1.2建筑能耗分析用逐時氣象模型ppt課件

1、建筑能耗分析用逐時氣象模型問題的提出國內(nèi)外氣象模型的研究情況研究目的和主要內(nèi)容 氣象模型建立的總體思路 選擇典型氣象年逐時氣象模型的建立逐時模擬數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)的比較氣象模型的實際應(yīng)用內(nèi)容提要結(jié)論問題的提出l外界氣象條件的變化情況與建筑物的動態(tài)熱特性是研究空調(diào)系統(tǒng)動態(tài)過程的基礎(chǔ)。 l只有基于一整套切實反映氣象環(huán)境的數(shù)據(jù)才能真正對建筑物的冷熱能耗有更加準(zhǔn)確的計算分析，對整個空調(diào)系統(tǒng)的動態(tài)過程有更全面的了解。國內(nèi)外氣象模型的研究情況u統(tǒng)計法u隨機數(shù)模擬法u隨機過程模擬法綜合考慮以上三種建立氣象模型的方法，我們可以看到：統(tǒng)計法利用長期的逐時數(shù)據(jù)構(gòu)成典型年或參考年）。然而我國的逐時氣象觀測數(shù)據(jù)卻很不完整

2、，目前只有少數(shù)城市有近幾年的逐時氣象數(shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)由于某些原因還未公開。除統(tǒng)計法外，氣象模型由分兩步進(jìn)行：首先，用隨機方法模擬逐日氣象參數(shù)；然后，再用模擬出的逐日氣象參數(shù)配出或隨機模擬出最終要求的逐時參數(shù)。隨機數(shù)模擬法和隨機過程模擬法是在逐日數(shù)據(jù)的缺乏的情況下產(chǎn)生的，主要應(yīng)用于逐日數(shù)據(jù)的模擬。然而，這兩種方法所模擬出來的氣象數(shù)據(jù)仍不能完全反映實際的逐日氣象變化規(guī)律。 l隨著我國逐日氣象資料的公開，我們已獲得遍布全國的194個氣象站臺的近50年的逐日氣象數(shù)據(jù)。l在逐日數(shù)據(jù)充足的有利條件下，就無需再用復(fù)雜繁瑣的方法模擬逐日參數(shù)，也就是說，可以越過氣象模型建立的第一步，直接進(jìn)行第二步模擬逐時參數(shù)

3、。研究目的和主要內(nèi)容 l研究目的在逐日實測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，建立一套完備可靠的氣象模型,獲得滿足一定統(tǒng)計要求的全年逐時氣象數(shù)據(jù),為空調(diào)系統(tǒng)動態(tài)過程的研究建立堅實的基礎(chǔ)。 l主要內(nèi)容l在歷年氣象數(shù)據(jù)中挑出具有氣候代表性的典型氣象年；l找出空氣干球溫度、絕對濕度、太陽輻射、風(fēng)速風(fēng)向以及天空有效溫度等氣象參數(shù)的一天內(nèi)的變化規(guī)律，建立各氣象參數(shù)的逐時模型；l驗證逐時氣象模型；l應(yīng)用模型于空調(diào)系統(tǒng)的動態(tài)負(fù)荷模擬中；l模擬全國194個站點的典型年逐時氣象數(shù)據(jù)。氣象模型建立的總體思路 原始逐日氣象數(shù)據(jù)典型氣象年的選擇模擬逐時氣象數(shù)據(jù)干球溫度絕對濕度太陽輻射（直射和散射）天空有效溫度風(fēng)向風(fēng)速原始逐日氣象數(shù)據(jù)構(gòu)成日

