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Simulation 第21届暖通空调制冷学术年会（2018）文集 模拟 基于人行为模型的住宅小区冷负荷模拟方法研究 1 1 2 2 1 安晶晶 ，燕 达 ，洪天真 ，孙开宇 ，刘 烨 1. 100086 2. （ 清华大学建筑节能研究中心，北京 ； 劳伦斯伯克利国家实验室建筑技术与城市系统部） ［摘要］近年来，我国的区域供冷系统在城市住宅小区中得以广泛应用。大多数系统存在选型偏大的现象， 初投资浪费、系统运行效率低，造成能源的浪费。因此，准确预测区域建筑的冷负荷是应用区域供冷系统亟待 解决关键问题之一。现在常用域供冷设计中常采用负荷模拟算法均对人行为做了简化处理，不能全面反映不同 用户由于人行为造成的负荷差异性，可能造成系统负荷的不合理估计。为了探究人行为对于住宅小区尖峰负荷、 总负荷等方面的影响程度，本文基于实测和问卷调研数据对武汉市某住宅小区建立 DeST 模型并展开模拟，对 比了采用详细的人行为模型与全时间全空间模型、固定作息模型的模拟结果，及实测结果的冷负荷差异，结果 表明过于简化的人行为模型会造成系统尖峰负荷和总负荷的过大估计，考虑人行为差异的模型更贴近实际测试 结果。本研究也对此方法在住宅小区冷负荷模拟应用展开了探讨。 ［关键词］人行为；住宅小区负荷；DeST ；冷负荷；设备选型 0 引言 成不同用户负荷差异的关键因素之一。李兆坚等人 [9] 住宅建筑的能耗在全世界领域的能耗中的占比 调研了北京市一栋住宅楼内 25 户住宅，发现其供冷 2006 2 较大。 年，美国住宅领域的建筑能耗占全体一 季空调电耗变化范围较大，从 0 到 15kW·h/m ，证 次能源的 20% 以上 [1] 。欧盟的北部住宅能耗占总能 明夏季空调用量的差异不仅受到天气和空调系统类 耗的 30% 左右 [2] 。在 2022 年，中国建筑领域的能 型的影响，更多受到人行为差异的影响。周欣等人 [10] 耗预计达到总能耗的 35% ，暖通空调能耗占全体住 通过模拟手段分析了在住宅建筑中人员开空调模式 宅能耗的百分 65%[3] 。因此，近年来越来越多的学 对空调能耗的影响，结果表明不同的空调使用模式 者关注到住宅建筑节能，研发出一系列降低能耗的 可以造成数十倍的空调电量影响。 技术措施，如区域能源系统，分布式能源，基于地 / 现在区域供冷设计中常采用两种负荷模拟算法。 水源热泵、冰蓄冷的区域供冷等 [4-6] 。这些技术采用 一种是全时间全空间的模拟算法，即认为气象是最 集中供冷系统同时为一个区域或城市的多栋建筑供 主要的影响因素，建筑室内发热量对负荷的影响较 应冷 / 热量。与分散的空调设备（如分体空调）相比， 小，假设其为恒定值且不随时间和空间变化，而所 它们或采用的具有更高效率的大容量机组，或利用 有房间的空调均保持持续开启。随着动态模拟工具 可再生能源如地下水提高冷机效率，或实现多种能 的发展，很多学者认识到人行为的作用，因此提出 源的优化利用，从而实现高能效和低能耗的目的。 采用实测调研的人员、灯光、设备获得的作息用于 为了更好的利用这些技术，我们需要更加准确的预 区域建筑的负荷模拟当中。简毅文 [11] 在北京住宅开 测区域建筑中用户的冷热量需求。 展了大量调研测试，并提炼出典型几类可应用于模 与单户住宅或单栋楼相比，一个住宅小区通常 拟计算的作息曲