机关办公建筑冷热负荷影响因素敏感性分析

胡从川 ，张瑞雪，刘广东 ，冯晓梅 ，李 骥，乔 镖 ，薛汇宇（.鲁能集团有限公司，北京 0000；.中国建筑科学研究院有限公司建筑环境与能源研究院，北京 0003）

截至 2015 年，我国有公共机构约 175.52 万家，其中国家机关办公建筑约占全国公共机构建筑总量的 23%。国家机关作为重要的公共机构，其办公建筑在建筑节能方面走在全社会前列。通过能耗监测平台统计发现，公共机构暖通空调的能耗占建筑物总能耗的 50%～60%，而暖通空调能耗中的 55% 是冷热源系统能耗[1]。众所周知，冷热源系统配置、节能运行以及优化控制均以冷（热）负荷为基础，因此研究机关办公建筑冷（热）负荷显著影响因素，提出降低冷（热）负荷的方法，对降低系统装机容量、实现系统节能运行控制十分必要。

1 负荷特性分析

本文以沈阳市某机关办公建筑为研究对象。该办公建筑的建筑面积为 4 523 m2，建筑高度为 14.4 m，共 4 F。其中 1 F 为商用，2～4 F 用于办公。本文采用逐时能耗模拟分析软件 TRNSYS 对建筑进行 1∶1 建模，模拟该办公建筑供冷季和供暖季建筑负荷特性。

图 1 为供冷季典型工作日该机关办公建筑的冷负荷变化图。从图 1 中可以看出在早晨 8:00 之前，建筑负荷接近于 0。8:00 左右为上班时间，建筑人数逐渐增加，照明等设备逐渐开启导致建筑负荷 8:00 ～9:00 快速增长。中午 12:00～13:00，机关办公建筑内人员午休，建筑内人员相对减少，人员、照明等设备造成的内扰减少，建筑负荷呈现下降趋势，但由于建筑辐射得热，建筑负荷变化趋势并不明显。午休结束后的 13:00，建筑负荷逐渐增大，在16:00 左右达到了典型日负荷的最大值，这主要是受太阳照度的影响。 17:00 左右，机关办公建筑人员开始下班，人员陆续离开，建筑负荷开始下降，但由于仍然有部分人员加班产生内热，以及建筑围护结构和办公用具的辐射放热，建筑负荷并没有急剧下降到零。

图1 供冷季典型工作日冷负荷变化图

图 2 为供暖季典型日机关办公建筑热负荷变化图。从图 2 中可以看出，在 0:00～6:00 期间，建筑由于需要维持较低的室内温度，有较小的负荷。在 6:00～7:00 时，由于建筑室内温度提升的需求增大，建筑逐时热负荷开始增长，在 8:00 时建筑热负荷达到了最大值。8:00 之后由于人员、照明设备等内扰的散热和室外环境温度的逐渐上升，机关办公建筑热负荷逐渐下降。12:00～13:00 为午休时间，建筑内人员、照明设备等内扰减小，建筑负荷下降趋势平缓。在 13:00 以后，人员、照明设备等逐渐开启，建筑热负荷逐渐下降。在 17:00 之后，由于室内人员的减少、室外环境温度的降低、室外太阳照度的减弱，建筑热负荷逐渐上升，在 21:00 左右达到当日第二个热负荷高点，最后随着建筑内人员的离开、供暖模式的切换，建筑热负荷逐渐下降。

图2 供暖季典型工作日热负荷变化图

由上可以看出，对于某一固定机关办公建筑，其全天建筑冷（热）负荷受室外温度、太阳辐射、人员、设备、室内设定温度等因素的综合影响波动较大。

2 负荷影响因素

冷（热）负荷由于受到室外气象条件、建筑功能、围护结构热工性能（墙、屋面和外窗传热系数，外窗的遮阳系数）、建筑固有特性（窗墙面积比、体形系数、朝向等）、室内设计参数（室内温度、室内相对湿度、新风量等）、室内热扰条件（人员、灯光、设备散热散湿等）影响，不同建筑冷（热）负荷特点不同。为了更好地掌握影响机关办公建筑冷（热）负荷主要因素，抓住降低系统容量配置的主导因素，减少对机关办公建筑暖通空调系统投资。本文以北京某机关办公建筑为对象，采用 TRNSYS 软件，以全年累计冷负荷和全年累计热负荷为评价标准，采用正交试验方案，通过极差、方差分析方法分别研究建筑负荷显著性影响因素，并对影响因素按其对建筑冷（热）负荷影响程度进行排序。

3 敏感性分析方法

敏感性分析方法是指从定量分析的角度研究有关因素在发生某种变化后对某一个或一组关键指标影响程度的不确定分析方法，其实质是通过逐一改变相关变量数值来验证关键指标受这些因素变动影响大小的规律[2]。敏感性分析方法可以用来分析自变量的变化对目标结果的影响程度，可将其用于分析建筑节能的各个因素对建筑冷（热）负荷、建筑能耗的影响，进而可指导设计师在进行建筑节能设计时抓住须重点考虑的因素。

