建筑能耗模擬的分布式供能系統(tǒng)負荷需求預測

以天津市某住宅樓為研究對象，用e-quest能耗模擬軟件對該建筑的全年能耗進行了模擬計算，研究了不同朝向上窗墻比、圍護結構保溫層厚度對建筑物全年能耗的影響，結果表明：南向窗墻比的變化對建筑物全年耗能量的影響最大，且增加圍護結構保溫層的厚度有利于減少建筑能耗。

本文利用天正暖通和dest,將夏熱冬冷地區(qū)作為研究對象,分析典型居住建筑運行能耗的組成,提出發(fā)展節(jié)能建筑降低建筑運行能耗的建議,減少室內(nèi)人員擾動,避免建筑晝夜間長波輻射及太陽輻射等對建筑運行能耗降低有較大作用。

本文利用天正暖通和dest,將夏熱冬冷地區(qū)作為研究對象,分析典型居住建筑運行能耗的組成,提出發(fā)展節(jié)能建筑降低建筑運行能耗的建議,減少室內(nèi)人員擾動,避免建筑晝夜間長波輻射及太陽輻射等對建筑運行能耗降低有較大作用.

本文利用天正暖通和dest,將夏熱冬冷地區(qū)作為研究對象,分析典型居住建筑運行能耗的組成,提出發(fā)展節(jié)能建筑降低建筑運行能耗的建議,減少室內(nèi)人員擾動,避免建筑晝夜間長波輻射及太陽輻射等對建筑運行能耗降低有較大作用。

本文以濟南某被動式超低能耗二層別墅為研究對象,利用energyplus能耗模擬軟件對該建筑進行全年逐時動態(tài)模擬分析,將其結果與現(xiàn)行的節(jié)能建筑設計標準計算結果進行對比,得出該研究對象的節(jié)能率為35%,分析了影響建筑能耗的主要因素,為建筑節(jié)能的進一步發(fā)展提出建議。

本文運用equest軟件對廣州地區(qū)某建筑群內(nèi)典型建筑進行能耗模擬計算,計算兩棟典型建筑的節(jié)能率。計算結果表明,通過強化建筑自然通風降溫功能,提高圍護結構隔熱性能和提高空調(diào)設備能效比等節(jié)能措施,a1建筑和b1建筑節(jié)能率分別為69.7%和64.8%。該建筑群的節(jié)能設計優(yōu)于《夏熱冬暖地區(qū)建筑節(jié)能設計標準》jgj75-2003提出的建筑節(jié)能50%標準,對在廣州地區(qū)居住建筑中逐步實施節(jié)能65%的建筑節(jié)能設計標準具有重要的示范作用。

結合哈爾濱某高校體育館的實地調(diào)研,建立了體育館的能耗分析模型,從負荷、能耗、全年能耗影響因素等方面,模擬分析了該建筑的能耗特點,為嚴寒地區(qū)體育館類建筑的節(jié)能改造及設計方案優(yōu)化提供了參考。

夏熱冬暖地區(qū)是建筑能耗最多的地區(qū)之一,分析和研究夏熱冬暖地區(qū)建筑能耗的特點對建筑節(jié)能有著重要的意義。文章采用doe-2程序為計算內(nèi)核,對居住建筑建筑能耗進行全年逐時模擬。建筑能耗模擬軟件模擬了夏熱冬暖氣候下不同的建筑外圍護結構的能耗性能,并與實際調(diào)查結果進行了比較。結論表明:綜合比較中空玻璃窗、low-e膜中空玻璃窗外圍結構改造方案,采用復合遮陽外窗一體化外圍結構,是目前改變單一外窗結構中最為節(jié)能的改造措施。

采用energyplus軟件對寒冷氣候地區(qū)某典型商場建筑進行了能耗模擬與分析。結果表明,該建筑單位面積耗電量為155.97kwh/(m~2·a)。其中,空調(diào)系統(tǒng)耗電量最大,其次為燈光照明和電梯設備,所占比例分別為41.7%、28.9%和29.4%。在空調(diào)系統(tǒng)耗電量中,風機和制冷機組耗電量相對較大,所占比例分別為66.7%和24.5%。在夏季空調(diào)期間,空調(diào)系統(tǒng)耗電量隨月份波動較為明顯,而電梯設備和燈光照明耗電量較平穩(wěn)。在空調(diào)系統(tǒng)中,末端風機耗電量較為穩(wěn)定,而制冷機組耗電量隨月份變化較為明顯。