4、最高溫度日照小時數(shù)日總輻射日平均風(fēng)速日最大風(fēng)速風(fēng)向日平均大氣壓日最低相對濕度日平均相對濕度日最低溫度日平均溫度原始逐日氣象數(shù)據(jù)來自中國氣象中心典型氣象年的選擇l由于氣象參數(shù)的隨機性，根據(jù)各年的實測氣象參數(shù)來計算建筑負(fù)荷，其結(jié)果常有較大差別；l這就有必要選取一個“典型年”, 它由“平均月構(gòu)成，按每一“平均月的氣象參數(shù)算得的負(fù)荷應(yīng)與該月的、按歷年實際氣象參數(shù)算得的負(fù)荷的平均值吻合；l典型年反映了氣象環(huán)境的平均狀況。對于月份m，如果第y年的實際氣象參數(shù)能同時滿足以下條件者，可認(rèn)為該年該月有條件成為“平均月”：計算每月各氣象參數(shù)的N年平均值 及方差典型氣象年的選擇方法,i m yi mi mXX, i

5、 mX統(tǒng)計出每年每月的各氣象參數(shù)的平均值設(shè)有N年的逐日數(shù)據(jù), i m初選平均月,i myXi參數(shù)序號m月份序號Y年份序號如有若干個年份的m月都能滿足“初選平均月的條件”，計算Dm值，選擇Dm最小的月份作為第m月的“平均月”：,mii m yi miDKXXKi各氣象參數(shù)的權(quán)重選擇典型氣象年的氣象參數(shù)及其權(quán)重 氣象參數(shù)權(quán)重日平均溫度2/24日最低溫度1/24日平均相對濕度2/24日最低相對濕度1/24日平均風(fēng)速2/24日最大風(fēng)速1/24日最大風(fēng)速時刻的風(fēng)向1/24日日照時數(shù)1/24日總輻射量12/24日最高溫度1/24干球溫度模型的建立l資料表明，一天內(nèi)最高溫度一般出現(xiàn)在午后三時，而最低溫度出現(xiàn)

6、在日出前一小時左右。溫度在一天內(nèi)的變化規(guī)律可以近似用余弦函數(shù)來表示。 干球溫度模型的建立日平均溫度日最低溫度日最高溫度用傅立葉級數(shù)模擬逐時溫度用一種簡易方法模擬逐時溫度沒有考慮各天之間的影響，各天之間的溫度都是孤立的 逐時模擬溫度的日均值與實測值的誤差較小各天溫度之間都是連續(xù)的 逐時模擬溫度的日均值與實測值的誤差較大,0.550.45SIMPLEFTTT各天銜接處平滑處理,0.489cos(15225.8)0.062cos(3035.2)ww mwwtttt絕對濕度模型的建立 絕對濕度的模擬是通過間接的方法得到：利用已模擬出的逐時溫度計算逐時飽和水蒸氣壓力；模擬出逐時相對濕度；逐時水蒸汽分壓力

7、絕對濕度）逐時相對濕度逐時飽和水蒸氣壓力； ,100%qb qPP水蒸氣分壓力飽和水蒸氣分壓力相對濕度,( )b qPf T相對濕度的逐時模擬l資料表明，相對濕度日變化主要決定于氣溫日變化，但位相相反，即最低相對濕度出現(xiàn)在午后最高溫度時段，而相對濕度最高值出現(xiàn)在清晨溫度最低時刻。l因此可用模擬溫度的方法來模擬相對濕度，只要變化方向相反即可。 日平均相對濕度日最低相對濕度日最高相對濕度2日平均相對濕度日最低相對濕度,0.550.45SIMPLEFRHRHRH各天銜接處平滑處理太陽輻射模型的建立 太陽輻射量的逐時模擬主要包括兩方面：總輻射的逐時模擬直射和散射的分離 總輻射的逐時模擬l 太陽總輻射的

8、逐時模擬采用Collores-Perein和Rabl模型簡稱C.P.R模型）： ( )(cos)tty tQr ab00( )tI trQ大氣層外水平面逐時輻射量大氣層外水平面日輻射總量小時中點的時角12t（t-12）水平面日輻射總量直射和散射的分離 根據(jù)水平面接受到的太陽日總輻射與大氣層外太陽日總輻射之比Kt的范圍，可分為如下四種情況：知知可計算可計算得到得到 Kt=0.280.5Kt0.74晴天有云陰陰0.28Kt=0.74晴天 采用MARKOV鏈來決定某一瞬間的狀態(tài) 采用MARKOV鏈來決定某一瞬間的狀態(tài)直射和散射的分離1.4160.384Dt0.271 0.2939dD21.4920.

