夏热冬冷地区是指长江中下游及周围地区, 该地区地域广袤, 面积约为180万平方公里, 涉及到16个省、直辖市[1].该地区气候条件恶劣, 相较于世界上同纬度的其他地区夏季更热, 冬季更冷, 并伴随着较高的相对湿度[2-3].该地区是气候过渡区域, 北部与寒冷地区交界, 南部与夏热冬暖地区交界, 西部相邻于寒冷、温和地区, 东部紧靠大洋, 且边界区域的气候特征与相邻气候区相似性高[4], 因此该地区内部各省市的气候条件差异非常明显.自上世纪80年代起, 我国在建立全国范围的气象数据库上取得了较大进展[5-8], 但是如何有效地利用气象数据来指导建筑节能工作是另一个难题.
建筑能耗模拟在建筑能耗计算及节能效果评估、指导建筑节能标准制定等方面得到越来越广泛的应用, 成为一种有力的研究工具[9].依据现行行业标准《夏热冬冷地区居住建筑节能设计标准JGJ134-2010》规定可知, 在开展能耗模拟时, 该地区所有省市皆采用统一的采暖、空调计算期, 仅规定“室外气象计算参数采用当地的典型气象年”, 这一做法对于气象数据的利用十分有限.此外, 作为国家标准体系的重要组成部分, 除浙江省外的其他夏热冬冷地区省市的地方性标准均沿用了行业标准规定的采暖、空调计算期.该计算期不仅忽略了内部各省市气候条件的差异性, 而且很可能与许多地区的实际情况不符.以浙江省为例, 吴敏莉[10]统计了2007-2011年间省内3个城市的气象数据后发现, 标准中对采暖、空调计算期的设定与实际气候特征无法匹配；冯梦萍[11]指出省内不同地理位置的城市气候条件各不相同, 因此全年的采暖、空调时长差异较大.由此可见, 行业标准规定的计算期对浙江省内很多城市是不适用的, 而对于整个夏热冬冷地区, 其适用性更加值得被探讨.
计算期的长短将对采暖、空调能耗模拟结果产生巨大的影响, 采用能够真实反映当地实际采暖、空调情况的计算期是保证能耗模拟结果准确性的前提条件.计算期的研究对开展建筑节能工作具有重要的意义, 制定一种基于实测气象数据分析、符合各地实际情况的计算期确定方法很有必要.本文基于1971~2003年的实测气象数据, 比较夏热冬冷地区各城市间的气候特征, 探讨现有标准规定的三套计算期的合理性；针对其中存在的问题, 提出新的计算期确定方法, 以外墙外保温技术为例, 通过采用Design Builder软件对居住建筑的能耗模拟, 分析不同计算期对建筑节能技术的节能效果评估的影响.
1 典型城市的气象数据分析选取夏热冬冷地区具有代表性的20个城市开展基于实测气象资料的气候差异性分析.城市的位置分布如图 1所示.《建筑气候区划标准》[12]及《民用建筑热工设计规范》[13]都将最冷(热)月平均温度作为气候分区的主要指标, 将日均温度≤5 ℃(≥25 ℃)的天数作为辅助指标.《建筑气候区划标准》将最冷(热)月平均温度日较差作为进一步细分气候区划的指标.另外, 采暖度日数(heating degree day based on 18 ℃, HDD18) 及空调度日数(cooling degree day based on 26 ℃, CDD26) 是评估当地采暖及空调需求的重要参数.以1971~2003年的实测气象数据为基础, 通过对这8项参数指标的比较来分析各城市间存在的气候差异.年份区间选为1971~2003年, 是因为目前常用于建筑能耗模拟的中国标准年气象数据(CSWD)的观测年限是1971~2003年[14], 从数据的匹配性上考虑选择这33年的气象数据进行分析.
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图 1 20个典型城市的分布图 Fig. 1 Distribution of 20 typical cities |
最冷(热)月平均温度反映了某地区冬(夏)季整体的冷热情况, 在很大程度上能够表征该地区采暖、空调功率的总体水准.如图 2所示, 20个城市的最冷月平均温度tc相差较大, 两两之间的最大差值可达8.9 ℃；最热月平均温度th存在差异, 但波动幅度小于最冷月平均温度.这说明在夏热冬冷地区各城市所需的采暖、空调功率各异, 采暖功率的差异相对更大.