當今世界的一個首要問題是能源與資源,如何降低能源消耗及更充分地利用能源整逐漸成為理論與實務界關注的熱點。據(jù)有關機構統(tǒng)計測算,建筑在能源消耗中占總能源消耗量的比重更是達到了45%之多。我國每年約有20億平方米的新建房屋,伴隨著房屋新建,我國每年新增建筑用電4000~4500億kwh/a,每年新增供暖用煤1.4億噸。如若能采取有效的節(jié)能措施,在新增同樣面積的房屋的情況,建筑用電總量僅增加

夏熱冬暖地區(qū)是我國經(jīng)濟和建筑產(chǎn)業(yè)最發(fā)達的地區(qū)之一,也是建筑能耗最多的地區(qū)之一。分析和研究夏熱冬暖地區(qū)建筑能耗的特點對建筑節(jié)能有重要的意義。本文用equest建筑能耗模擬軟件模擬了夏熱冬暖氣候下不同的建筑圍護結構的能耗性能,并與實際調(diào)查結果進行了比較。結論表明:辦公類建筑中的空調(diào)是最大的能耗終端,全年的能耗以辦公設備和照明的能耗最穩(wěn)定。有外保溫措施和同時具有內(nèi)、外保溫措施最大區(qū)別在于節(jié)省空調(diào)電力消耗31.3%和39.1%。說明建筑外墻保溫系統(tǒng)是建筑節(jié)能的重要手段。

為進一步提高嚴寒地區(qū)建筑節(jié)能潛力,對吉林省某超低能耗建筑進行能耗分析.該超低能耗建筑集毛細管輻射供暖/供冷系統(tǒng),地源熱泵系統(tǒng),全熱回收新風系統(tǒng),太陽能光熱系統(tǒng)等多項節(jié)能技術.利用equest軟件模擬分析超低能耗建筑能耗,與db22/t450-2007《吉林省《居住建筑節(jié)能設計標準(節(jié)能65%)》參照建筑進行對比分析,全年總能耗節(jié)能72.7%,尤其是采暖能耗能節(jié)能96.7%,結果表明嚴寒地區(qū)超低能耗建筑節(jié)能效果顯著.

采用equest模擬軟件對某住宅建筑不同外圍護結構條件下的冷、熱負荷情況進行模擬。通過與原建筑模擬結果對比,得出外墻傳熱系數(shù)、外窗傳熱系數(shù)、綜合遮陽系數(shù)、屋面等因素對其能耗的影響,分析了每個因素對住宅建筑負荷影響的權重,供同類建筑設計、外圍護結構選型時參考。

本文采用equest模擬軟件對某住宅建筑不同外圍護結構條件下的冷、熱負荷情況進行模擬,通過與原建筑模擬結果對比,得出外墻傳熱系數(shù)、外窗傳熱系數(shù)、綜合遮陽系數(shù)、屋面等因素對其能耗的影響,分析了每個因素對住宅建筑負荷影響的權重,供同類建筑設計、外圍護結構選型時參考。

加拿大建筑能耗模擬軟件和建筑節(jié)能規(guī)范實施軟件王清勤（中國建筑科學研究院空氣調(diào)節(jié)研究所）加拿大是世界上應用軟件最普遍的國家之一，軟件的應用已滲透到各行業(yè)中。目前正在進行的中加建筑節(jié)能合作項目，使我們有機會了解到加拿大建筑節(jié)能方面的軟件。在訪問加拿大期間...

以青島市某辦公建筑為研究對象,利用dest軟件進行全年能耗模擬,結合青島市民用建筑能耗監(jiān)管平臺的實測數(shù)據(jù),分析建筑的節(jié)能潛力,從建筑本體和空調(diào)系統(tǒng)兩方面提出建筑節(jié)能改造方案.結果表明,綜合采用外墻外保溫、shgc玻璃、冷水機組合理選型、冷凍泵變頻控制等措施可以有效地減少空調(diào)系統(tǒng)能耗.

