基于相关性分析小时热负荷影响因素研究.pdf
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1、第4 3卷第8 期2023年8 月建筑供暖空调通风热环境煤气与热力GAS&HEATVol.43 No.8Aug.2023基于相关性分析小时热负荷影响因素研究常增军,薄盛”,王海超3,梅传颂,李智,王海鸿(1.北京市热力集团有限责任公司,北京10 0 0 2 8;2.大连理工大学土木工程学院,辽宁大连116 0 2 4;3.Aalto大学科学学院,芬兰艾斯堡1110 0)摘要:以大连某实验房间为研究对象,使用DeST能耗模拟软件建立实验房间模型并验证。使用DeST模型获得的小时热负荷模拟值分析小时热负荷影响因素。对室内设计温度及影响小时热负荷的时间因素、气象因素、室内热扰因素、历史负荷因素进行研
2、究。通过相关系数法筛选出对该实验房间小时热负荷影响程度较大的影响因素,作为小时热负荷预测模型输入变量。研究结果表明,室内设计温度对小时热负荷的影响明显。时间因素类影响因素筛选过程中,应首先考虑影响因素与预测热负荷的时间尺度是否在相近的级别,时间尺度相差越大,相关性越小。传统的将太阳辐射热作为自由热而不计入负荷影响因素或简单考虑负荷修正系数的方法是不合理的。室内热扰因素能对小时热负荷产生较大影响,在负荷预测的过程中,需要将室内热扰因素考虑在内。预测时刻前第1h的小时热负荷与小时热负荷相关性最强,预测时刻前第2 h的小时热负荷的相关性次之。对大连实验房间小时热负荷影响程度较大的影响因素包括室内设计
3、温度、是否工作时间、室外干球温度、太阳辐照度、人员在室率、灯光使用率以及预测时刻前第1、2、2 4 h的小时热负荷。关键词:小时热负荷;影响因素;相关系数法;筛选方法中图分类号:TU832.021概述近年来我国集中供热行业发展迅速,随着人们对室内热舒适性的要求越来越高,按需供热正在成为当前集中供热领域的焦点问题 1-3,模型预测控制将在室温控制中扮演越来越重要的角色 4,准确的小时热负荷预测是模型预测控制不可缺少的一部分,在保障供热效果的同时兼顾节能效果。但小时热负荷的影响因素种类繁多 5-9,若将所有能够收集到的影响因素作为预测模型的输人变量,较多的输入变量不仅会导致计算成本的增加,还会因运
4、算复杂而降低模型精度,因此不能考虑所有影响负荷的因素,需要在预测模型建立前对相关变量进行分析,筛选出影响文献标志码:A最大的几个因素作为预测模型的输入变量,以提高模型的实用性和精度。本研究将大连市某供暖房间作为研究对象,采用DeST能耗模拟软件对供暖房间的热负荷数据进行获取并实验验证,以模拟获取的数据为基础,结合相关分析法对室内设计温度、时间、气象、室内热扰和历史负荷共5 类因素与小时热负荷的关联性进行了分析,并对各类因素中影响较大的因素做出了筛选。本文所使用的影响因素分析和筛选方法能够对选择小时热负荷预测模型的输人变量作出指导,对建立高效精准的预测模型具有重要意义。本文中的太阳辐照度未加说明
5、之处指太阳总辐射的太阳辐照度。文章编号:10 0 0-4 4 16(2 0 2 3)0 8-0 A15-09第一作者简介:常增军,男,工程师,硕士,主持多项供热系统重构相关工作,涉及空气源热泵、LNG燃气锅炉、绿电蓄热、吸收式热泵余热回收、水源热泵供暖、中深层无干扰地热利用等。通信作者简介:王海超,男,副教授,博士,主要从事热电能源系统低碳智慧设计与运维、建筑供热系统节能等方面研究。收稿日期:2 0 2 3-0 1-10;修回日期:2 0 2 3-0 6-18:A15第4 3卷第8 期2房间模型建立与验证2.1实验房间模型本文用于热负荷模拟计算的实验房间位于辽宁省大连市,实验房间基本外观见图1