9、492exp(0.935) 1tDt0.60.6ttdtDDt0d陰有云晴水平面直射輻射強度/大氣層外輻射強度在水平面的投影散射輻射強度/大氣層外輻射強度在水平面的投影水平面總輻射強度/大氣層外輻射強度在水平面的投影 Ddt可由逐時總輻射計算得到風(fēng)速模型的建立l在陸地上，一般風(fēng)速以午后最大，因為下墊面最熱，對流旺盛，高空大風(fēng)下傳的動量也最多。日落前的1619時地面開始逐漸冷卻，氣層趨于穩(wěn)定，因而風(fēng)速急減，入夜后風(fēng)速基本保持穩(wěn)定，一直到日出后因近地氣層不穩(wěn)定而風(fēng)速迅速增大，1011時即達(dá)到峰值附近，1116時是全天風(fēng)速最大的時段。 實測哈爾濱、北京、漢口和廣州四站的年平均風(fēng)速日變化曲線理想風(fēng)速日

10、變化T1=日出時刻1 （小時）T2=正午時刻3 （小時）T3=日落時刻2 （小時）T1時刻，日最小風(fēng)速，可利用日平均風(fēng)速和日最大風(fēng)速求得T2時刻，日最大風(fēng)速，知T3這種變化規(guī)律不能完全反映一天的風(fēng)速變化規(guī)律！理想風(fēng)速模型與馬爾可夫鏈的聯(lián)合應(yīng)用l把理想風(fēng)速得到的逐時值作為各時刻的期望部分，把馬爾可夫鏈得到的逐時值作為隨機部分。l如何確定這兩者的比例？l通過對密云逐時風(fēng)速原始數(shù)據(jù)的試算發(fā)現(xiàn)，當(dāng)期望部分的權(quán)重為0.65,隨機部分的權(quán)重為0.35時，模擬產(chǎn)生的風(fēng)速與原始數(shù)據(jù)的RMSE (均方根誤差)和SDE(標(biāo)準(zhǔn)誤差)最小。l模擬風(fēng)速0.65*期望部分0.35*隨機部分風(fēng)向模型的建立 以每日最大風(fēng)速時

11、刻的風(fēng)向為起點，用馬爾可夫鏈的方法模擬當(dāng)天最大風(fēng)速時刻以后，下一天最大風(fēng)速時刻之前的風(fēng)向！該馬爾可夫鏈?zhǔn)歉鷵?jù)密云該馬爾可夫鏈?zhǔn)歉鷵?jù)密云19932000年的逐時風(fēng)向數(shù)據(jù)計算得到的。年的逐時風(fēng)向數(shù)據(jù)計算得到的。日照百分率水汽壓 ，mbar天空有效溫度的模擬天空有效溫度是大氣水汽含量、云量或日照百分率）、氣溫及地表溫度的函數(shù)。文獻(xiàn)表明，天空有效溫度可由下式求得：1/4440.9(0.320.026)(0.300.70)skysdhaTTeTTa空氣干球溫度，KTs地表溫度，KdehK已求得已求得日照百分率的逐時模擬利用實測的逐日日照小時數(shù)，逐時日照百分率可由下式得到：relhr 相對日照百分率，表示

12、某一期間內(nèi)日照率 和假設(shè)太陽高度角為90度的日照率的比值rel2.5tan0.11.0tanrel1010oo表示太陽高度角rrelSStsrelreltrSdt日照小時數(shù)，知逐時相對日照百分率的在一天內(nèi)的積分，假設(shè)太陽高度角為90度時的日照小時數(shù)。地表溫度的逐時模擬 文獻(xiàn)表明，地表溫度是空氣干球溫度,總輻射強度和地面與天空之間的長波輻射交換量的線性函數(shù)： 11,02, 11,02, 11021saahhtAB tB tC IC ID FD F空氣干球溫度總輻射強度地面與天空之間的長波輻射交換量4(0.320.026)(0.300.70)adhFTeoC2/W m2/W m利用上海逐時實測地表

