李紅蓮，楊 柳，于軍琪，侯立強(qiáng)，許馨尹

(西安建筑科技大學(xué) a.信息與控制工程學(xué)院；b.建筑學(xué)院，西安 710055)

?

建筑能耗模擬典型年中氣象參數(shù)權(quán)重的確定

李紅蓮a，楊 柳b，于軍琪a，侯立強(qiáng)b，許馨尹a

(西安建筑科技大學(xué) a.信息與控制工程學(xué)院；b.建筑學(xué)院，西安 710055)

在建筑能耗模擬用典型年的生成中，傳統(tǒng)的Finkelstein-Schafer統(tǒng)計(jì)方法對(duì)氣象參數(shù)賦予了固定的權(quán)重因子，但有關(guān)研究表明，由于地域間氣象資源不同，氣象參數(shù)權(quán)重因子的固化有待商榷。針對(duì)挑選典型年時(shí)氣象參數(shù)權(quán)重因子統(tǒng)一與否對(duì)典型年挑選結(jié)果和建筑能耗模擬準(zhǔn)確性的影響問(wèn)題，選同一建筑熱工分區(qū)中寒冷地區(qū)的代表城市北京和拉薩，分別使用FS方法和主成分法進(jìn)行了典型年的挑選，并對(duì)典型公共建筑建模進(jìn)行了能耗模擬分析。結(jié)果表明：FS統(tǒng)計(jì)方法適于表征單獨(dú)氣象參數(shù)的長(zhǎng)期相似性，但存在對(duì)太陽(yáng)輻射參數(shù)權(quán)重賦予過(guò)大的問(wèn)題，適用于太陽(yáng)能豐富地區(qū)；而主成分法適合尋求當(dāng)?shù)貧庀筚Y源的本質(zhì)特征，使用主成分法時(shí)對(duì)氣象參數(shù)的選擇尤為重要。

典型氣象年；權(quán)重因子；寒冷地區(qū)；建筑能耗模擬

建筑在整個(gè)生命周期內(nèi)高效運(yùn)營(yíng)，需要在設(shè)計(jì)初期進(jìn)行定量的能耗模擬分析，擁有代表當(dāng)?shù)貧夂蛱卣鞯牡湫蜌庀竽?Typical Meteorological Year，TMY)數(shù)據(jù)是其必要條件。建筑設(shè)計(jì)用TMY是指從長(zhǎng)期(一般國(guó)際公認(rèn)為30 a)中選取的一個(gè)“虛擬年”，由12個(gè)典型月(Typical Meteorological Month，TMM)組成，每個(gè)TMM是在選擇期內(nèi)，最能代表當(dāng)?shù)卦撛職夂蛞?guī)律的月份，TMY能代表氣候的長(zhǎng)期變化規(guī)律[1]。TMY生成的方法，國(guó)際上常用的是由美國(guó)Sandia國(guó)家實(shí)驗(yàn)室于1978年提出的具體分析方法為Finkelstein-Schafer統(tǒng)計(jì)方法[2]、標(biāo)準(zhǔn)偏差方法[3-5]和主成分分析方法[6-8]。前兩種方法選取最能代表室外氣象特征的氣象參數(shù)(干球溫度、露點(diǎn)溫度、風(fēng)速以及水平面總輻射)，依據(jù)對(duì)建筑能耗影響力的大小賦予不同的權(quán)重因子后匯總成一個(gè)參數(shù)，氣象參數(shù)權(quán)重因子的賦予如表1所示。隨著研究的深入，許多學(xué)者提出了氣象參數(shù)權(quán)重因子的選取不同導(dǎo)致典型年結(jié)果的差異[9]，對(duì)建筑能耗的影響雖然以干球溫度和太陽(yáng)輻射為主，濕度和風(fēng)速所占的比例較小，但我國(guó)地域遼闊，氣象資源分布不一，加之山地高程的影響，氣象參數(shù)權(quán)重因子的固化對(duì)典型年準(zhǔn)確性的影響有待商榷。針對(duì)氣象參數(shù)權(quán)重因子統(tǒng)一與否對(duì)典型年挑選結(jié)果的影響及對(duì)建筑能耗模擬準(zhǔn)確性的影響問(wèn)題，對(duì)同屬建筑熱工分區(qū)中寒冷地區(qū)的代表城市北京和拉薩，分別使用FS統(tǒng)計(jì)方法和主成分法進(jìn)行了相關(guān)分析。

