地铁车站空调动态负荷特性分析实践

郑永平

（成都轨道交通集团有限公司，成都，610041）

空调系统负荷计算是开展后续设计工作的前提。地铁车站与民用建筑的空调系统负荷计算方法差别较大，地铁车站的负荷计算存在开敞式出入口、列车行车对数影响、客流变化影响、隧道热传递、屏蔽门漏风干扰等特有因素，并不能完全套用民用建筑的负荷计算方法。地铁行业的只要求计算远期负荷，目前地铁行业内根据《地铁设计规范》（GB 50117-2013），一般只进行最不利工况下即远期早、晚高峰期间的地铁车站的空调负荷计算，不进行空调负荷的逐时计算，缺乏对空调系统的负荷动态变化及全年的负荷特性的了解，也很难准确地进行全年空调系统能耗的估算。由于地铁车站最不利工况点的负荷、客流数据、新风量、屏蔽门漏风的附加负荷等均考虑为最不利工况的叠加，导致计算负荷常常比实际负荷大很多，导致负荷计算结果偏大，后续系统选型偏大，造成投资浪费和运营能源浪费。

针对以上现状，本研究针对实际地铁车站，通过充分分析客流随时间的动态变化情况，安检或限流导致的乘客滞留情况，车站隧道、车站公共区、车站出入口的风量交换的动态变化情况、设备发热量波动规律等因素，通过编制相关计算程序，进行逐时负荷的精细化计算，分析动态负荷变化特性，分析地铁车站精细化的动态空调负荷计算方法。

1 工程概况

广州地铁某车站站台呈T字形叠交，主体建筑面积为34556 m2；地下一层站厅层建筑面积为13716 m2；地下二层站台层、设备层建筑面积为13716 m2；地下三层站台层建筑面积为7124 m2。

根据广州市地铁车站空调系统室外设计参数，结合地铁规范中对室内环境设计的要求，得到公共区及管理用房室内外设计参数，如下所示。

公共区室内外空气计算参数

管理用房室内外空气计算参数

1.1 新风量取值标准

1.1.1 站厅、站台公共区

空调季节新风取下面三者最大值：按20.0 m3/人.h计；按车站屏蔽门漏风量计；按总风量的15 %计。

非空调季节每个计算人员按不少于30 m3/人.h计。

1.1.2 设备管理用房：30 m3/人.h计；无人值班的设备用房按不少于2人计。

2 地铁车站负荷模拟

2.1目标地铁站建模过程

模拟软件采用DEST软件，首先在CAD中根据工程设计图纸绘制地铁车站外墙及内墙轮廓线，从而建立起1∶1的地铁车站的平面模型。以地下一层为例，如下图所示。

图1 地铁车站建模模型

2.2 负荷模拟结果分析

2.2.1 车站公共区动态负荷分析

车站公共区负荷主要包括通过围护结构传热负荷、照明及各类设备负荷、人员负荷、渗漏风负荷以及新风负荷等。其中围护结构传热负荷只与全封闭式屏蔽门和站台板的自身热工参数有关，与地铁车站室外气象环境条件及地铁客流量变化均无关，照明及各类设备负荷这部分负荷来源稳定，也不随客流量变化。而对于人员负荷和新风负荷，取决于地铁站内的实时人数和与他们在车站内的滞留时间。故这部分负荷是造成车站公共区负荷变化的最关键因素。

选取广州车陂南站两个典型日实测的地铁客流量数据，即4月9日（星期六）和4月10日（星期一）两日逐时客流量，如下所示。

图2 车站典型工作日逐时客流量

基于典型日的客流变化数据及其它输入条件，可以得到为DeST空调负荷模拟地铁车站站厅典型工作日的逐时客流量和逐时总冷负荷的变化曲线，如上图所示。从图中可以明显的看出，空调的总冷负荷的变化规律与逐时客流量关系以及室外新风焓值关系紧密。空调逐时冷负荷出现两个峰值，这与客流量出现的两个峰值分别对应。其中冷负荷在8时出现一个峰值，为309.41 kW，晚高峰18时出现全天最高冷负荷，为349.10 kW。

图3 站厅典型工作日逐时冷负荷

由此可见，车站公共区的空调负荷变化会呈现明显的峰谷趋势，这一负荷特性为空调运行采用变新风量控制方法提供了依据。同时也可以看出，虽然地铁车站典型工作日做大客流量是早上8时，但是最大负荷却在晚高峰出现。这是由于广州地区午后室外空气焓值比早上高，从而使得晚高峰时新风负荷较大，从而使得晚高峰总冷负荷反而超过了客流量最大的早高峰。

图中为车站一典型休息日冷负荷变化情况。可以看出，休息日无明显的峰谷趋势，这与其客流变化与典型工作日相比较为平稳的规律相符合，其最大冷负荷出现在下午18时，此时也是休息日对应的最大客流时刻。此外，工作日和休息日的负荷差异明显，上述典型工作日的最大冷负荷为349.10 kW，而休息日的最大冷负荷为211.38 kW，且几乎全天负荷均在100-200 kW间。这主要是由于休息日客流量相对较少，且客流变化与典型工作日相比存在差异所致。

图4 车站休息日逐时客流量曲线图

图5 车站休息日逐时冷负荷曲线图

上图为公共区全年的逐时冷负荷动态变化示意图，公共区全年最大冷负荷出现在5月31日，为1131 kW，相较于设计负荷1213 kW小了6.7 %。在10月19日后冷负荷开始有明显下降，标志着广州进入秋冬季节，室外空气焓值降低，低冷负荷状态持续20天左右，在11月9日负荷再次上升至800 kW左右。

图6 公共区逐时冷负荷簇状图

2.2.2 车站设备管理用房动态负荷分析

管理用房负荷主要包括围护结构传热负荷、照明及设备负荷、人员负荷以及新风负荷，但管理用房冷负荷各项负荷的特点与公共区又有显著不同，管理用房主要负荷来源是设备负荷和新风负荷。由于设备用房人数很少，大多数均按2人计，故人员负荷占比很少，围护结构传热负荷由于设备用房较为集中，且大部分房间的室内的温湿度控制要求相同，故占比也很小。对于新风负荷，由于设备用房人员数量少而设备发热量大的特点，大部分房间均是采取新风占比10 %的方法来定新风量。

整体管理用房总负荷为944 kW，原有设计负荷总量为1002.3 kW，DeST模拟出来管理用房总负荷结果相比较小。这是由于DeST模拟的是逐时负荷，考虑到建筑围护结构蓄热的影响与气象条件的变化，负荷计算结果必会比设计负荷小。

图7 管理用房逐时冷负荷簇状图

上图为管理用房全年的逐时冷负荷动态变化示意图，公共区全年最大冷负荷出现在7月6日，为981.91 kW。与公共区的逐时负荷变化情况不同，管理用房的负荷变化趋势更为平稳，这一方面是由于管理用房的负荷来源主要来自于设备发热，而公共区由于人员数目变化而导致负荷变化明显，另一方面也是由于管理用房的新风负荷占比相对较小，受室外气象条件影响也自然就相对于公共区更小一些。另外从图中可以看出高冷负荷阶段出现在5月25日至10月15日之间，这与其室外空气焓值在这一时间段较高有关。

最后对车站全年负荷变化情况进行分析，下图为DeST模拟的车站全年的逐时总冷负荷动态变化示意图。

图8 车站逐时总冷负荷变化曲线图

从图中可以看出，其变化趋势与公共区负荷变化情况较为吻合。车站全年最大冷负荷出现在5月31日，为2060.50 kW，这也与公共区峰值负荷出现时间相同。根据原有设计说明，车站总设计负荷为2220.37 kW，DeST模拟结果比设计负荷小了7 %，考虑一定的安全系数，这一数值还是相对合理的。5月20日至10月15日为全年高负荷较为集中的时间段。全年负荷率为20-40 %的小时数最多，这对后面的机组选型方面也有一定的指导意义。

3 地铁车站负荷模拟

由模拟结果可知，车站公共区的动态负荷变化是与地铁车站客流变化紧密相关的，这是地铁车站建筑空调负荷的最大特点。在计算车站公共区新风负荷上，通常会按照预测远期运营阶段最大客流量计算和公共区总送风量的15 %计算，但该方法未考虑到客流量逐时变化特性，造成了能耗的浪费。在节能运行策略研究上，可考虑根据公共区这一典型动态负荷变化特性进行分析。

在管理用房负荷模拟的结果分析上看，管理用房的负荷日变化并不大且没有明显的峰谷特征。此外在与设计负荷的对比中，可以发现模拟结果负荷偏小，主要原因是由于各设备用房的设备发热量提资大于实际发热量，模拟根据设备用房设备发热量实测结果考虑发热量动态变化。

对于站台层房间，考虑地铁列车活塞风及围护结构传湿的影响，增大了房间的潜热负荷，宜根据隧道空气温、湿度对房间的全热负荷进行补偿。

本研究针对实际地铁车站，考虑客流特性、车站隧道热传递、屏蔽门漏风、车站出入口引风新风、设备发热量波动规律等因素，得到了车站公共区及设备管理用房的动态负荷分析结果，得到了动态负荷分布规律，可以作为后续设备选型及能耗分析的依据。