13、溫度進(jìn)行多元線性回歸，得到A、B、C、D的值 。本時刻上一時刻oC天空有效溫度的模擬逐時模擬數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)的比較溫度11NiiMBEeN211NiiRMSEeN211()1NiiSDEeeN數(shù)據(jù)來源上海2019-2019逐時氣象數(shù)據(jù) 絕對誤差絕對誤差平均誤差平均誤差均方根誤差均方根誤差標(biāo)準(zhǔn)偏差標(biāo)準(zhǔn)偏差 0.0871.381.38相對誤差相對誤差平均誤差平均誤差平均絕對誤差平均絕對誤差 1.0%17.5%oC相對誤差絕對誤差/日波幅 11NiiMADeN平均誤差均方根誤差標(biāo)準(zhǔn)偏差平均絕對誤差逐時模擬數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)的比較絕對濕度數(shù)據(jù)來源上海2019-2019逐時氣象數(shù)據(jù) 絕對誤差絕對誤差 g/kg

14、干空氣干空氣平均誤差平均誤差均方根誤差均方根誤差標(biāo)準(zhǔn)偏差標(biāo)準(zhǔn)偏差 0.0860.820.82相對誤差相對誤差平均誤差平均誤差平均絕對誤差平均絕對誤差 1.2%6.8%相對誤差絕對誤差/日波幅 11NiiMBEeN211NiiRMSEeN211()1NiiSDEeeN11NiiMADeN平均誤差均方根誤差標(biāo)準(zhǔn)偏差平均絕對誤差逐時模擬數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)的比較總輻射強度數(shù)據(jù)來源上海2019-2019逐時氣象數(shù)據(jù) 絕對誤差絕對誤差平均誤差平均誤差均方根誤差均方根誤差標(biāo)準(zhǔn)偏標(biāo)準(zhǔn)偏差差 0.106464相對誤差相對誤差平均誤差平均誤差平均絕對誤差平均絕對誤差 0.01%10.7%2/W m相對誤差絕對誤差/日

15、波幅 11NiiMBEeN211NiiRMSEeN211()1NiiSDEeeN11NiiMADeN平均誤差均方根誤差標(biāo)準(zhǔn)偏差平均絕對誤差逐時模擬數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)的比較風(fēng)速變化趨勢和變化趨勢和數(shù)值大小是數(shù)值大小是一致的一致的逐時模擬數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)的比較風(fēng)向月份月份模擬風(fēng)向模擬風(fēng)向?qū)崪y風(fēng)向?qū)崪y風(fēng)向16969228851380534366255068660887627888527497641106867111976126059數(shù)據(jù)來源密云1993-2019的逐時風(fēng)向模擬風(fēng)模擬風(fēng)向向?qū)崪y風(fēng)實測風(fēng)向向5672 年均值比較，單位：度 月均值比較，單位：度 某方向數(shù)據(jù)觀測為(0360),則可用一個單位矢量描述，它由N軸(正北向)沿順時鐘方向轉(zhuǎn)動得到氣象模型的實際應(yīng)用 l檢驗氣象模型的優(yōu)劣最終還得看模擬的逐時氣象數(shù)據(jù)能否反映長期氣象環(huán)境對建筑負(fù)荷的影響。20192019年實測逐時數(shù)據(jù)20192019年逐日數(shù)據(jù)典型年典型年逐時數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換選擇模仿20192019年建筑負(fù)荷典型年建筑負(fù)荷比較數(shù)據(jù)來源為數(shù)據(jù)來源為上海上海2019-2019的逐時的逐時氣象數(shù)據(jù)氣象數(shù)據(jù) DeST模擬DeST模擬氣象模型的實際應(yīng)用 該商業(yè)建筑位于上海，是以辦公室為主要單位的建筑。共有10層，這里把2