6、,其中实验房间的南北外墙各开设1扇外窗,外门位于北外墙,房间长宽高为5 m4m3m,基本数据见表1,围护结构构造及热工参数见表2。以该房间为研究对象建立物理模型,见图2。实验房间热扰设定见表3。依据表2、3在DeST软件中设定相关参数。煤气与热力围护构造层结构/mm(mK)m)K)建筑钢358.1507 800.0东西外墙聚苯乙烯泡沫100及屋顶建筑钢胶合板地面复合软木板普通玻璃窗户(普通中空玻璃)普通玻璃续表热导率密度比热容/厚度/W/(kg/J/(kg4610.04720.01 380358.1507 800.0180.09380.17561.4002.500.0空气961.4002.50
7、0.0461300.01 890600.02.5107500.0261.21 006750a.南向图2实验房间物理模型表3实验房间热扰设定b.北向图1实验房间基本外观表1实验房间基本数据实验房间外部尺寸5 m4 m 3 m实验房间内部尺寸4.8 m 3.6 m 2.9 m南侧和北侧外窗尺寸1.45 m 1.45 m北侧外门尺寸2.00 m 0.95 m表2围护结构构造及热工参数热导率密度比热容/围护厚度构造层/W/(kg/J/(kg结构/mm(mK)m)建筑钢358.1507 800.0南北聚苯乙烯泡沫200外墙建筑钢房间类型最多人员数量/人人均发热量/W人均产湿量/(kg/h)人均新风量/(
8、m/h)照明功率/W电热转换率/%设备总功率/WK)本文假定实验房间的供热时间为12 月1日至461次年3月31日,且不单独考虑工作日与节假日,房间每天使用时间为8:0 0 19:5 9,共12 h,其中,12:0.04720.01380358.1507 800.0办公室2660.1023050901500013:00为休息时间,室内人员减少,17:0 0 19:46100为晚上工作时间,人员相应减少,19:0 0 19:5 9 A室内人员数为一天内最少,2 0:0 0 房间停止使用。结合上述房间使用情况,对实验房间的人员在室率进行设置,因设备使用情况与人员作息相同,所以设备使用率和人员在室率
9、设置相同,人员在室率和设备使用率见图3。实验房间灯光从8:0 0 开始使用,10:0 0 15:0 0 自然光线充足,仅开启部分灯光即可满足人员工作要求,后续随着室内光线逐渐昏暗,灯光使用率逐渐提高,直至2 0:0 0 停止使用。实验房间工作日与周末的灯光使用率设置相同,灯光使用率见图4。1.00r0.750.500.250.000:00 4:00图3人员在室率和设备使用率1.00r0.750.500.250.000:004:00图4 灯光使用率2.2模型验证DeST软件计算以自然室温为基础,选择使用自然室温对模型进行验证,将相同气象条件下自然室温模拟值与实测值进行对比。对2 0 2 3年2
10、月8日一11日室外干球温度、室外相对湿度、太阳辐照度、室外风速进行实测,实测值分别见图5 8。将实测值输人DeST软件的小时气象数据库文件Cli-mateData中,得到自然室温模拟值。根据GB/T507852012民用建筑室内热湿环境评价标准,对实验房间测点进行布置,见图9。常增军,等:基于相关性分析小时热负荷影响因素研究2222222时间8:0012:0016:0020:0024:00时间8:0012:0016:0020:0024:00时间 A17第4 3卷第8 期使用RHLOG智能温度自记仪对2 0 2 3年2 月8 日一11日自然室温进行实测,采样时间间隔为1 min,得出所有测点的每
11、小时平均温度作为自然室温实测值,与DeST软件自然室温模拟值对比,见图10。86420-288022图5室外干球温度实测值6055504540353025208288080222222222时间图6 室外相对湿度实测值依据ASHRAE14一2 0 14 对能源、需求和节水的测量(Measurement of Energy,Demand,and WaterSavings),当归一化平均偏差(NMBE)绝对值小于10%且均方误差变异系数(CVRMSE)小于30%时,模型精度满足要求。归一化平均偏差(NMBE)和均方误差变异系数(CVRMSE)的计算式分别为 10:1Yi.m-Yi.(1)NY822
