区域建筑冷热负荷预测方法及其研究进展_欧科敏
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区域供热系统的热负荷预测方法研究张美玲;刘曙光【摘要】为使供热系统能更好更高效地向用户提供热能,对供热系统不同形式的热负荷预测方法进行了科学的分类,并逐一分析进行比较,根据各预测方法特点探讨其适用范围以及待深入研究的方向.【期刊名称】《山西建筑》【年(卷),期】2018(044)003【总页数】2页(P120-121)【关键词】供热系统;热负荷;预测方法【作者】张美玲;刘曙光【作者单位】东北林业大学土木工程学院,黑龙江哈尔滨 150040;东北林业大学土木工程学院,黑龙江哈尔滨 150040【正文语种】中文【中图分类】TU9951 热负荷预测的必要性当前,我国经济持续快速的增长,集中供热事业也随之面临着极大的挑战和良好的机遇。
为更好的优化供热系统的运行与监控,提高供热能效,在达到供热效果的前提下按需供热,在此之前必须先对供热系统的热负荷做出精确的分析与计算,这是开展一切供热系统工作的前提。
热负荷是指城市集中供热系统中提供给热用户在单位时间内所需的热量,它既作为重要的依据参与区域集中供热系统的设计及规划,也作为原始资料在供热系统设计进行经济分析过程中起着重要作用。
当供热需求持续的增长,供热负荷也随之逐渐增大,所以在供热规模的设计规划过程中,对应的总供热规模和各分区域的供热规模都应具有前瞻性并要留有较大的发展空间[1]。
此外,准确的热负荷预测也大大有利于改善锅炉自控系统的工作,及时对各个控制单元进行有效的调节,从而提高锅炉的效率、可靠性和经济性。
因此,对热负荷预测的研究是十分必要的。
2 热负荷预测方法的分类及评析供热负荷呈周期性变化,既包含规律性又同时包含随机性。
其中热负荷的随机性多指特殊不确定因素影响,例如天气、气候变化等。
准确分析热负荷的规律分量及随机因素,是研究热负荷预测高精度的关键问题[2]。
热负荷预测根据其周期性分为:短期、中期及长期热负荷预测。
短期负荷预测目的是为及时调整使热用户的所需热量与热源的供热量相匹配,对未来临近的24 h内的供热系统负荷的变化趋势作出预测,其突出特点是必须以历史负荷资料为分析依据,从而预测未来短时间负荷变化;中期负荷预测用于指导制定生产、维修及运输等供热系统计划,对未来临近一周的供热负荷的变化进行预测;长期热负荷预测多以未来一年为周期,主要是为优化供热系统提供一定的参考依据。
建筑冷热负荷预测方法
建筑冷热负荷预测是指根据建筑的特性和使用情况,预测未来
一定时间范围内建筑所需的冷热负荷,以便合理安排供暖和制冷设
备的运行,提高能源利用效率。
下面我将从几个方面介绍建筑冷热
负荷预测的方法。
首先,建筑冷热负荷预测的方法可以从建筑本身的特性出发。
这包括建筑的朝向、外墙材料、窗户类型和面积、屋顶绝缘情况等。
通过建筑的这些特性,可以利用建筑热力学原理和模型进行计算,
预测建筑在不同季节、不同气候条件下的冷热负荷情况。
其次,建筑冷热负荷预测也可以考虑建筑内部的使用情况。
比
如建筑的人员数量、活动强度、照明设备、家用电器等对建筑冷热
负荷的影响。
通过对建筑内部使用情况的分析,可以结合建筑本身
的特性,更准确地预测建筑的冷热负荷。
另外,利用气象数据进行建筑冷热负荷预测也是常见的方法。
气象因素对建筑冷热负荷有着重要影响,比如气温、湿度、风速等。
通过分析历史气象数据和未来气象预测数据,可以结合建筑特性和
使用情况,预测建筑未来的冷热负荷情况。
最后,建筑冷热负荷预测还可以利用模拟和仿真技术。
通过建
立建筑模型,利用计算机软件进行仿真,可以对建筑在不同条件下
的冷热负荷进行模拟预测。
这种方法可以更加直观地展现建筑的冷
热负荷变化情况,为制定合理的供暖和制冷方案提供依据。