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图 2 最冷(热)月平均温度 Fig. 2 Average temperature in coldest(hottest) month |
最冷(热)月平均温度日较差反映冬(夏)季的日夜温差, 表征该地区在冬(夏)季一天中气温的波动情况.图 3中，tc, d, th, d分别为最冷月平均温度日较差和最热月平均温度日较差.从图 3可知, 平均温度日较差在最冷月的最大值为8.3 ℃(南平), 最小值为4.2 ℃(重庆)；在最热月的最大值为10.2 ℃(南平), 最小值为6.1 ℃(舟山), 存在一定差异.
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图 3 最冷(热)月平均温度日较差 Fig. 3 Diurnal range in coldest(hottest) month |
日均温度≤5 ℃(≥25 ℃)的天数可以表征一年中有采暖(空调)需求的天数.由图 4可见, 20个城市日均温度≤5 ℃(≥25 ℃)的天数X1差异相当大, 其中日均温度≤5 ℃天数最多的可达70天左右, 最少仅有5天；日均温度≥25 ℃天数X2最多可达137天, 少的仅有40 ~ 60天.这说明夏热冬冷地区各城市有采暖、空调需求的时长存在巨大差异.
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图 4 日均温度≤5 ℃(≥25 ℃)的天数 Fig. 4 Number of days in which daily average temperature was less than or equal to 5 ℃(higher than or equal to 25 ℃) |
现行行业标准规定的采暖计算期天数统一为90 d, 这一数字远远大于所有城市日均温度≤5 ℃的天数, 可见行业标准规定的采暖计算期天数与各地区实际存在采暖需求的天数极不相符；行业标准规定的空调计算期天数统一为78 d, 部分城市(如韶关)日均温度≥25 ℃的天数远大于78 d, 同时存在部分城市(如遵义)的天数远小于78 d, 可见行业标准规定的空调计算期天数无法表征各地区实际存在空调需求的天数.
采暖度日数(HDD18) 是指一年中, 当某天室外日均温度低于18 ℃时, 将低于18 ℃的度数乘以1天, 并将此乘积累加.空调度日数(CDD26) 是指一年中, 当某天室外日均温度高于26 ℃时, 将高于26 ℃的度数乘以1天, 并将此乘积累加[15].具体公式如下：
| $ {\rm{HDD}}18 = \sum\limits_{i = 1}^{365} {(18-{t_i})\sigma } . $ | (1) |
| $ {\rm{CDD}}26 = \sum\limits_{i = 1}^{365} {({t_i}-26)\sigma } . $ | (2) |
式中：ti为第i天的日均温度.当18-ti＜0或ti-26＜0时, 取σ=0.采暖度日数能够反映该地区采暖季气候寒冷程度与延续时间的关系, 可定性表征采暖系统为维持一定室温所需能耗；空调度日数能够反映该地区气候炎热程度与延续时间的关系, 定性表征空调系统为维持一定室温所需能耗[16].由图 5可以看出, 各城市的采暖度日数相差很大, 最大可达2 055.6 ℃·d(汉中), 最小只有803.2 ℃·d(韶关)；空调度日数(CDD26) 的差异很大, 最大为278.8 ℃·d(韶关), 最小为29.8 ℃·d(遵义).由此可见, 夏热冬冷地区各城市的采暖、空调需求差异巨大.
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图 5 采暖、空调度日数 Fig. 5 Heating and cooling degree day |
虽然同属夏热冬冷地区, 但各城市间存在非常显著的气候差异, 实际采暖、空调需求差异巨大.目前, 建筑能耗模拟已成为建筑节能设计及研究的重要方法.能耗模拟结果应尽可能准确地反映当地的实际采暖需求及空调需求, 计算期的选取决定了建筑能耗计算的总时长和取值区间, 是影响计算结果的重要因素.为了使计算结果更可靠, 计算期应能够准确地反映出该地区实际存在采暖、空调需求的时间段.夏热冬冷地区各城市不应该采用相同的采暖、空调计算期, 而是基于对当地实测气象数据的分析, 确定符合当地实际情况的采暖、空调计算期.
