大型商業(yè)建筑空調(diào)負(fù)荷預(yù)測方法的研究.pdf

1、針對商業(yè)建筑暖通空調(diào)系統(tǒng)能耗高的特點(diǎn)，為優(yōu)化空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行策略，把大型商業(yè)建筑的空調(diào)負(fù)荷預(yù)測作為研究對象，分析了大型商業(yè)建筑空調(diào)負(fù)荷顯著性影響因素，建立基于氣象預(yù)報(bào)和室內(nèi)人員密度的空調(diào)負(fù)荷逐時(shí)預(yù)測模型，用于預(yù)測下一日空調(diào)逐時(shí)負(fù)荷，作為優(yōu)化空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行策略和確定蓄能空調(diào)蓄能量的依據(jù)。
　　以天津市為例，首先調(diào)研大量規(guī)范文獻(xiàn)和30座實(shí)體商業(yè)建筑，建立大型商業(yè)建筑特征模型?；谔卣髂Ｐ?，采用正交實(shí)驗(yàn)，對空調(diào)負(fù)荷的顯著性影響因素進(jìn)行了研究，

2、確定了室內(nèi)人員密度為商業(yè)建筑空調(diào)負(fù)荷的顯著性影響因素。其次，分析了室外氣象參數(shù)與室內(nèi)人員密度對空調(diào)負(fù)荷的延遲影響效果，初步確定了合適的室外氣象參數(shù)以及室內(nèi)人員密度作為預(yù)測模型的輸入變量。之后，利用逐步回歸法，排除空調(diào)負(fù)荷不顯著影響因素，減少預(yù)測模型的輸入變量，簡化預(yù)測模型。最后，對幾種預(yù)測方法的適用性及預(yù)測精度進(jìn)行了計(jì)算分析，結(jié)果表明：帶反饋的多元線性回歸模型預(yù)測空調(diào)逐時(shí)冷負(fù)荷取得較高的預(yù)測精度；改善的溫特季節(jié)指數(shù)平滑模型對于波動(dòng)較大的

3、空調(diào)逐時(shí)熱負(fù)荷取得較高的預(yù)測精度。
　　通過本文研究，發(fā)現(xiàn)人員密度為商業(yè)建筑空調(diào)冷負(fù)荷和熱負(fù)荷的最顯著性影響因素，新風(fēng)量及室內(nèi)照明和設(shè)備功率密度對空調(diào)冷熱負(fù)荷的影響作用也比較大，為顯著或接近顯著性影響。
　　把室內(nèi)人員密度作為自變量，這樣做提高了商場建筑空調(diào)負(fù)荷預(yù)測精度。將本文提出的負(fù)荷預(yù)測方法應(yīng)用于天津市某商業(yè)建筑 A的負(fù)荷預(yù)測，預(yù)測結(jié)果表明：利用帶反饋的多元線性回歸模型預(yù)測逐時(shí)空調(diào)冷負(fù)荷取得了較高的預(yù)測精度，其平均相對誤