综上所述,建筑冷热负荷预测方法可以从建筑特性、使用情况、气象数据和模拟仿真等多个角度进行综合分析,以达到准确预测建
筑冷热负荷的目的。
这些方法的综合运用可以帮助建筑管理者合理
安排能源使用,提高能源利用效率,减少能源浪费。
基于大数据、气候及天气预测的建筑能源管理浅析根据大数据和个人终端反馈的方法来实现对建筑能源管理的评估,以及用监管体系的数据采集和计算机模拟来实现天气预测下的能耗分析。
标签:能源管理大数据反馈天气预测负荷1大数据大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法。
大数据的有四大特点:V olume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity (真实性)。
目前智能建筑能源管理系统主要是由建筑设备管理系统(BAS系统)来实现的。
BAS系统可以根据预先编排的时间等程序对电力、照明、空调等设备进行最优化的管理,从而达到节能的目的。
而大数据的应用可以将单栋建筑的管理系统集成为大型服务器,或由多组服务器承担,由此可以减少个体差异并有利于数据收集、横纵向比较。
由于缺乏建筑物的能源使用模型和完善的计量手段,即使有用户提出能耗及舒适问题,也无法得到准确的数据。
而引入大数据可以统一测量手段,并集成分析处理,省去现场的二次编程及人为影响,可建立一般模型从而对建筑物地设备能效进行监测、分析和管理,并建立建筑物的能耗模型超大量比较。
在收集大量数据后,进行计算、类比和测试比较后,可以得出标准数据图表,即可应用于不同建筑分析及改进。
大数据还被用来改善我们的城市和国家的很多方面。
它让城市可以基于实时交通信息、社交媒体、个人移动终端和天气数据来优化交通情况及建筑管理。
很多城市正在试点大数据分析技术,试图转变为智能城市,将交通基础设施和公共设施程序都加入进来。
而建筑的能源管理也应该纳入整个大数据中,起到调节能耗并与其他类别的管理互相比较、互相影响。
2个人用户(终端)反馈根据大数据的特点,应当充分利用分散及各种数据来源,丰富数据基础,采集足够而非“抽样”的数据。
由此,可利用个人移动终端等设备,利用新编手机等程序(APP)及设备内设功能等,实时上传个人对环境评价(声光舒适、热舒适),服务器响应后并反馈给空调、照明等设备。
专利名称:一种区域建筑能源系统的负荷预测系统及方法专利类型:发明专利
发明人:黄信
申请号:CN202010392951.3
申请日:20200511
公开号:CN111626485A
公开日:
20200904
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明适用于能源系统中负荷分析技术领域,提供了一种区域建筑能源系统的负荷预测系统及方法,其中系统包括:规划阶段预测模块,用于区域建筑能源系统在规划阶段的负荷预测;设计阶段预测模块,用于所述区域建筑能源系统在设计阶段的负荷预测;运行阶段预测模块,用于所述区域建筑能源系统在运行服务阶段的负荷预测。
本发明搭建了符合区域建筑在具体建设至使用过程中会涉及到的负荷预测系统,可以满足各个建设阶段的负荷预测,并为建设提供准确的指导作用;适用各种具体的负荷预测算法。
申请人:新智数字科技有限公司
地址:100102 北京市朝阳区望京东路1号10层
国籍:CN
代理机构:北京嘉科知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人:张艳
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建筑热负荷计算方法现状与发展趋势分析随着人们对舒适性和能源效率要求的提高,建筑热负荷计算方法在建筑设计和能源管理中扮演着重要的角色。