12、88200:22二二82第4 3卷第8 期600500(/M)/?400300200煤气与热力太阳总辐射太阳散射辐射h=1.1 mh=0.5 mh=0.1 m4m5 m100a.模型测点000:288222222222时间图7太阳辐照度实测值6543210880222222222时间图8室外风速实测值1nZ(Yi,m-Y.)2Y.P式中IN一归一化平均偏差n样本数量Y.m时刻i模拟值时刻i实测值YP实测值的平均值1c-均方误差变异系数经计算,本实验房间DeST模型的归一化平均偏差为5.3%,均方误差变异系数为2 6.4%,模型精度满足要求。证明本研究所建立的DeST模型精确200:0000:2
13、2200:0000:22二0000:28(2)A18b.现场测点图9实验房间测点布置20自然室温实测值16自然室温模拟值408.880222222222时间图10自然室温实测值与模拟值的对比度达到允许范围,使用该模型获得的小时热负荷模拟值能够用来分析热负荷影响因素。3小时热负荷影响因素研究方法3.1影响因素特征的确定与描述供暖系统的设计热负荷是指在某一室外温度下,为了达到要求的室内温度,供暖系统在单位时间内向建筑物供给的热量,任何能够改变室外温度或者室内温度的因素都会对热负荷产生影响。本文将室内设计温度纳人影响因素的研究范围,并将小时00:800:2282二W热负荷的其余影响因素分为时间因素、
14、气象因素、室内热扰因素、历史负荷因素4 类。a.时间因素:选择月、日、是否工作时间,共3项。b.气象因素:选择DeST软件提供的预测时刻室外干球温度、太阳辐照度、室外相对湿度、室外风速、室外风向,共5 项。风向的量化方法见图11,例如,当风向为北偏东2 5 时,用2 表示。?WE68S图11风向的量化方法c.室内热扰因素:选择人员在室率(设备使用率)和灯光使用率,共2 项。d.历史负荷因素:预测时刻前第1、2、3、6、12、24 h的小时热负荷,共6 项。影响因素描述见表4。接下来将在这18 个影响因素中进行筛选,并最终确定小时热负荷预测模型的输入变量。表4 影响因素描述影响因影响因素素类型室
15、内设室内设计温度计温度12、1、2、3分别代表12 月、1月、2月月、3月时间日因素是否工作时间时间室外干球温度预测时刻室外干球温度太阳辐照度预测时刻太阳辐照度气象室外相对湿度预测时刻室外相对湿度因素室外风速预测时刻室外风速室外风向用1 16 代表各个角度风向常增军,等:基于相关性分析小时热负荷影响因素研究影响因素素类型室内人员在室率预测时刻人员在室率热扰因素灯光使用率预测时刻灯光使用率预测时刻前第1h的小时热负荷预测时刻前第2 h的小时热负荷N历史负荷因素1672影响因素描述预测时刻室内设计温度131分别代表1 31日0代表非工作时间,1代表工作第4 3卷第8 期续表影响因影响因素描述预测时
16、刻前第3h的小时热负荷预测时刻前第6 h的小时热负荷2预测时刻前第12 h的小时热负荷24预测时刻前第2 4 h的小时热负荷3.2室内设计温度分析方法在DeST软件中设计不同工况,丰富分析用数据,并控制室内设计温度之外的参数不变,量化计算室内设计温度对小时热负荷整体和局部变化的影响程度。我国寒冷地区居民冬季大多在室内活动,室内供暖设施齐全,室内设计温度一般为18 2 4。本研究保持实验房间非工作时间的室内设计温度18不变,对工作时段设置不同的室内设计温度,共计7 种工况,见图12。24r工况1工况223工况3工况422工况5工况6工况72120191800:图12不同工况的室内设计温度设置3.