在实际进行敏感性分析时，并不需要考虑和计算所有的不确定因素，而应结合方案的具体情况选取几个典型且变化性较大、对目标值影响作用较大的因素。张景、赵坚、张伟捷等学者[3-5]采用正交试验设计方法将多种负荷影响因素整合在一起进行综合分析。

3.1 正交试验水平与正交试验

本文在 GB 50189—2015《公共建筑节能设计标准》对围护结构、室内参数要求的基础上，选择外墙传热系数、屋面传热系数、外窗传热系数和遮阳系数、窗墙面积比、人员密度、设备功率、照明功率、室内设计温度、新风量 9 个影响因素，以标准规定的参数值为基准，以围护结构性能和室内舒适度提高 10%、20% 和降低 10%、20% 为原则，确定每个影响因素的 4 类水平，负荷影响因素和水平见表 1。

表1 负荷影响因素和水平

根据表 1 的因素和水平，不考虑各因素相互作用，按照正交试验原理，选择 L 32（49）正交试验表。按照选定的正交表，应完成 32 次试验。部分正交试验结果见表 2。

表2 L 32（49）正交试验表

3.2 建筑信息及日程表

选择北京某 11 层机关办公建筑为计算模型。该建筑体形系数为 0.2，高 43.0 m，单层建筑面积为 675 m2，建筑总面积 7425 m2，窗墙面积比为 0.4。供暖空调运行时间、新风运行时间、照明开关时间、人员逐时在室率、设备逐时使用率按照 GB 50189—2015 表 B.0.4-1、表 B.0.4-8、表 B.0.4-4、表 B.0.4-6、表 B.0.4-10 进行设定。

一般情况下，人员、设备、灯光热扰为热负荷计算的有利因素，因此分析热负荷影响因素时不考虑人员、设备、灯光热扰。

3.3 模拟计算模型

采用逐时能耗模拟分析软件 TRNSYS，将机关办公建筑信息、日程表进行设置后，分别按照正交试验表 L 32（49）设置外墙传热系数、屋面传热系数、外窗传热系数和遮阳系数、窗墙面积比、人员密度、设备功率、照明功率、室内设计温度、新风量，然后重复进行 32 次动态模拟计算，模拟计算模型见图 3。

4 负荷影响因素敏感性结果分析

4.1 影响因素排序分析

极差分析是指按照正交试验表工况模拟得到的各列各水平对应的累计冷（热）负荷指标平均值的最大值和最小值之差。某列极差最大，表明该列的数值在试验范围内变化时，使累计冷（热）负荷指标变化最大，各列极差 R 数值从大到小排序即为试验指标影响因素从大到小的排序。

通过模拟正交试验，冷负荷影响因素排序见图 4。图 4 各因素按照影响估计的绝对值进行排列，得到冷负荷影响因素排序如下。人员密度＞室内设计温度＞新风量＞外窗及遮阳＞设备功率＞照明功率＞外墙＞窗墙比＞屋面。同理，按照上述冷负荷极差分析方法，热负荷影响因素排序为人员密度＞新风量＞室内设计温度＞外墙＞外窗及遮阳＞屋面＞窗墙比，热负荷影响因素排序见图 5。

图5 热负荷影响因素排序

4.2 显著性因素分析

在上述极差分析基础上进行方差分析。方差分析构成一个服从 F 分布的统计量，见表 3、表 4。对某个因素的显著性水平进行检验，一般是将其显著性水平与临界水平值比较，若大于临界水平值，则该因素对试验主体有显著的影响作用。

表3 冷负荷方差分析

表4 热负荷方差分析

本文取临界水平 α=0.05，通过 F 分布表 F 0.05（3，3）=0.107 798。由表 3 可知，冷负荷影响因素中人员密度、室内设计温度、新风量、外窗及遮阳、设备功率、照明功率 F 值都 ＞0.107 798，因此，人员密度、室内设计温度、新风量、外窗及遮阳、设备功率、照明功率对该机关办公建筑夏季冷负荷、能耗产生显著性影响。由表 4 可知，热负荷影响因素中人员密度、新风量、室内设计温度、外墙、外窗及遮阳对该机关办公建筑冬季供暖能耗产生显著性影响。

5 结 语

本文通过极差、方差分析方法分别确定了机关办公建筑冷（热）负荷影响因素排序及显著性影响因素。虽然冷、热负荷影响因素排序、显著性因素略有不同，但是冷、热负荷对人员密度、室内设计温度、新风量因素都更为敏感，因此在冷热源系统容量配置、节能运行控制时应关注人员密度、室内设计温度、新风量等因素。