根據(jù)我國現(xiàn)行氣象站觀測的實際狀況以浙江氣象觀測資料為例,按doe-2軟件數(shù)據(jù)輸入格式要求,建立了典型氣象年(typicalmeteorologicalyear)氣象資料開發(fā)的流程和方法,重點探討無太陽輻射觀測城市的逐時輻射量推算問題,開發(fā)了滿足建筑能耗動態(tài)模擬計算的氣象要素資料集,為有關標準實施提供科學基礎。該文的研究成果已在浙江省建筑節(jié)能設計標準編制中應用,同時為太陽能資源的科學評估提供了客觀的方法。

一般認為,在既有建筑物中改建分布式供能工程難度極大,有不少業(yè)主對此望而卻步。上?；▓@飯店成功改建的實踐,給出了有益的啟發(fā)?；▓@飯店是始建于上世紀二十年代原法國俱樂部舊址上矗立起來的五星級飯店。它既保留了古典優(yōu)雅的歐洲裝飾藝術的精髓,又賦予了新時代的

[收稿日期]2010-06-25；[修改日期]2010-12-24 [作者簡介]馬德春（1962—），男，天津人，高級工程師，從事電力科技管理工作。 分布式供能冷熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)介紹 introductionofdistributedenergysupplycogenerationsystemofcooling，heatingandelectrics 馬德春 （內(nèi)蒙古電力科學研究院，內(nèi)蒙古呼和浩特010020） 隨著社會的發(fā)展和人民生活水平的提高，夏季 供冷和冬季供熱已經(jīng)成為大、中城市提高生活質量 的要求。冷熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)就是既能對用戶供電又可 以為用戶供熱和冷需求的分布式能源供應系統(tǒng)。若 使冷熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)與公用電網(wǎng)相連，當區(qū)域缺電時， 可從公用電網(wǎng)購電；當電力多余時，還可向公用電網(wǎng) 授電。分布式供能冷熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)可節(jié)省一次能源 3

為了提高電力負荷預測精度,應對電力系統(tǒng)智能化所帶來的數(shù)據(jù)海量化高維化帶來的單機計算資源不足的挑戰(zhàn),提出了一種在線序列優(yōu)化的極限學習機短期電力負荷預測模型。針對電力負荷數(shù)據(jù)特性,對極限學習機預測算法進行在線序列優(yōu)化;引入分布式和multi-agent思想,提升負荷預測算法預測準確率;采用云計算的mapreduce編程框架對提出的算法模型進行并行化改進,提高其處理海量高維數(shù)據(jù)的能力。選用eunite提供的真實電力負荷數(shù)據(jù)進行算例分析,在32節(jié)點云計算集群上進行實驗,結果表明基于該模型的負荷預測精度均優(yōu)于傳統(tǒng)支持向量回歸預測算法和泛化神經(jīng)網(wǎng)絡預測算法,且提出的算法具有優(yōu)異的并行性能。

隨著低碳電力推進,大量風電等新能源將接入系統(tǒng)母線,以某省電網(wǎng)某母線接入的風電、小水電的不確定特性為基礎,提出了一種基于差分進化粗糙集屬性簡約和最小二乘支持向量機結合的含分布式能源母線凈負荷預測不確定分析方法。首先研究分析了接入某母線的風電、小水電出力特性,基于歷史數(shù)據(jù)進行分布函數(shù)的擬合,然后采取服從風電、小水電出力分布的不同置信度閾值數(shù)據(jù),將服從同一分布不同置信度閾值下風電、小水電出力隨機數(shù)據(jù)作為負荷數(shù)據(jù)擾動,然后基于差分進化粗糙集屬性簡約和最小二乘支持向量機對母線凈負荷進行預測不確定性分析。算例分析表明:提出的預測方法可用于風電、小水電接入的母線凈負荷預測。

建筑能耗模擬_綠色建筑設計與建筑節(jié)能改造的支持工具之二_案例分析