湖南大学开题报告

湖南大学硕士学位论文开篇报告姓氏* * *学号* * * * * * * *完成了学分32所属大学土木工程学院一级纪律土木工程第二次学问加热、供气、通风和空调项目指导教师* * *教授问题开始时间2014.01研究方向信封节能技术论文标题公共建筑分类方法及冷负荷预测研究一、文献综述1我国正处于快速城市化发展阶段，以地球形式建设，具有区域空调系统的建筑越来越多。地区建筑空调系统比单体建筑复杂，投资也多，能耗大。区域建筑的加热与冷却荷载预测是建筑区域能源规划和区域冷却加热系统设计阶段荷载计算的基础和关键因素。目前国内外单栋建筑的冷热负荷预测方法比较成熟，主要有基于历史数据的外推和数值模拟预测方法。区域建筑由具有多种不同类型和功能的建筑组成，因此负荷预测方法和单体建筑不同。区域空调加热系统建设一般分为规划和规划、初步设计、施工设计、运营管理等，根据已知条件，空调负荷预测的准确度要求不同。一、区域建筑冷热负荷预测的一般方法1.单位面积指标法。通常的计算方法是用单位面积指标法估算各单体建筑的负荷，简单地叠加各单体建筑的负荷，然后乘以同时使用系数。此方法是预测分区建筑负荷时静态估计不足的方法，因为分区内所有建筑同时发生多个影响因素的概率较小，使用单位面积指示符方法必然会高估分区总负荷。1992年李英安分析说，建筑施工、使用功能、建筑方向、建筑高度、窗墙比率等都影响空调建筑发生设计冷负荷的时间。这将改变每个房间以及每个建筑发生制冷设计冷负荷的时间，讨论了单个建筑、建筑和建筑制冷设计冷负荷的统计方法，从而使建筑的制冷设计冷负荷在一段时间内复盖每个建筑的冷负荷，然后获得最大值。2.基于历史数据的外推方法。基于历史数据的外推基于大量历史能耗数据，利用统计分析和相关数据处理等技术推导负荷与影响因素之间的关系，建立负荷预测范式。这个该方法主要是回归分析和人工智能方法。2.1回归分析。自1984年Forrester等使用多元线性回归预测方法完成某商业建筑冷却电力需求预测以来，国内外专家也应用该方法预测和研究了建筑物的空调负荷。2002年，Dotzauer等使用统计回归方法推导了区域系统热负荷和室外温度以及人类行为两个主要因素的简单模型，预测了斯德哥尔摩特定区域热系统负荷，并与相应的测量值进行了比较，验证了该简单模型在误差容限内的实用性。2008年，Pedersen(例如Pedersen)根据测量的区域热电值预测建筑区域的热电负荷。这里，热负荷使用分段线性回归分析，得到了引导多能量系统能量计划的温度从属和无温度从属两部分的回归方程。2.2 .人工智能。人工智能预测方法包括人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和灰色理论(Grey Theory)等方法。1991年，Kreider和Wang首次在建筑空调设备的能耗预测工作中引入了神经网络方法。此后国内外学者广泛开展了神经网络预测模型的研究。2010年，姜小强和朗对特定地区冷却系统冷却水供应温度和流量进行了测量和分析，分析了实际每小时冷却负荷，并建立了改进的人工神经网络负荷预测模型，进行了该地区负荷预测。结果表明，人工神经网络算法的负荷预测值更符合实际值。2.3数值模拟预测方法。随着计算机的发展，建筑能耗计算不断更新，从手工到详细的计算机时间计算。利用能耗计算软件进行负荷预测是建立建筑模型的关键。因为分区建筑的类型和数量很多，为了确保计算精度，为了大幅减少负荷计算的工作量，通常最好创建典型的建筑模型以进行负荷仿真预测。建立每个建筑的一般建筑模型(反映目前社会该类型建筑的建筑形式、建筑大小、建筑围护结构的组成、建筑扰动情况等的代表性建筑)，然后使用能源消耗模拟软体模拟各种建筑单位面积荷载性质曲线，并由下而上方法(Bottom-up)延伸会取得区域建筑内的整体荷载。2000年黄等将1991年统计的现有建筑分为年代、使用功能、场所、建筑规模等481个类别，建立典型建筑，并输入GRI调查的资料DOE-2模拟建筑单位面积荷载扩展取得了各种建筑的总冷却与冷却荷载，并使用它来评估美国建筑的总冷却与冷却荷载。