空调系统能耗分析用散射分离模型

    进行建筑物空调系统全年或季节能耗分析,有2类方法:简化法(如度日数法、BIN方法)和动态负荷计算方法。在计算机技术大大发展的情况下,动态负荷计算方法,以其科学准确性受到越来越多的重视。动态方法需要全年的逐日逐时气象数据,其中最重要的参数之一就是太阳辐射。

    气象站只提供水平面上辐射观测值。计算非水平建筑外表面得热,只知道水平面上太阳总辐射是不够的,还必须知道散射(或直射)。我国除少数一级站提供散射外,多数站只提供总辐射。这种情况下需要从其它参数来估计散射。通常用于估计的参数有:总辐射[1,2]、云量数据[3,4]、日照时间[5,6]等。鉴于总辐射比云量数据准确,也容易获得,故笔者的工作确定为建立日散射与日总辐射的关系式,以便从总辐射中分离出散射辐射,供能耗分析使用。最早分析散射与总射的关系,并建立拟合式的是Liu&Jordan[1]。很多学者或直接引用其结果[7],或以同样的模式分析了各地的数据[2,8]。

    1  数据来源

    文章的数据是中央气象局提供的北京市1958-1998年的总辐射和散射逐日观测值,成都1961-1998年的总辐射和散射逐日观测值。在建模前,通过定义总辐射系数KtSQ/Q0和KdSD/Q散射系数,对原始辐射数据进行了变换。其中,Q为水平面上日总辐射(MJPm²•d),它等于散射与直射之和;D为水平面上日散射(MJPm²•d);Q0为大气层外水平面上日总辐射(MJPm²•d) ,可按(1)式计算:

    其中:I0为太阳常数,I0= 1 367 WPm2;n为日期序数;φ为地理纬度;δ为太阳赤纬;ωs为日落时角。太阳赤纬和日落时角分别用下式计算:

    2 分析与建模

    Kt大小反映了阴晴状况,是大气层中各种因素(比如灰尘、云、水蒸气等)综合作用的结果;Kd是不同天气状况下散射所占的分额。从图1和图2可以看出,两个城市的太阳辐射质量有显著的差异,并且Kd对Kt有明显的统计依赖关系。北京市的总辐射系数(透明度)明显优于成都。北京市的最大Kt可以达到0.88左右;而成都的最大Kt在0.76左右,符合四川盆地多雾的特点。综合两个城市的数据,基本上可以认为Kt< 0.2时为全阴天气,这时辐射几乎全为散射,即Kd几乎为1。统计结果表明,这种天气,北京占8%,成都占34%。而Kt.8时(北京),Kd约为0.18,表明该天完全为晴天,直射占主导地位。Kt在0.2和0.8之间,其相应的Kd随机分布于一定范围之内。

    为了描述Kd与Kt的关系,以前有人采用分段拟合的方法[2],即对3种天气状况各给一个拟合式,但是各研究者给出的3种天气状态下Kt的阈值差异很大。笔者用一个式子来描述3种天气状况下Kd与Kt的关系。首先用5次多项式分别对各地全部数据进行拟合,然后把两个城市的数据放在一起进行拟合得到3个模型,最后比较得出通用模型。拟合模型见(4)式和表1: