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建筑能耗分析用逐时气象模型

问题的提出国内外气象模型的研究情况研究目的和主要内容气象模型建立的总体思路选择典型气象年逐时气象模型的建立逐时模拟数据与实测数据的比较气象模型的实际应用内容提要结论

问题的提出外界气象条件的变化情况与建筑物的动态热特性是研究空调系统动态过程的基础。只有基于一整套切实反映气象环境的数据才能真正对建筑物的冷热能耗有更加准确的计算分析，对整个空调系统的动态过程有更全面的了解。

国内外气象模型的研究情况统计法随机数模拟法随机过程模拟法

综合考虑以上三种建立气象模型的方法，我们可以看到：统计法利用长期的逐时数据构成典型年（或参考年）。然而我国的逐时气象观测数据却很不完整，目前只有少数城市有近几年的逐时气象数据，而且这些数据由于某些原因还未公开。除统计法外，气象模型由分两步进行：首先，用随机方法模拟逐日气象参数；然后，再用模拟出的逐日气象参数配出或随机模拟出最终要求的逐时参数。随机数模拟法和随机过程模拟法是在逐日数据的缺乏的情况下产生的，主要应用于逐日数据的模拟。然而，这两种方法所模拟出来的气象数据仍不能完全反映实际的逐日气象变化规律。321

随着我国逐日气象资料的公开，我们已获得遍布全国的194个气象站台的近50年的逐日气象数据。在逐日数据充足的有利条件下，就无需再用复杂繁琐的方法模拟逐日参数，也就是说，可以越过气象模型建立的第一步，直接进行第二步——模拟逐时参数。

研究目的和主要内容研究目的——在逐日实测数据的基础上，建立一套完备可靠的气象模型,获得满足一定统计要求的全年逐时气象数据,为空调系统动态过程的研究建立坚实的基础。主要内容——在历年气象数据中挑出具有气候代表性的典型气象年；——找出空气干球温度、绝对湿度、太阳辐射、风速风向以及天空有效温度等气象参数的一天内的变化规律，建立各气象参数的逐时模型；——验证逐时气象模型；——应用模型于空调系统的动态负荷模拟中；——模拟全国194个站点的典型年逐时气象数据。

气象模型建立的总体思路原始逐日气象数据添加标题典型气象年的选择添加标题模拟逐时气象数据添加标题干球温度添加标题绝对湿度添加标题太阳辐射（直射和散射）添加标题天空有效温度添加标题风向添加标题风速添加标题

原始逐日气象数据构成日最高温度日照小时数日总辐射日平均风速日最大风速风向日平均大气压日最低相对湿度日平均相对湿度日最低温度日平均温度原始逐日气象数据来自中国气象中心

典型气象年的选择由于气象参数的随机性，根据各年的实测气象参数来计算建筑负荷，其结果常有较大差别；这就有必要选取一个“典型年”,它由“平均月”构成，按每一“平均月”的气象参数算得的负荷应与该月的、按历年实际气象参数算得的负荷的平均值吻合；典型年反映了气象环境的平均状况。

对于月份m，如果第y年的实际气象参数能同时满足以下条件者，可认为该年该月有条件成为“平均月”：计算每月各气象参数的N年平均值及方差典型气象年的选择方法统计出每年每月的各气象参数的平均值设有N年的逐日数据初选平均月i—参数序号m—月份序号Y—年份序号如有若干个年份的m月都能满足“初选平均月的条件”，计算Dm值，选择Dm最小的月份作为第m月的“平均月”：Ki—各气象参数的权重

选择典型气象年的气象参数及其权重气象参数权重日平均温度2/24日最低温度1/24日平均相对湿度2/24日最低相对湿度1/24日平均风速2/24日最大风速1/24日最大风速时刻的风向1/24日日照时数1/24日总辐射量12/24日最高温度1/24

干球温度模型的建立资料表明，一天内最高温度一般出现在午后三时，而最低温度出现在日出前一小时左右。温度在一天内的变化规律可以近似用余弦函数来表示。

干球温度模型的建立日平均温度日最低温度日最高温度用傅立叶级数模拟逐时温度用一种简易方法模拟逐时温度没有考虑各天之间的影响，各天之间的温度都是孤立的逐时模拟温度的日均值与实测值的误差较小各天温度之间都是连续的逐时模拟温度的日均值与实测值的误差较大各天衔接处平滑处理

绝对湿度模型的建立绝对湿度的模拟是通过间接的方法得到：利用已模拟出的逐时温度计算逐时饱和水蒸气压力；模拟出逐时相对湿度；逐时水蒸汽分压力（绝对湿度）＝逐时相对湿度×逐时饱和水蒸气压力；水蒸气分压力饱和水蒸气分压力相对湿度

相对湿度的逐时模拟日平均相对湿度1日最低相对湿度2各天衔接处平滑处理3资料表明，相对湿度日变化主要决定于气温日变化，但位相相反，即最低相对湿度出现在午后最高温度时段，而相对湿度最高值出现在清晨温度最低时刻。4因此可用模拟温度的方法来模拟相对湿度，只要变化方向相反即可。日最高相对湿度＝2×日平均相对湿度－日最低相对湿度5

太阳辐射模型的建立太阳辐射量的逐时模拟主要包括两方面：总辐射的逐时模拟直射和散射的分