1 研究現(xiàn)狀

利用主成分法選取典型氣象年，是對(duì)建筑能耗影響力較大的氣象參數(shù)利用主成分法求出特征向量作為系數(shù)得出綜合表達(dá)式，對(duì)比得出與“均值”最接近的主成分月(Typical Principal Component Month，TPCM)組成主成分年(Typical Principal Component Year，TPCY)[6]。此方法建立在不同區(qū)域氣象因子權(quán)重不統(tǒng)一的思想上，尋求對(duì)建筑能耗有影響的氣象參數(shù)對(duì)本地氣候特征的貢獻(xiàn)率。用主成分法得出的氣象參數(shù)的權(quán)重因子不再統(tǒng)一化，表2是幾個(gè)代表城市用主成分法得出的氣象因子的權(quán)重及主成分表達(dá)式。

表1 幾種典型氣象年挑選參數(shù)及其權(quán)重

表2 用主成分法挑選典型氣象年綜合表達(dá)式及氣象參數(shù)的權(quán)重

注：Z1、Z2、Z3、Z4和Z5分別代表標(biāo)準(zhǔn)化后的干球溫度月均值、水平面總輻射月均值、氣壓月均值、相對(duì)濕度月均值和平均風(fēng)速月均值

2 研究方法

在《民用建筑熱工設(shè)計(jì)規(guī)范》(GB50176-93)中，對(duì)中國(guó)建筑熱工設(shè)計(jì)分區(qū)為嚴(yán)寒地區(qū)、寒冷地區(qū)、夏熱冬冷地區(qū)、夏熱冬暖地區(qū)和溫和地區(qū)[10]。不同氣候區(qū)化的主要依據(jù)是其所處地域的氣象條件。北京和拉薩同屬寒冷地區(qū)的建筑熱工分區(qū)，但氣象資源顯著不同。由圖1和圖2兩個(gè)地區(qū)長(zhǎng)期(30a)逐月的太陽(yáng)輻射和干球溫度的均值可見(jiàn)，拉薩地區(qū)較北京地區(qū)，太陽(yáng)能資源豐沛，而氣溫變化幅度小。鑒于兩地區(qū)氣象資源不同，分別用FS統(tǒng)計(jì)方法和主成分法驗(yàn)證對(duì)TMY選取結(jié)果的差異，及其對(duì)建筑能耗模擬結(jié)果的影響。

圖1 用FS統(tǒng)計(jì)和主成分法得出的TMM與逐年水平面太陽(yáng)總輻射月均值Fig.1 The monthly mean horizontal global solar radiation of the years and TMM selected by FS statistic and principal component analysis

圖2 用FS統(tǒng)計(jì)和主成分法得出的TMM與逐年平均氣溫月均值Fig.2 The monthly average temperature of the years andTMM selected by FS statistics and principal component analysis

利用主成分法對(duì)于氣象參數(shù)的選擇，文獻(xiàn)[11]對(duì)建筑能耗有影響的氣象參數(shù)進(jìn)行了偏相關(guān)分析，以平均氣溫、水平面太陽(yáng)總輻射、大氣壓和相對(duì)濕度4項(xiàng)氣象參數(shù)為選擇依據(jù)，確定了節(jié)能分析氣象年(AnalysisofEnergyEfficiencyMeteorologyYear，AEEMY)[12]；文獻(xiàn)[6]對(duì)干球溫度、濕球溫度和水平面太陽(yáng)總輻射進(jìn)行了主成分分析，得出了哈爾濱、北京、上海、昆明和香港分別代表中國(guó)5個(gè)建筑熱工分區(qū)的城市的主成分年。該文在采用主成分法選取典型年時(shí)，為了和FS統(tǒng)計(jì)方法比較，加入氣象參數(shù)平均風(fēng)速，利用干球溫度、氣壓、水平面太陽(yáng)總輻射、相對(duì)濕度、平均風(fēng)速選取主成分年即典型年。分析的原始?xì)庀髷?shù)據(jù)來(lái)自于各省、市、自治區(qū)氣候資料處理部門逐月上報(bào)的《地面氣象記錄月報(bào)表》的信息化資料，氣象數(shù)據(jù)記錄長(zhǎng)度取1971年-2000年。對(duì)于原始數(shù)據(jù)中氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量的控制及處理依據(jù)文獻(xiàn)[13]中的方法。

3 典型年結(jié)果

選取寒冷地區(qū)的代表城市北京、拉薩，分別用主成分法和FS統(tǒng)計(jì)方法生成的典型年結(jié)果如表3所示。兩城市用FS統(tǒng)計(jì)方法和主成分法得出的典型月與逐年水平面太陽(yáng)總輻射月均值和平均氣溫月均值比較如圖1和圖2所示。