2 现有标准对于计算期的规定现行行业标准《夏热冬冷地区居住建筑节能设计标准》(以下简称行业标准)规定：“采暖计算期应为当年12月1日至次年2月28日(共90 d), 空调计算期应为当年6月15日至8月31日(共78 d)”, 记为计算期Ⅰ.条文说明中没有给出该计算期设定的依据, 强调了“计算规定的条件不是住宅实际的采暖空调情况, 因此计算得到的采暖和空调耗电量并非建筑实际的采暖和空调能耗.”[1]计算期Ⅰ对整个夏热冬冷地区设定了统一的采暖、空调计算期, 忽略了各地区间存在的气候差异, 无法准确地反映各地实际的气候特征.
目前, 部分夏热冬冷地区省市在行业标准的基础上制定了地方性居住建筑节能设计标准.除浙江省外, 其他省市的标准皆沿用了行业标准设定的采暖、空调计算期.浙江省标准(DB33/1015-2015)[17]将浙江省划分为南、北两个气候区, 两区主要城市及对应的采暖、空调计算期(记为计算期Ⅱ)见表 1.南区城市的采暖计算期天数远小于北区城市, 空调计算期天数大于北区城市.这一设定基本符合浙江省地区的实际情况：南区城市冬季暖于北区城市, 夏季比北区城市更加炎热.计算期Ⅱ在一定程度上做到了因地制宜.
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表 1 浙江省地方标准设定的采暖、空调计算期 Table 1 Heating and cooling period required by Zhejiang Provincial Standard |
除以上两套标准外, 《民用建筑供暖通风与空气调节设计规范GB50019-2012》(以下简称暖通规范)也涉及到计算期设定的表述, “设计计算用采暖计算期天数, 应按累年日均温度稳定低于或等于采暖室外临界温度的总日数确定”, 一般民用建筑采暖室外临界温度宜采用5 ℃；“室外计算参数的统计年份宜取近30 a.不足30 a者, 按实有年份采用, 但不得小于10 a.” [18]包括该规范在内的相关国家标准都没有提到空调计算期的设定方法.这是因为我国的建筑节能工作最早开展于80年代的北方地区[19], 制定的标准主要针对于冬季供暖, 之后在计算期方面没有较大的改动, 因此缺少空调计算期的设定方法.在划分建筑热工气候带时, 将“日均温度≤5 ℃”和“日均温度≥25 ℃”的天数作为辅助指标, 因此将累年日均温度稳定高于或等于25 ℃的天数作为空调计算期天数.
累年日平均温度稳定低(高)于或等于室外临界温度的日数采用五日滑动平均法计算[20].上述由暖通规范规定的计算期确定方法记为“方法Ⅲ”, 按照方法Ⅲ计算得到的采暖、空调计算期记为“计算期Ⅲ”.以1971~2003年的实测气象数据为基础, 计算期Ⅲ中20个城市采暖、空调计算期天数及起止日期, 如表 2所示.
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表 2 计算期Ⅲ各城市采暖、空调计算期 Table 2 Various cities'heating and cooling period set asPeriod Ⅲ |
表 3整理了以上3组计算期的采暖、空调计算期天数.对比计算期Ⅰ和计算期Ⅱ可知, 计算期Ⅱ由于初步考虑了省内南北城市间的气候差异, 北区采暖计算期缩短27 d, 空调计算期延长1 d, 南区采暖计算期缩短多达75 d, 空调计算期延长15 d.将计算期Ⅱ与计算期Ⅲ对比发现, 计算期Ⅲ中5个城市的采暖、空调计算期天数没有呈现出如计算期Ⅱ所述的明显的南北区差异, 如南区城市台州计算期Ⅲ的空调计算期天数仅为42 d, 比所有北区城市的天数小.这说明按照计算期Ⅱ对浙江省内城市南北分区的做法不够细致.对比计算期Ⅰ和计算期Ⅲ可知, 计算期Ⅲ中所有城市的采暖计算期均比计算期Ⅰ短, 其中天数最大的蚌埠仅为81 d, 韶关等7个城市甚至为0天.在空调计算期方面, 计算期Ⅲ遵义、台州、舟山等7个城市的空调计算期较计算期Ⅰ有所缩短；杭州、上海的空调计算期天数不变, 但是起止日期有所变动；其余城市空调计算期均有不同程度的延长.由此看来, 计算期Ⅰ对于采暖、空调计算期天数的设定与实际气候条件不符；计算期Ⅲ是基于当地实测气象数据计算得到的, 能够在一定程度上反映当地实际气候状况及实际的采暖、空调需求.
