气候变化对上海市办公建筑暖通空调能耗影响分析

孙雅琼，季　亮(上海市建筑科学研究院，上海　200032)

全球变暖趋势已成不争事实。工业化以来，全球大气中 CO2、CH4和 N2O 等温室气体浓度持续上升，导致温室效应日益加剧。1959～2010 年，上海市的总体气温呈现显著上升趋势，年均气温序列的变化幅度为 0.5 ℃/10 a。相较 1959～2010 年，2016～2035 年的全球地表温度将上升0.3～0.7 ℃，2081～2100 年将升高 0.3～4.8 ℃，未来年气温序列的发展趋势将和现有趋势保持一致[1-2]。

气候的变化主要体现在室外温度的升高及太阳辐射强度的增大。室外温度的升高导致围护结构传热温差变化，从而影响室内得热；太阳辐射强度的变化则通过透明围护结构的透射影响室内得热[3]。上述气象参数的变化，将直接引起空调采暖系统能耗及其峰值的变化，而照明插座能耗、动力系统能耗及特殊电耗与建筑类型、使用人数密切相关，与气候基本无相关性。

本文主要研究气候变化对公共建筑能耗的影响，并以办公类建筑为典型进行分析，总结能耗影响的机理和规律。

1　模型建立

1.1　建筑模型建立

上海市办公楼建筑总面积占公共建筑总面积(不包括工业厂房)22.82%[4]，是上海市面积最大的公共建筑类型。相较其他公共建筑形式，办公楼中的工作人员作息一致，建筑能耗规律性较强。

M 办公楼是一栋位于徐汇区的写字楼。建筑总面积为21 516.8 m2，共计 20 层，1 层层高为 5.1 m，2～20 层层高为 4.2 m。窗墙比为：东西向 0.24，北向 0.18，南向0.4。其围护结构传热系数如表1 所示。

表1　M 办公楼围护结构传热系数

M 办公楼采用变风量全空气暖通空调系统。该系统冷源为 2 台螺杆式冷水机组，热源为 1 台燃煤常压热水锅炉，配置 3 台冷冻水泵、3 台冷却水泵及 2 台热水泵。系统主要设备参数如表1、表2 所示。

表2　M 办公楼螺杆式冷水机组参数

表3　M 办公楼燃煤热水锅炉参数

1.2　案例设定

选取中国气象数据库中上海市气象数据为基准气象参数，选取室外温度及太阳辐射强度为典型气象参数，标准室外温度及太阳辐射强度分别如图所示[4]。

图1　上海市基准室外温度

(1) 室外温度方案。设定 0.2 ℃ 为室外温度变化步长，使逐时室外干球温度偏离逐时基准室外干球温度 +3 ℃，即设定 31 个不同室外温度的能耗模拟案例。

图2　上海市基准太阳辐射强度

(2) 太阳辐射强度方案。设定 2% 的基准逐时太阳辐射强度为太阳辐射强度变化步长，使太阳辐射强度偏离基准太阳辐射强度 -12%～8%，即设定 11 个不同太阳辐射强度的能耗模拟案例。

2　敏感性分析

将 M 办公楼的建筑基本参数及不同气象数据导入QUEST 软件中，进行室外温度和太阳辐射强度敏感性分析。

2.1　室外温度敏感性分析

不同室外温度的 M 办公楼空调采暖系统能耗及其峰值变化如图3、图4 所示。

图3　不同室外温度下 M 办公楼空调采暖能耗变化

图4　不同室外温度下 M 办公楼空调采暖能耗峰值变化

由图3、图4 可知，室外温度升高 1 ℃，M 办公楼的空调系统能耗约线性增大 0.68 kW·h/m2，空调能耗峰值升高 0.71 W/m2，采暖系统能耗约线性降低 1.08 kW·h/m2，采暖能耗峰值降低 0.57 W/m2。夏季，室外温度升高，室内外温度差变大，办公楼冷负荷增大，空调系统开启率加大、运行时间增长，导致M办公楼空调能耗系统增大，空调能耗峰值升高。冬季，室外温度升高，室内外温度差变小，建筑热负荷减小，建筑采暖系统开启率减小、运行时间减小，导致 M 办公楼采暖系统能耗减小，采暖系统能耗峰值降低。

3.2　太阳辐射强度敏感性分析

不同太阳辐射强度的 M 办公楼空调采暖系统能耗及其峰值变化如图5、图6。

图5　不同太阳辐射强度下 M 办公楼空调采暖能耗变化

图6　不同太阳辐射强度下 M 办公楼空调采暖能耗峰值变化

由图5、图6 可知，太阳辐射强度升高 2%，M 办公楼的空调系统能耗约线性增大 0.03 kW·h/m2，空调能耗峰值升高 0.21 W/m2，采暖系统能耗约线性降低 0.01 kW·h/m2，采暖能耗峰值降低 0.01 W/m2。夏季，太阳辐射强度增大，到达建筑物外表面的太阳辐射量增多，室内的太阳辐射得热增多，建筑冷负荷增大，导致建筑空调系统能耗增大，空调能耗峰值升高。冬季，太阳辐射强度增大，到达建筑物外表面的太阳辐射量增多，室内热负荷减小，导致采暖系统能耗减小，采暖能耗峰值降低。

3　预测模型建立

选取上海市室外温度、太阳辐射强度为自变量，上海市办公楼空调系统能耗、采暖系统能耗、空调系统能耗峰值、采暖系统能耗峰值为因变量，分别验证自变量与因变量的相关性。相关性系数如表4 所示。

