[发明专利]一种寒冷地区的城市居住建筑系统的能耗预测方法有效

专利信息
申请号: 201810941382.6 申请日: 2018-08-17
公开(公告)号: CN109242158B 公开(公告)日: 2022-02-11
发明(设计)人: 于洋;刘加平;雷振东;朱旭东;董浩;李姝雅 申请(专利权)人: 西安建筑科技大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/08
代理公司: 西安通大专利代理有限责任公司 61200 代理人: 徐文权
地址: 710055 陕*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 一种 寒冷 地区 城市 居住 建筑 系统 能耗 预测 方法
【权利要求书】:

1.一种寒冷地区的城市居住建筑系统的能耗预测方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1,建立寒冷地区城市居住建筑系统的能耗影响因素数据库;所述能耗影响因素数据库包括:建筑数据、实测数据、设备数据和行为数据;建筑数据包括:建筑类型、结构形式、建筑面积、朝向、所在层数及总层数;实测数据包括:室内温度和用电量;设备数据包括:冬季采暖设备和夏季制冷设备;行为数据包括:家庭常住人口数量和家庭年收入;

步骤2,城市居住建筑系统中每一户居住建筑的能耗估算公式为:

每一户居住建筑的年能耗=日常电器能耗+日常热水能耗+夏季制冷能耗+冬季采暖能耗;

步骤3,基于统计学的相关分析得到与年能耗显著线性相关的能耗影响因素;

将步骤1建立的能耗影响因素数据库和步骤2获得的年能耗输入统计分析软件spssstatistics 24,利用相关分析得出每一项能耗影响因素与年能耗之间的线性相关程度;相关程度通过相关系数γxy表示,相关系数计算公式为:式中,和分别为变量X和Y的均值;Xi和Yi分别为变量X和Y的第i个观测值;

进行净相关分析,最终得到与年能耗具有显著线性相关关系的能耗影响因素,具有显著线性相关关系是指相关系数绝对值大于等于0.4且小于0.7;

步骤4,建立城市居住建筑系统年能耗和对其有显著线性相关关系的能耗影响因素变量间的多元回归模型,多元回归模型为:

y=β01x12x2+…+βnxn

式中:x1、2、3…n为n个影响年能耗的变量;y为年能耗;ε为随机误差;β0为常数项;βn为偏回归系数,n=1,2,3,…,n;通过将x、y值带入,求得β0和βn值以确定回归方程;通过城市统计年鉴获取x1、2、3…n的值,带入并求解回归方程,最后根据城市居住总户数得到年能耗模型拟合数据,完成城市尺度的能耗预测;

其中,步骤2中,日常电器能耗式中:代表春、秋季时住户家中逐时化用电功率;n代表春秋季长度;

步骤2中,日常热水能耗式中:QH为设计小时热水量;Kh为小时变化系数;m为用水计算单位数;qr为热水用热定额;C为水的比热;tr为热水温度;

步骤2中,夏季制冷能耗式中为夏季住户家中逐时化电功率;t为时间;E*为住户日常使用电器的能耗;

步骤2中,冬季采暖能耗QS=(Qe+Qv-Qi-Qr)/η,式中:QS为单位面积采暖能耗;Qe为建筑通过围护结构散失的热量;Qv为建筑通过空气渗透散失的热量;Qi为建筑内部得热;Qr为建筑收到太阳辐射得热;η为采暖系统热效率。

2.根据权利要求1所述的一种寒冷地区的城市居住建筑系统的能耗预测方法,其特征在于,步骤3中净相关分析的具体步骤包括:

有x1、x2和x33个变量,求剔除变量x3的影响后变量x1、x2之间的偏相关系数,该偏相关系数记为r12,3,变量x3称为控制变量,其计算公式为:

式中,r12为控制x3时x1、x2的偏相关;r13为控制x2时x1、x3的偏相关;r23为控制x1时x2、x3的偏相关。

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