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表 3 3组计算期的采暖、空调计算期天数 Table 3 Number of days in three calculation periods |
方法Ⅲ存在以下两个问题.
1) 在用方法Ⅲ计算采暖、空调计算期过程中发现, 南昌、南京、信阳等部分城市存在不止一段连续的“五日滑动平均温度T5≤5 ℃”的情况.以南昌市为例, 如表 4所示, 1月13日至1月16日与1月27日至1月31日两个时段里五日滑动平均温度都≤5 ℃, 这种情况可以称为五日滑动平均温度发生“断档”.方法Ⅲ的处理手段是在所有时段中选取最长的时段作为采暖计算期, 忽略了其他时段.如此处理可能导致计算期Ⅲ的采暖计算器期天数与实际情况相比偏少, 将所有日均温度≤5 ℃的天数都纳入计算范围更合理.
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表 4 南昌市部分日期的五日滑动平均温度 Table 4 Several days'sliding mean temperature of five days in Nanchang |
2) 从表 3可以看出, 计算期Ⅲ中有7个城市的采暖计算期天数为0.出现0的原因应归结于方法Ⅲ使用的计算指标是累年日均温度.对于这7个城市而言, 在统计的N年气象数据中, 存在某些年份中有日均温度低于5 ℃的日子, 然而将N年日均温度平均后导致每天的累年日均温度始终大于5 ℃, 从而使计算期Ⅲ的采暖计算期天数为0.原因是由于气象数据的日间离散性造成的.图 6给出成都1971~2003年间最冷月(1月)的日均温度t及累年日均温度t1.可以看出, 有近35%的日子日均温度低于5 ℃, 但是累年日均温度始终高于5 ℃；方法Ⅲ由于以累年日均温度作为计算指标, 导致最后采暖计算期的计算结果为0天, 使1月份中35%的天数的采暖需求被忽略, 进而使计算期Ⅲ的采暖期天数低于实际存在采暖需求的天数.
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图 6 成都1971年至2003年日平均温度及累年日均温度(1月) Fig. 6 Each day's average temperature and average daily temperature in January during 1971-2003 in Chengdu |
为了修正上述两个问题, 提出新的采暖、空调计算期确定方法, 记为“方法Ⅳ”, 按照方法Ⅳ计算得到的采暖、空调计算期记为“计算期Ⅳ”.首先, 将“历年日均温度低于或等于采暖临界温度的天数的平均值”作为采暖计算期天数, 将“历年日均温度高于或等于空调临界温度的天数的平均值”作为空调计算期天数.选用N年实测日均温度, 计算每年的日均温度小于等于采暖临界温度(5 ℃)的天数和大于等于空调临界温度(25 ℃)的天数, 对历年的天数求平均后进行取整, 得到采暖、空调计算期天数.
气象数据不仅具有日间离散性, 而且具有年间离散性.例如, 图 7给出重庆市历年日均温度≤5 ℃的天数, 可见重庆市该数值的年间离散性非常大, 33年中有10年的日均温度≤5 ℃天数偏离平均值(5天)至少一倍.从统计学的角度来说, 离散程度越大, 平均值的代表性越弱.另一方面, 从建筑节能的角度考虑, 过多地出现某一年中实际采暖或空调天数大于设定计算期天数的情况是不利的, 这意味着在进行节能设计时所选取的计算期天数将有很大的概率低于实际情况, 进一步降低了围护结构热工性能的要求.综合考虑以上两个原因可知, 采暖、空调计算期天数宜在平均值的基础上适当增加.引入修正系数α对计算期天数进行修正, 修正公式为
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图 7 重庆市1971~2003年历年日均温度≤5 ℃的天数 Fig. 7 Number of days in which daily average temperature was less than or equal to 5 ℃ in per year during 1971—2003 in Chongqing |
| $ D = \mu + \alpha \cdot \sigma . $ | (3) |
式中：D为修正后的计算期天数, μ为历年天数的平均值, σ为相应的标准差.若将各城市的历年日均温度≤5 ℃(≥25 ℃)天数X视为满足正态分布, 则D的置信水平可以表示为
| $ \begin{array}{l} P\left( {X < D} \right) = \\ \int_{- \infty }^D {\frac{1}{{\sqrt 2 \pi \cdot\sigma }}{\rm{exp}}\left[{-{{\left( {x-\mu } \right)}^2}/(2{\sigma ^2})} \right]{\rm{dX}}} . \end{array} $ | (4) |
当置信水平须达到85%、90%、95%时, α应分别取1.037、1.282、1.645.将α代入式(3) 中计算, 并取整得到修正后的采暖、空调计算期天数.为了评估最后得到的计算期天数能否满足历年实际存在采暖、空调需求的时长, 定义保证率AR：
| $ {\rm{AR}} = \frac{{{N_1}}}{{{N_{\rm{T}}}}}\cdot100\% . $ | (5) |
式中：N1为修正后的采暖、空调计算期天数大于等于历年日均温度≤5 ℃(≥25 ℃)天数的年份数量；NT为统计的年份总数.AR越大, 说明该计算期天数能够满足越多年份实际存在采暖、空调需求的时长.表 5给出由1971~2003年实测气象数据计算得到的20个城市历年日均温度≤5 ℃(≥25 ℃)天数的平均值、标准差和用不同α值修正后的采暖、空调计算期天数及对应的保证率AR.可以发现, 当α分别取1.037、1.282、1.645时, 修正后的各城市采暖、空调计算期天数保证率平均能够达到84%、90%、96%, 基本与预期值相符.这说明经过修正后的采暖、空调计算期天数可以满足大部分年份实际存在采暖、空调需求的时长, 减轻了由年间离散性带来的影响.
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表 5 方法Ⅳ的计算结果及其对应的AR Table 5 Calculation results according to Method Ⅳ and their corresponding AR |
由于采暖(空调)计算期应是连续的、采暖(空调)需求最大的一段时间, 将采暖度日数HDD18及空调度日数CDD26作为计算参数来确定采暖、空调计算期的起止日期.具体做法如下：设起始日期依次为1月1日, 1月2日, ……, 12月31日, 计算已求得的采暖期天数内的采暖度日数HDD18和空调期天数内的空调度日数CDD26, 从中选取HDD18最大值对应的起止日期作为采暖计算期起止日期, 选CDD26最大值对应的起止日期作为空调计算期起止日期.
根据上述方法计算, 以取α=1.037时为例, 基于1971~2003年的气象数据确定计算期Ⅳ的采暖、空调计算期天数及对应的起止日期, 结果见表 6.计算期Ⅳ是基于各地区实测气象数据得出的, 能够反映各城市之间的气候差异性, 还充分考虑数据的离散性.计算期Ⅳ的采暖、空调期天数整体与计算期Ⅲ最接近.与计算期Ⅲ相比, 几乎所有城市采暖、空调计算期天数均有不同程度的增加, 其中采暖计算期增加的幅度相对更大, 南昌、台州、舟山、衢州、成都5个城市增加幅度超过了30 d；空调期方面台州增加了50 d, 其他城市天数的变化幅度基本小于采暖期, 说明大部分城市在冬季日均温度的离散性相对更大.与计算期Ⅰ相比, 计算期Ⅳ中所有城市的采暖计算期天数小于计算期Ⅰ设定的90 d, 即使在该值最大的蚌埠、汉中两市也仅有81 d.各城市的空调计算期天数与计算期Ⅰ设定的78 d有所偏差, 只有在舟山、南京、信阳等少数城市较符合.这再次证明计算期Ⅰ对于采暖、空调计算期天数的设定与各城市实际的气候条件极不相符.
