。
(3)选择影响铁路站房空调能耗的屋面参数，包括：透光率，玻璃材料，内遮阳板间距。
(4)结合实际情况，每个因素选取四个水平参数，各参数取值见表1，玻璃材料性能参数见表2，生成有16种模拟方案的正交试验表，具体信息见表3。
(5)将能耗分析模型导入到EnergyPlus中，分别对建筑围护结构与房间人员及设备参数进行设置，运行模拟得到16种方案下的供热能耗、制冷能耗和全年总能耗，运行结果见表4。
(6)计算各因素在不同水平下的综合平均值，具体信息见表5，分析各因素不同水平对供热能耗、制冷能耗和全年总能耗的影响。
(7)根据综合平均值比较得到使供热能耗、制冷能耗和全年总能耗最小的各因素最优取值，将各因素水平的最优取值进行组合，获得使各能耗最小的屋面最优设置方案，具体信息见表6。
(8)若综合平均值分析得到的屋面各参数的最优组合不在上述16种方案中，重复步骤(5)得到最优组合情况下的能耗。
实施例中目标建筑是南京地区的一个铁路站房，其候车大厅在22.4米的高空，层高约27.6米，候车大厅南北长417米，东西宽156米，候车大厅内部功能区较多，但整体可以看作一个连通的大空间，候车大厅上下两层屋面均匀布置了条状采光窗，并在两层屋面间的连接处设置了采光高侧窗。
铁路站房候车厅空调的运行时间为6：00-23：00，模拟所用气象数据采用EnergyPlus官网下载的南京地区典型年气象数据，暖通空调形式采用风冷热泵，内部负荷信息根据实地调研获取的信息设定。
根据建筑相关信息，对该铁路站房全年进行能耗模拟，先在EnergyPlus中设置好收集的围护结构信息，空调系统形式和建筑内部负荷(包括人员，灯光和设备)，然后设置算法，模拟正交实验表中的16种工况，最后输出供热能耗、制冷能耗和全年总能耗。
由图3、4、5可知，全年总能耗随透光率的减小而减小，随内遮阳板间距增加先增大后减小，玻璃材料为双层Low-E玻璃时全年总能耗最小。
表1模拟工况因素和水平的选取
表2玻璃材料参数
表3 L16(43)正交表16种模拟工况
表4各工况模拟结果
表5各因素相应水平下综合平均值计算表
表6最优方案
从能耗模拟结果可知，在透光率为1∶12，玻璃材料为双层Low-E玻璃(12mm空气，内外6mmLow-E玻璃)，内遮阳板间距为0.30m时，全年总能耗最小，为42.01kWh/m2。
以上所述实施例，仅仅是对本发明的技术方案的实施方式进行进一步详细说明，应当说明的是，以上所述只是本发明的具体实施例，并非是对本发明进行限制，在不违背本发明的设计精神和原则的前提下，所做的任何修改、变形、改进等，均应落入本发明的保护范围内。
Claims (5)
1.本实施例所述一种基于屋面构造正交试验的大空间空调能耗优化方法，包括以下步骤：
(1)查阅目标建筑相关体型参数以及典型气象年参数；
(2)根据步骤(1)收集的相关信息，在Sketchup软件中建立能耗分析模型；
(3)选择N种可能会影响铁路站房空调能耗的屋面参数；
(4)结合实际情况，确定屋面各参数的M个水平参数，生成该水平参数下相应的正交试验表；
(5)将能耗分析模型导入到EnergyPlus中，分别对建筑围护结构与房间人员及设备参数进行设置，运行模拟得到正交试验法表中不同方案下的供热能耗、制冷能耗和全年总能耗；
(6)计算各因素在不同水平下的综合平均值，分析各因素不同水平下对供热能耗、制冷能耗和全年总能耗的影响；
(7)根据综合平均值比较得到使供热能耗、制冷能耗和全年总能耗最小的各因素最优取值，将各因素水平的最优取值进行组合，获得使各能耗最小的屋面最优设置方案；
(8)若综合平均值分析得到的屋面各参数的最优组合不在上述正交试验表方案中，重复步骤(5)得到最优组合情况下的能耗。
2.根据权利要求1所述的大空间空调能耗优化方法，其特征在于：步骤(2)中所述的能耗分析模型是由Sketchup建立的可由EnergyPlus识别的大空间的整体模型。
3.根据权利要求1所述的大空间空调能耗优化方法，其特征在于：步骤(3)中将屋面透光率、玻璃材料、内遮阳板间距作为待优化目标，透光率是指玻璃面积与屋面总面积之比。
4.根据权利要求1所述的大空间空调能耗优化方法，其特征在于：步骤(4)中透光率的取值为1∶3、1∶6、1∶9、1∶12；玻璃材料的选择为单一6mm Low-E透明玻璃、双层中空玻璃(12mm空气，内外6mm玻璃)、双层Low-E玻璃(12mm空气，内外6mmLow-E玻璃)、双层Low-E+普通玻璃(12mm空气，内6mmLow-E玻璃，外6mm普通玻璃)；内遮阳板间距取值为15cm、20cm、25cm、30cm。
5.根据权利要求1所述的大空间空调能耗优化方法，其特征在于：步骤(5)中所述的设备参数为实地调研的测算数据，更加真实准确。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117556527A (zh) * | 2024-01-12 | 2024-02-13 | 中国铁路设计集团有限公司 | 一种基于混响时间控制的铁路站房微孔参数优化方法 |
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| CN109409605A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-03-01 | 山东建筑大学 | 一种近零能耗住宅准动态能耗计算方法、优化设计方法 |
| CN111488644A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-08-04 | 南京工业大学 | 一种基于中庭天窗材质的高大空间能耗优化方法 |
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