表3 北京、拉薩用FS統(tǒng)計(jì)方法和主成分法得出的典型氣象年

對(duì)比逐年實(shí)際月均值，北京用FS統(tǒng)計(jì)方法和主成分法挑選出的典型月水平面太陽(yáng)總輻射偏差率分別為2.26%和6.8%；拉薩用FS統(tǒng)計(jì)方法和主成分法挑選出的典型月水平面太陽(yáng)總輻射偏差率分別為0.13%和0.37%；北京用FS統(tǒng)計(jì)方法和主成分法挑選出的典型月平均溫度偏差率分別為5.5%和5.8%；拉薩用FS統(tǒng)計(jì)方法和主成分法挑選出的典型月平均溫度偏差率分別為0.56%和1.27%。

用FS統(tǒng)計(jì)方法比主成分法得出的典型月更接近逐年實(shí)際月均值，原因在于產(chǎn)生TMY時(shí)，F(xiàn)S統(tǒng)計(jì)方法使用的是氣象參數(shù)的日均值，其方法在統(tǒng)計(jì)學(xué)原理上不僅考慮到了氣象參數(shù)的平均狀況，還考慮了對(duì)比月與長(zhǎng)期累積分布的接近程度。主成分法使用的是氣象參數(shù)的月均值，在考察數(shù)據(jù)的細(xì)致程度上不如FS統(tǒng)計(jì)方法；且此方法沒(méi)有考慮日較差，日較差和平均溫度、水平面太陽(yáng)輻射一樣，也是能反映一個(gè)地區(qū)的氣候狀況的重要?dú)庀髤?shù)指標(biāo)[11]。

4 建筑能耗模擬結(jié)果

氣象參數(shù)權(quán)重因子選取方法的不同生成了不同的典型年結(jié)果，為探討FS統(tǒng)計(jì)方法和主成分法選取的典型年對(duì)建筑能耗模擬影響的準(zhǔn)確性，該文對(duì)典型建筑建模，并進(jìn)行能耗逐時(shí)動(dòng)態(tài)模擬。住宅建筑的人員組成及時(shí)間表的隨機(jī)性，常導(dǎo)致模擬結(jié)果不準(zhǔn)確，而公共建筑因其固定的時(shí)間表和相對(duì)穩(wěn)定的能耗需求，能耗模擬的結(jié)果相對(duì)準(zhǔn)確[14]。因北京和拉薩同屬建筑熱工分區(qū)中的寒冷地區(qū)，建模對(duì)象選取一棟5層的辦公建筑，建模標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)《公共建筑節(jié)能設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)》(GB 50189-2005)[15]中寒冷地區(qū)圍護(hù)結(jié)構(gòu)熱工參數(shù)規(guī)定。建筑模型北軸夾角為0°，層高3.8 m，標(biāo)準(zhǔn)層37.8 m×35.7 m，建筑物概況和設(shè)備參數(shù)指標(biāo)如表4所示，圍護(hù)結(jié)構(gòu)材料及熱工性能取值如表5所示。應(yīng)用模擬軟件為Energy plus[16]軟件，Energy plus是由美國(guó)能源部和伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室協(xié)作開(kāi)發(fā)的行業(yè)內(nèi)廣泛認(rèn)可的建筑能耗分析軟件，對(duì)TMY能耗模擬結(jié)果的比較以1971年—2000年逐年能耗模擬的平均值為標(biāo)準(zhǔn)。

表4 模擬建筑物概況及設(shè)備參數(shù)