2004年Chow等使用该方法对香港九龙地区东南部的一个开发新区进行负荷预测，并指导区域系统方案的确定，取得了很好的效果。2008年，屈原等通过世博会研究，使用能源消耗分析软件DOE-2进行了上海世博会区部分园区的动态负荷预测分析了世博会地区各建筑的空调负荷特性，包括会话期间每小时的空调动态负荷、空调负荷率的时间分布、月空调负荷、设计日每小时的负荷等。2011年，一个田冲、丹木林为了对城市能源计划期间的负荷预测，建立了典型建筑的动态负荷数据库。3.其他方法。2008年，龙威定指出，正确的区域冷负荷预测应采用方案分析方法。元祥等应用方案分析分别设置了不同的室外气候条件和建筑物内的负荷强度方案，列出了各种功能建筑物的使用时间表，从而分析了同一时间不同建筑物的不同方案，确定了区域建筑物的总冷负荷。2009年，鸳鸯和龙首先假定单个建筑都是具有相同建筑材质(朝向相同方向或90)的矩形建筑，分析建筑冷负荷的组成和影响因素，将区域建筑合并为仅具有内部和外部扰动冷负荷分布特性的要素建筑，然后使用能量消耗仿真软件进行模拟，从而表明区域建筑的冷负荷预测可以转换为该特性建筑的冷负荷预测。2010年，王振江提出了基于建筑冷负荷指数和气象参数的负荷元素方法，用于计算建筑围护的负荷、新风负荷、人员负荷、照明负荷和设备负荷随时间推移的总建筑冷负荷。通过用负荷系数法预测北京地区办公楼的冷负荷，预测的这种类型建筑冷负荷的动态特性与实际运行的空调系统的负荷波动规律相匹配，表明该方法在预测空调负荷动态变化规律方面具有一定的可行性。二、区域建筑冷热负荷预测方法的比较与分析区域索引方法是静态估计方法，不能用于动态计算。区域建筑每小时动态负荷计算有助于能源规划和区域能源系统规划的设计，并提高建筑项目的能源利用率。回归分析预测方法，预测很简单，但预测准确度不高。人工智能预测方法具有非线性处理的优点，将神经网络与其他方法相结合，是进一步提高预测准确度的未来预测趋势。基于历史数据的外推方法是现有的广泛使用的方法，基于大量建筑能耗审计数据，其物理意义不明显。对于本地建筑，需要大量特定建筑或整个区域的每小时能耗统计信息。目前国内这一领域的统计还不充分，因此，做好建筑能耗审计工作，充分积累能源消费数据是这种预测模式的基本。数值模拟可让您建立建筑模型，输入准确的气象参数，以及建筑的详细资料和设计参数，快速取得动态荷载。但是，分区建筑需要对不同类型的建筑建模，计算经常进行适用于现有建筑，同时使用典型建筑的负荷预测方法计算大型区域的总能耗用于预测新建筑的负荷，这些新建筑没有大规模的历史能耗统计信息，也没有详细的建筑信息规划期间。因为分析场景需要设置多个方案，所以分析的复杂性和建筑内荷载强度的数量会增加化学化还有问题。由于负荷因素方法和虚拟建筑，集成方法都计算复杂，预测精度不高，还在改进开发。三、结论和展望总之，使用能耗模拟软件预测建筑负荷需要大量时间和时间，人们不使用，而在不丢失计算精度的情况下简化计算方法，并分析负荷影响因素，是本阶段建筑冷负荷预测的主要研究内容。二、主题的背景和重要性全球能源危机日益加剧，随着我国城市化进程的推进，建筑小区越来越多，建设地区的能源消费成为公共建筑节能的首要课题。区域建筑用能源计划对节能减排具有重要意义，可以合理使用能源、科学用能源、综合用能源、综合用能源。由于节能及减排情况迫切，中国从分布式制冷到中央空调，目前有发展到区域冷却的趋势。但是分区建筑冷负荷预测是规划和设计分区冷系统的基础和核心。在低碳城市建设中，为了整合可再生能源和“未使用的能源”，需要在区域层面考虑能源系统，并在规划阶段对区域内所有建筑冷负荷进行明确预测。因此，请准确预测分区建筑的冷负荷，以避免在规划期间冷负荷过大时需要解决的问题。目前，区域规划阶段使用指标估算方法来预测建筑冷负荷。该方法采用单位面积负荷指数法估算各单体建筑的负荷，然后简单叠加各单体建筑的负荷，再乘以并发使用系数，静态估计方法存在很多问题。在分区级别，分区内所有建筑同时发生多个影响因素的概率较小。