表4　相关性系数表

由表4 可知，室外温度与 4 个因变量在 0.01 显著性水平上显性相关，太阳辐射强度与空调能耗峰值在 0.05 显著性水平上显性相关，其余 3 个因变量不相关。

使用 SPSS 软件对自变量及因变量均进行 K-S 检验，结果显示，原样本参数均符合正态分布。不同室外温度、太阳辐射强度条件下的空调采暖能耗及其峰值分别建立回归预测模型。

(1) 空调系统能耗预测模型见式(1)：

式中：CLoff——空调系统能耗，kW·h/m2；

△T——全年逐时室外温度变化，(全年逐时室外干球温度-标准气象年逐时干球温度)，℃。

图7　办公建筑空调系统能耗预测值与模拟值对比图

由图7 可知，办公楼空调能耗预测值与模拟值吻合度较好，残差均匀分布在 0.00 上下，且无规律性、无周期性上下浮动，残差波动范围保持稳定，回归预测结果较为准确。式(1)调整判定系数 R2=0.996，方程显著性检验概率为0.000，CLoff与 △T 的回归关系显著，建立的模型恰当。

(2) 采暖系统能耗预测模型见式(2)：

式中：HLoff——办公楼采暖系统能耗，kW·h/m2。

图8　办公建筑采暖系统能耗预测值与模拟值

由图8 可知，办公楼采暖能耗预测值与模拟值吻合度较好，残差均匀分布在 0.000 上下，残差波动范围保持稳定，回归预测结果较为准确。式(2)调整判定系数R2=0.991，回归方程的显著性检验概率为 0.000，HLoff与△T 的回归关系显著，建立的模型恰当。

(3) 空调系统能耗峰值预测模型见式(3)：

式中：CPoff——建筑空调系统能耗峰值，W/m2；

△S——(全年逐时太阳辐射强度-标准气象年逐时太阳辐射强度)/标准气象年逐时太阳辐射强度。

图9　办公建筑空调系统能耗峰值预测值与模拟值

由图9 可知，空调系统能耗峰值回归预测模型的预测值与模拟值吻合度较好，残差均匀分布在 0.000 上下，且无规律性、无周期性上下浮动，残差波动范围保持稳定，表明回归预测结果较为准确。由模型汇总表格可知，判定系数R2=0.969，调整判定系数 R2=0.968，回归方程的显著性检验概率为 0.000，CPoff与 T 的回归关系显著，建立的模型恰当。

(4) 采暖系统能耗峰值预测模型见式(4)。

式中：HPoff——办公建筑采暖系统能耗峰值，W/m2。

图10　办公建筑采暖系统能耗峰值预测值与模拟值

由图10 可知，采暖系统能耗峰值预测值与模拟值吻合度较好，残差均匀分布在 0.000 上下，残差波动范围保持稳定，表明预测结果较为准确。式(4)调整判定系数R2=0.997，回归方程的显著性检验概率为 0.000，HPoff与△T 的回归关系显著，建立的模型恰当。

4　暖通能耗预测

室外温度是导致办公楼空调采暖能耗及其峰值变化的主要因素。目前，上海市办公建筑面积为 6.860×107m2[4]，室外温度变化时，上海市办公建筑空调采暖能耗及其峰值变化趋势如图11 所示。

图11　室外温度变化对上海市办公楼采暖空调能耗影响

图12　室外干球温度变化对上海市采暖空调能耗峰值影响分析图

由图11、图12 可知，室外温度变化时，上海市办公楼空调采暖能耗及峰值呈线性变化趋势。室外逐时温度升高 1 ℃ 时，上海市办公楼的空调系统能耗增大 4.77×107kW·h，采暖系统能耗减小 7.74×107kW·h，空调能耗峰值升高 4.74×104kW，采暖系统能耗峰值降低 4.08×104kW。

参照 GB/T 2589—2008《综合能耗计算通则》中能源折标准煤参考系数，将采暖空调系统不同的冷热源能耗，折算为标煤，室外逐时温度升高 1 ℃ 时，将多消耗一次能源6.51×107kgce。

5　结　语

(1) 室外温度变化较太阳辐射强度变化对上海市办公建筑暖通空调能耗及其峰值的影响大。

(2) 室外温度升高 1 ℃，M 办公楼的空调系统能耗约线性增大 3%，空调能耗峰值升高 1.6%，采暖系统能耗约线性降低 13.7%，采暖能耗峰值降低 2.89%。

(3) 太阳辐射强度升高 2%，M 办公楼的空调系统能耗约线性增大 0.14%，空调能耗峰值升高 0.47 W/m2，采暖系统能耗约线性降低 0.13%，采暖能耗峰值降低 0.05%。

(4) 使用 SPSS 软件，建立预测模型，如表5 所示。

表5　上海市办公楼暖通空调能耗回归预测模型

(5) 室外逐时温度升高 1 ℃ 时，上海市办公楼的空调系统能耗增大 4.77×107kW·h，采暖系统能耗减小7.74×107kW·h，空调能耗峰值升高 4.74×104kW，采暖系统能耗峰值降低 4.08×104kW，多消耗一次能源6.51×107kgce。

参考文献：

[1] 秦大河, THOMAS S. IPCC 第5次评估报告第1工作组报告的亮点结论[J]. 气候变化研究进展, 2014,10(1)：1-6.

[2] 王丽. 上海地区气象变化特征的分析与研究[D]. 安徽合肥：安徽农业大学, 2013.

[3] 翟蕾. 气候变化对天津市办公建筑制冷和采暖能耗的影响[D]. 甘肃兰州：兰州大学, 2014.

[4] 上海市统计局,国家统计局上海调查总队. 2015上海统计年鉴[M],北京：国家统计出版社,2015.