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《重庆大学》 2002年
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建筑物动态能耗分析用气象仿真模型研究

苏华  
【摘要】:可持续发展给暖通工程师提出的要求是,设计合理、高效、优化的HVAC系统。HVAC系统的优化设计,以全年能耗分析为基础,而能耗分析必须输入可靠的气象数据。我国能耗分析用的气象数据非常欠缺,为推广先进的全年能耗分析方法,构成能耗分析用的气象数据是我国暖通界迫切的任务。 全年能耗分析用的全年气象数据,可以根据若干年的观测,按一定方法统计构成典型年,也可用数学模型模拟产生。论文选择数学模拟方法,因为该方法具有较少主观性、比较简洁,并且更适合我国现有气象观测客观条件的优点。论文主要以北京、西安、重庆和成都的数据为基础,辅以昆明和福州的少量数据进行分析。建模参数选择了对能耗分析最重要的三个要素,即辐射、气温和水汽压。根据我国目前逐日气象记录相对充分,而逐时观测稀少的客观条件,论文采用了分阶段建模和模拟的方法。即先模拟逐日气象参数,在此基础上再模拟逐时气象参数。 逐日气象参数包括日总辐射、日均气温、气温日较差、日均水汽压和水汽压日较差。逐日气象参数既有周期性变化趋势,又有随机特点,由于两者对能耗分析都有显著影响,因此对逐日气象参数建立了组合模型,即确定性模型+随机模型。确定性模型描述周期性变化,是由少量的显著频率构成的傅立叶级数。这些显著频率通过傅立叶变换及频谱分析确定。5个逐日气象参数的周期变化最多用显著频率0、1、2、3、4[周/年]来描述就足够了。 逐日气象参数分离确定项之后的随机项是均值平稳(零均值)、方差时变,并且存在互相关的非正态分布的随机序列。这些序列可以认为是分段(逐月)平稳的,因此用每个月的标准差进行标准化可得到方差也平稳的序列。本文对该标准序列采用误差函数成功进行了正态变换,这保证了模拟仿真数据与原始数据具有相同的分布。对平稳化正态化之后的随机序列,论文建立了多维满系数ARX模型即来进行模拟。模型以辐射序列为输入,模拟输出温湿度参数。模型阶数根据相关分析和FPE准则确定,参数估计采用了最小二乘法。ARX模型的残差通过了白噪声及正态检验。辐射作为相对独立的要素,单独建立一元AR(2)模型模拟。多元ARX模型与多元AR模型即相比的明显好处是,充分保证了随机序列之间的互相关,特别是0步互相关。因为多维ARX模型模拟温湿度参数时使用了同一时刻的辐射,而多维AR模型不可能用同一天的辐射计算温湿度。经检验ARX模型的模拟数据不但与建模数据具有相同的相关关系,还具有相同的分布特征。 论文的逐日气象组合模型形式,Fourier模型+ARX模型是国内首次提出,并首次进行了正态变换,模型在数据相关系数,分布特征方面也保持得最好。日散射或日直射没有与日总射同时进入随机模型,因为随机模拟时难以保证散射或直射不大 WP=6 于日总射。故论文另外建立了一个日散射系数Kd多项式分离模型,在日总辐射已知的情况下估计日总辐射。该模型的估计数据与原始数据具有一致的月均值,对长期能耗分析具有足够的准确性。还建立了日散射概率密度模型。 逐时辐射模型采用了确定性模型。通过对原始逐时总辐射数据进行傅立叶变换,确定了显著频率,高频部分为1、2、3、4[周/日]及以上每个频率的4个旁瓣,低频部分为0、1、2、3、4[周/年],用显著频率构成逐时总辐射的傅立叶级数模型。模拟时,该模型用日总辐射调整,以保证逐时值之和与日值相当。在逐日总射和逐时总射基础上,建立了逐时散射系数kd多项式模型。该逐时散射模型考虑了大气质量的影响,即不同大气质量下给出不同的拟合式,精度比笼统的拟合模型显著提高。 对昆明和福州的资料分析表明,逐时气温用日均气温和气温日较差进行标准化后,可以建立一个全年适用的傅立叶模型。该标准化逐时气温模型的显著频率是1、2[周/天]。就日均气温的计算而言,逐时资料和日4次定时值+最高最低值资料是一致的。因此对只有日4次定时值+最高最低值资料的北京、西安、成都和重庆,建立的逐时气温模型具有足够的准确性。本文按北京时间建立逐时气温模型,注意了最高最低气温的出现时间。 与逐时气温一样,逐时水汽压也进行了标准化处理。逐时资料和日4值资料计算的日均水汽压可以认为一致,但水汽压日较差有明显区别。我国大多数地区只有水汽压日4值资料,根据日4值资料建立逐时化模型存在先天不足,决定了任何复杂的模型都不可能准确。因此采用了简单组合模型:傅立叶模型+白噪声模型,其中白噪声标准差统一取0.28。为了保证随机模拟的水汽压不超过当时的饱和水汽压,建立了修正模型,该修正模型认为月均逐时相对湿度与月均逐时标准气温呈线性关系。 气象参数本质上是非平稳、非线性时间序列,论文除了用组合模型进行模拟外,还探讨了用线性神经网络和BP网络对其进行预报和模拟。研究表明,如果以一步预报为目的,神经网络比常规时间序列分析方法优越,因此可以用在HVAC系统的实时控制。但就随机模拟能耗分析用的全年气象数据而言,神经网络并不适合。因此,如果以能耗分析为目的,本文推荐采用组合逐日模型以及相应的逐时化模型,不推荐神经网络方法。 论文给出了气象组合模型模拟软件(suSim)的整体框架,以及北京、西安、重
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TU111.191

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【引证文献】
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【共引文献】
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【二级引证文献】
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