因此，使用负荷指示器方法必然会高估分区的总负荷，从而导致能量浪费。为了更好地使用单位面积负荷指示器值计算公共建筑的冷负荷，本文基于公共建筑，以及中国的特殊气候分布和建筑传统，基于不同气候区域的建筑特性和负荷影响因素创建了一系列基准建筑分类模型，使用能量消耗模拟软件DesignBuilder执行年度动态负荷特性分析，构建了公共建筑冷负荷指数数据库，并提供了公共建筑冷负荷预测的参考三、研究的主要内容1.建立典型建筑模型典型建筑是当前社会中能够反映该类型建筑的建筑形式、建筑规模、建筑围护结构的构成、建筑内乱情况等的代表性建筑。分区计划阶段没有用于冷负荷仿真计算的特定建筑信息，因此典型建筑应配置为冷负荷模型的基础。(1)建筑物的分类。区域内的建筑由使用功能不同、使用功能相同但大小不同的建筑组成。研究和调查建筑的分类，包括建筑的不同使用功能和建筑尺寸。(2)确定影响其他建筑类型冷负荷的因素，并设计项目仿真模型的输入参数。可以将影响因素分为建筑物本身的物理因素、扰动因素和扰动因素进行分析。区域间的划分，首先根据中国气候的5个区域，根据当地的气候条件和习俗进行分类。然后，根据建筑的可能方向、封套、体形系数、窗墙比例、人们的生活习惯、照明、室内和室外设计参数、新鲜空气量等，进一步对同一类型的建筑进行分类。典型建筑的工程模拟。使用能源消耗模拟软体建立一般建筑模型，计算多个品类之一般建筑的荷载性质，并适当地处理。3.典型建筑的输出负荷校正。标准建筑荷载强度和样品的可靠性。4.使用自上而下的方法，将负荷从单个建筑负荷扩展到建筑园区。调整后的典型建筑负荷特性形成了数据库，用于在规划阶段计算冷却建筑区域的动态负荷。四、工作的重点和难点，提出的解决方案工作的重点和困难1)区域内的建筑物由使用功能不同、使用功能相同但大小不同的建筑物组成。通过多种方法对建筑进行分类，合理对建筑区域内的建筑进行分类是本文最重要的问题，这是关于建筑整体负荷预测的准确性。2)确定典型建筑的模型创建和输入参数。典型的建筑必须能够表示此类建筑的基本特性，尤其是荷载特性。但是典型的建筑不是实际存在的建筑，而是平均化了这样的建筑的一个代表虚拟建筑。典型建筑的输入参数(如体形系数、正面、窗户墙比、信封、建筑师、照明、设备、新鲜空气量、室内设计参数等)因地区而异，并且因建筑而异。3)因为测试的随机性和分类的泛化，这是为了最小化预测误差。需要补偿输出负载。解决对策1)分析影响负荷的主要影响因素和灵敏度，根据建筑物的不同使用功能和建筑物规模指导建筑物的分类。分类主要考虑到建筑的负荷特性而有所不同。2)确定研究或每个地区的节能规范(使用限制)、建筑的体形系数、窗壁比率、建筑的封套(r值)、人、设备、照明、室外空气、室内设计参数等。室内空间布置可以基于具有代表性的这种典型建筑的一般布置。3)将典型建筑输出的负荷特性与以前的统计能耗数据进行比较分析。当然，这里只比较负荷强度。如果有大错误，则需要检查并调整典型建筑的模型或模拟输入参数。五、论文的工作量和进展工单数量：论文计划写3-5万字，整个研究时间定在16个月左右。进度安排：2014.1-2014.2审查大量文献，收集相关资料，根据需要对地区建筑进行分类。2014.2-2014.3根据现有文献验证论文的可行性，初步建立了典型的建筑模型。2014.3-2014.6通过现场调查或每个气候区域的建筑节能标准确定和模拟典型建筑的输入参数。将检查2014.6-2014.7输出的动态载荷曲线，并进行误差大的模型调整。取得更精确的动态负载曲线。2014.72014.10通过案例研究验证和分析此方法的可用性和现有问题。在2014.10-2015.3讲师的指导下，以实验数据和已经学习的理论知识为基础，确定毕业论文的框架，并上交毕业论文草稿。2015.3-2015.5修改和检查毕业论文，在导师指导下完成最终草稿，准备回答。(此表格的可附加页面)六、论文的预期成果和创新点预期结果：1)建立各种一般建筑，以更准确地表示荷载性质类似的建筑。2)计算各种典型建筑的更精确