本文将对建筑热负荷计算方法的现状和未来发展趋势进行分析。
一、建筑热负荷计算方法的现状目前,建筑热负荷计算方法主要分为经验法和数值模拟法两种。
经验法是建筑热负荷计算的传统方法,它基于历史数据和经验公式进行计算。
这种方法简单快捷,适用于简单建筑或初步设计阶段的热负荷估算。
然而,由于经验法无法考虑建筑的具体特征和细节,其计算结果存在一定的误差。
数值模拟法是近年来发展起来的一种新方法,它基于数学模型和计算机仿真技术进行热负荷计算。
这种方法能够考虑建筑的具体结构、建筑材料的热性能以及室内外环境的影响因素,计算结果更加准确。
数值模拟法适用于复杂建筑和高精度计算的场景,但其计算过程复杂,需要大量的计算资源和专业知识。
二、建筑热负荷计算方法的发展趋势随着计算机技术和建筑能源技术的不断发展,建筑热负荷计算方法也在不断演进和完善。
1. 精确度提升:未来建筑热负荷计算方法将更加注重精确度的提升。
通过引入更多的建筑参数和环境因素,如太阳辐射、风速、湿度等,计算结果将更加准确。
同时,建筑热负荷计算方法将与建筑能耗监测系统相结合,实现实时监测和调整,提高能源利用效率。
2. 模型优化:建筑热负荷计算方法的模型将更加精细化和复杂化。
通过引入更多的建筑细节,如窗户、墙体、屋顶等,以及室内设备和热源的模型,计算结果将更加准确。
同时,建筑热负荷计算方法将与其他建筑模拟方法相结合,如CFD模拟、光照模拟等,实现多物理场耦合的综合分析。
3. 数据共享与标准化:建筑热负荷计算方法将逐渐实现数据共享和标准化。
通过建立统一的数据标准和格式,不同软件和工具之间可以进行数据交换和共享,提高计算效率和准确度。
同时,建筑热负荷计算方法的标准将逐渐完善,确保计算结果的可靠性和一致性。
4. 可视化与交互性:未来建筑热负荷计算方法将更加注重可视化和交互性的提升。
应用蒙特卡罗模拟方法预测区域建筑负荷
王利珍;谭洪卫
【期刊名称】《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2017(049)005
【摘要】目前城市区域建筑能源规划阶段单体建筑信息不完备、无法同时使用常规负荷计算软件对各建筑进行冷热电力负荷预测,本文提出采用蒙特卡罗模拟方法结合负荷计算原理预测区域建筑冷热电负荷的方法.该方法首先构建适用于新区多功能建筑的冷热电负荷预测随机模型,并依据调研结果确定预测模型风险变量的特征分布,再利用蒙特卡罗随机模拟技术应用MATLAB语言编制程序可求解研究区域峰值冷热负荷概率分布、电力峰值分布和全年逐时负荷.论文以某新区为例,模拟了区域建筑的负荷特性,仿真结果表明:区域建筑负荷预测随机模型可以有效地模拟新区冷热电峰值负荷的频数分布和累积概率,在典型应用场景下,研究区域峰值电力负荷95%置信度下为37 MW,峰值冷负荷为50 MW,比传统方法下降6%.
【总页数】8页(P763-770)
【作者】王利珍;谭洪卫
【作者单位】上海市建筑科学研究院,上海201108;同济大学绿色建筑及新能源研究中心,上海200092
【正文语种】中文
【中图分类】TU831.2
【相关文献】
1.空间负荷预测方法研究及其在新建工业园饱和负荷预测中的应用 [J], 林琼;
2.区域建筑冷热负荷预测方法及其研究进展 [J], 欧科敏;韩杰;周晋;张国强
3.空间负荷预测方法研究及其在新建工业园饱和负荷预测中的应用 [J], 林琼
4.基于蒙特卡罗模拟的区域建筑冷负荷预测模型 [J], 王利珍;谭洪卫;武涌;庄智
5.区域建筑能源资源及负荷预测方法综述 [J], 冯逸夫;徐以洋;薛乔匀;张吉
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