表5 建筑模型圍護(hù)結(jié)構(gòu)材料及熱工性能取值

計(jì)算FS統(tǒng)計(jì)方法和主成分法選出的TMY的能耗模擬與逐年能耗模擬平均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差如表6所示，模擬全年逐月耗電量和消耗天然氣量情況如圖3和圖4所示。結(jié)果表明：對(duì)北京地區(qū)，主成分法挑選出的典型年更接近逐年能耗模擬平均值；對(duì)拉薩地區(qū)，F(xiàn)S統(tǒng)計(jì)方法較主成分法挑選出的典型年更接近逐年能耗模擬平均值。FS統(tǒng)計(jì)方法中，賦予太陽(yáng)輻射的權(quán)重因子達(dá)到1/2，由于我國(guó)各地氣象資源優(yōu)勢(shì)不同，拉薩較北京太陽(yáng)能資源豐富，與30 a逐年能耗模擬的平均值對(duì)比，F(xiàn)S統(tǒng)計(jì)方法較主成分法適合拉薩；利用氣象參數(shù)干球溫度、氣壓、水平面太陽(yáng)總輻射、相對(duì)濕度、平均風(fēng)速五參數(shù)選取的主成分法更適合北京。該文建模的公共建筑，全年耗電量分為照明用電和夏季空調(diào)降溫用電，兩地區(qū)典型年耗電量對(duì)比逐年耗電量均值的模擬偏差較小，建筑模型的參數(shù)設(shè)置合理；冬季采暖消耗天然氣量與逐年消耗天然氣量均值模擬偏差較大，北京用FS統(tǒng)計(jì)方法挑選出的TMY偏差達(dá)到33.92%，針對(duì)建筑氣候的熱工分區(qū)可更加細(xì)化，地域性的圍護(hù)結(jié)構(gòu)的適當(dāng)調(diào)整有助于能耗模擬的準(zhǔn)確。

表6 北京和拉薩用兩種方法挑選的TMY對(duì)比逐年能耗模擬的偏差

圖3 北京用兩種方法生成TMY與逐年能耗模擬的對(duì)比Fig.3 The contrast of energy consumption by simulnted with TMY chosen in two methods and the years of Lhasa Beijing

圖4 拉薩用兩種方法生成TMY與逐年能耗模擬的對(duì)比Fig.4 The contrast of energy consumption by simulated with TMY chosen in two methods and the years of Lhasa

5 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)生成典型氣象年時(shí)，氣象參數(shù)權(quán)重因子的統(tǒng)一與否對(duì)典型年的挑選和建筑能耗動(dòng)態(tài)模擬結(jié)果的影響問(wèn)題，挑選建筑熱工分區(qū)中寒冷地區(qū)的代表城市北京和拉薩，分別用FS統(tǒng)計(jì)方法和主成分法生成典型氣象年，并依照標(biāo)準(zhǔn)對(duì)典型公共建筑建模，模擬不同方法下的能耗進(jìn)行比較性研究，結(jié)論如下：

1)在長(zhǎng)期的時(shí)間段內(nèi)，表征某種氣象參數(shù)的典型性時(shí)，F(xiàn)S統(tǒng)計(jì)方法具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)。

2)由于地域氣象資源優(yōu)勢(shì)不同，使用FS統(tǒng)計(jì)方法挑選TMY，適合太陽(yáng)能豐富地區(qū)，在全國(guó)范圍內(nèi)使用，則存在對(duì)太陽(yáng)輻射參數(shù)權(quán)重賦予過(guò)大的問(wèn)題。

3)建筑熱工分區(qū)的主要依據(jù)是所在地區(qū)的溫度指標(biāo)，但同一熱工分區(qū)中，由于高程、濕度、風(fēng)速等地域性氣象資源不同，挑選典型年時(shí)權(quán)重不應(yīng)簡(jiǎn)單固化。利用主成分法尋求當(dāng)?shù)貧庀筚Y源的本質(zhì)特征，氣象參數(shù)的選擇對(duì)典型年結(jié)果的準(zhǔn)確性尤為重要。研究不同地域氣象參數(shù)的權(quán)重因子對(duì)建筑能耗模擬的準(zhǔn)確性具有基礎(chǔ)科學(xué)意義。

[1] Marion W，Urban K，User’s manual for TMY2’s[R].National Renewable Energy Laboratory，1995.6

[2] Hall I J. Generation of typical meteorological years for 26 SOL2MET stations [C]∥Proceedings of the 1978 Annual Meeting of the American Section of the International Solar Energy Society，Denver，1978 ：669-671.

[3] 張晴原,楊洪興.中國(guó)建筑用標(biāo)準(zhǔn)氣象數(shù)據(jù)手冊(cè)[M].北京:中國(guó)建筑工業(yè)出版社，2012.

[4] Zhang Q，Joe Huang，Yang H. Development of the typical and design weather data for Asian locations [J]. Journal of Asian Architecture and Building Engineering，2002，1(2):49-55.

[5] 中國(guó)氣象局氣象信息中心氣象資料室,清華大學(xué)建筑技術(shù)科學(xué)系.中國(guó)建筑熱環(huán)境分析專用氣象數(shù)據(jù)集[M].北京:中國(guó)建筑工業(yè)出版社，2005.