17、3基于相关系数法的影响因素分析方法 1-14 1相关系数法属于相关性分析方法中的一种,主要用于对两个或两个以上变量之间的相关程度进行定量分析。相关系数是反映变量间关联程度的量,通过对两个变量的统计分析,得出两个变量的线性关系强度,较为常用的两个相关系数分别是Pearson相关系数和Spearman相关系数,前者要求变量服从正态分布,后者常用于非正态分布变量的相关性一00:70082时间2A19第4 3卷第8 期研究。当变量服从正态分布时,通过计算Pearson相关系数 11进行相关性分析。相关系数计算完成后,需要进行显著性判断,计算显著性水平 p12,并根据P进行显著性判断,其目的是证明数据偶
18、然性不会对相关性判断造成影响。普遍来说,当P小于0.0 5时,计算结果显著,具有统计学意义,认为计算得到的相关性不是由于随机采样造成的。当变量不服从正态分布时,使用Spearman相关系数 13 进行相关性分析,Spearman 相关系数可以看作是Pearson相关系数的非参数检验形式。Spearman相关系数计算完成后,同样需要进行显著性判断。本研究使用SPSS软件计算Pearson相关系数和Spearman 相关系数,并对其进行显著性判断。统计学对相关系数r的范围和与之对应的相关程度进行了规定 14,x表示各影响因素,y表示小时热负荷。具体如下。a.当lrl=1时,x和y完全线性相关。b.
19、当0.8 lrl1时,x和y高度相关。c.当0.5 lrl0.8时,x和y中度相关。d.当0.3lrl0.5时,x和y低度相关。e.当lrl0时,x和y正相关。g.当r=0时,x和y不相关。h.当ro时,x和y负相关。当影响因素与小时热负荷的相关系数绝对值大于等于0.3,且显著性水平P小于0.0 5 时,认为二者具有相关性。但由于历史负荷因素内部已经具有了极强的关联性,因此本文认为相关系数绝对值大于0.8,且显著性水平P小于0.0 5 的历史负荷因素与小时热负荷具有相关性。为了排除室内设计温度变化带来的影响,选择工况1(室内设计温度保持18)进行相关性分析。经过正态分布检验后,确定时间因素、气
20、象因素、室内热扰因素使用Spearman相关系数进行分析,历史负荷因素使用Pearson相关系数进行分析。4小时热负荷影响因素分析结果4.1室内设计温度分析结果在大连市典型年气象参数下,通过DeST获得在整个模拟供暖时段各工况小时热负荷平均值,见表5。小时热负荷平均值随工作时间内室内设计温煤气与热力度上升而上升,室内设计温度每上升1,小时热负荷平均值平均增加3.5%。表5 各工况小时热负荷平均值工况小时热负荷平均值/kW工况11.10工况21.14工况31.18工况41.22工况51.26工况61.31工况71.35不同工况下小时热负荷变化情况见图13。8:0 0 房间开始投人使用时,工况1保
21、持室内设计温度不变,房间小时热负荷会因其他影响因素的综合作用而降低。工况2 7 将室内设计温度进行不同程度的上调,均造成小时热负荷上升。2 0:0 0 房间结束使用,工况1保持室内设计温度不变,小时热负荷随着其他影响因素的综合作用而上升;工况2 7将室内设计温度从不同值降低至18,均造成小时热负荷下降,下调前室内设计温度越高,调整后的小时热负荷越低,这是由于房间的保温作用,下调前的室温越高,同等时间后,室内剩余热量越多,故而热负荷越低。通过分析和计算得出,室内设计温度对小时热负荷的影响明显,室内设计温度应作为小时热负荷预测模型的输人变量。3.51.51.00.50.0一一一一一一222 2 2
22、23一一一一一一一一一一一一时间图13不同工况下小时热负荷变化情况4.2基于相关系数法的影响因素分析结果时间因素A况祝况况况况1234561工工工厂工工况时间因素类影响因素与小时热负荷的Spearman相关系数见表6。表6 时间因素类影响因素与小时热负荷的Spearman相关系数与小时热负荷的因素Spearman相关系数r月-0.198日-0.044是否工作时间-0.648是否工作时间与小时热负荷中度负相关,月、日与小时热负荷相关系数的绝对值低于0.3,弱相关。时间因素中,是否工作时间与小时热负荷的相关性最大,在房间投人使用时,人员、设备、灯会产生热量,这部分热量会降低房间的热需求;若房间停止
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