[6] Liu Y，Kevin K W, Wan D H W,et al.A new method to develop typical weather years in different climates for building energy use studies [J].Energy,2011,(36):6121-6129.

[7] Lam J C，Kevin K W,Wan S L，et al. Principal component analysis and long-term building energy simulation correlation [J].Energy Conversion and Management，2010,51：135-139.

[8] Lam J C，Wan K K W，Cheung K L，et al.Principal component analysis of electricity use in office buildings [J].Energy and Buildings，2008,40：828-836.

[9] 楊洪興,呂琳,婁承芝,等.典型氣象年和典型代表年的選擇及其對(duì)建筑能耗的影響[J].暖通空調(diào),2005,35(1):130-133.

Yang H X，Lyu L，Lou C Z，et al.Selections of typical meteorological year and example weather year and their effects on building energy consumption [J].HV & AC，2005,35(1):130-133.(in Chinese)

[10] 劉加平.建筑物理[M],北京：中國(guó)建筑工業(yè)出版社,2009.

[11] 劉大龍.區(qū)域氣候預(yù)測(cè)與建筑能耗演化規(guī)律研究[D].西安：西安建筑科技大學(xué)，2011.

[12] 劉大龍,劉加平,楊柳,等.氣候變化下建筑能耗模擬氣象數(shù)據(jù)研究[J].土木與環(huán)境工程,2012,34(2):110-114.

Liu D L，Liu J P，Yang L，et al.Analysis on Simulation meteorological data under climate change [J].Journal of Civil，Architectural & Environmental Engineering，2012,34(2):110-114.(in Chinese)

[13] 楊柳,李昌華,劉加平.典型氣象年生成方法及原始?xì)庀髷?shù)據(jù)質(zhì)量分析[J].氣象科技，2006.34(5):596-599.

Yang L，Li C H，Liu J P.Generating method of typical meteorological years and quality analysis of raw meteorological data [J].Meteorological Science and Technology，2006，34(5)：596-599.(in Chinese)

[14] 劉大龍,劉加平,楊柳. 建筑能耗計(jì)算方法綜述[J].暖通空調(diào)，2013,43(1)：95-99.

Liu D L，Liu J P，Yang L.Review of building energy consumption calculation [J].HV & AC，2013,43(1)：95-99.(in Chinese)

[15] GB 50189—2005.公共建筑節(jié)能設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)[S].北京:中國(guó)建筑工業(yè)出版社,2005

[16] Energy Plus，United States Department of Energy。Energy Plus Energy Simulation Software[EB/OL].http://www.eere.energy.gov/buildings/energyplus.

(編輯 胡 玲)

Determination of the weighing values of meteorological parameters in TMY of building energy consumption simulation

LiHongliana，YangLiub，YuJunqia，HouLiqiangb，XuXinyina

(a. School of Information and Control Engineering；b.College of Architecture, Xi’an University of Architecture and Technology, Xi’an 710055,P.R.China)

In the generation of the typical meteorological year(TMY)for building energy consumption simulation, the traditional Finkelstein-Schafer statistical method given fixed weighting factors to the meteorological parameters, but the relevant studies showed that there was debate for the curing of weighting factors of meteorological parameters due to the different regional meteorological resources. Aiming at the weighting factors of metorological parameters unity or not in selection of TMY and the impact of building energy consumption simulation, Beijing and Lhasa on behalf of the cold region in building thermal partitions, based on the methods of FS and principal component analysis(PCA)was analyzed. The results showed that the FS statistical method is suitable for the similarity characterization of meteorological parameters for a long time and suitable for the solar energy rich area, there is too much weight given to solar radiation parameters across the country; and the PCA method is suitable for the essential characteristics of the local meteorological resources, choice of meteorological parameters is particularly important when using this method.

typical meteorological year；weighting factor；cold region；building energy consumption simulation

10.11835/j.issn.1674-4764.2015.01.005

2014-07-08

陜西省重點(diǎn)科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目(2012 KCT-11)；國(guó)家自然科學(xué)基金(51108366)

李紅蓮(1980-)，女，博士生，主要從事綠色建筑技術(shù)研究，(E-mail)lihonglian_lhl@163.com。

Foundation item：Shaanxi Province Key Science & Technology Innovation Team(No.2012 KCT-11)；National Natural Science Foundation of China(No.51108366)

TU111.3

A

1674-4764(2015)01-0023-06

Received：2014-07-08

Author brief：Li honglian(1980-)，doctoral candidate,main research interest:green building technologies,(E-mail)lihonglian_lhl@163.com.