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表 6 计算期Ⅳ各城市采暖、空调计算期 Table 6 Various cities'heating and cooling period set as Period Ⅳ |
采用Energy-Plus及第三方界面程序Design Builder进行能耗模拟计算.Energy-Plus吸收了DOE-2和BLAST的优点, 而且具备很多新的功能, 被认为是用来代替DOE-2的新一代建筑能耗分析软件[21]；但是界面操作非常繁琐, 用户体验感差, 而Design Builder是第一个专门针对Energy-Plus开发的一款用户图形界面软件[22], 解决了该问题.
以外墙外保温为例, 分析采暖、空调计算期的长短对建筑节能技术的节能效果评估造成的影响.建筑模型为某12层高层住宅楼, 总建筑面积为4 445.1 m2, 体形系数为0.32, 南、北、东、西墙窗墙比分别为0.26、0.26、0.11、0.14.共一个标准层, 层高3 m, 如图 8所示为标准层平面图.
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图 8 标准层平面图 Fig. 8 Standard floor plan |
表 7给出建筑模型围护结构热工参数.另外根据行业标准规定, 进行采暖、空调能耗模拟计算时, 用能房间连续用能, 冬季设定温度为18 ℃, 夏季设定温度为26 ℃；室内得热平均强度取4.3 W/m2；采暖和空调时换气次数取1.0次/h；采暖、空调设备为家用空气源热泵空调器, 制冷时能效比取2.3, 采暖时能效比取1.9.模拟计算用典型气象年数据选用中国标准年气象数据(CWSD).
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表 7 建筑模型围护结构热工参数 Table 7 Thermal parameter of building envelope in model |
分别采用4套不同的计算期进行能耗模拟.先定义以下两个参数.
1) 采暖/空调电耗比r.计算公式为
| $ r = \frac{{{\rm{HE}}}}{{{\rm{CE}}}}. $ | (6) |
式中：r为采暖/空调电耗比, HE为采暖电耗, CE为空调电耗.
2) 外保温的全年节电率R.计算公式为
| $ R = \frac{{{\rm{A}}{{\rm{E}}_1}-{\rm{A}}{{\rm{E}}_0}}}{{{\rm{A}}{{\rm{E}}_0}}} \times 100\% $ | (7) |
式中：R为全年节电率, AE1为设置外保温时建筑的全年电耗, AE0为无外保温时建筑的全年电耗.模拟结果如图 9、10所示.
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图 9 采暖/空调电耗比 Fig. 9 Ratio of heating electric consumption to cooling electric consumption |
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图 10 外墙外保温全年节电率 Fig. 10 Annual electricity saving rate caused by exterior wall external insulation |
采暖、空调计算期天数的变化极大影响了采暖、空调电耗模拟结果的大小, 这一点充分反映在各城市的采暖/空调电耗比上(见图 9).除纬度较高的汉中市外, 其他城市计算期Ⅲ和Ⅳ的采暖/空调电耗与计算期Ⅰ相比均减小, 其中有10个城市的电耗结构甚至发生了质变, 即采用计算期Ⅲ和Ⅳ时采暖电耗低于空调电耗, 采用计算期Ⅰ时采暖电耗高于空调电耗.在浙江省内城市中, 计算期Ⅱ北区城市的采暖/空调电耗比计算结果更接近计算期Ⅰ, 南区更接近计算期Ⅲ和Ⅳ.
采用计算期Ⅲ和Ⅳ必然会引起采暖电耗在全年电耗中所占的比例较采用计算期Ⅰ时有所减小, 空调电耗所占比例增加.由于夏热冬冷地区建筑冬季的室内外温差大于夏季, 导致降低外墙传热系数的做法在冬季的节能效果优于夏季[23].除汉中市外所有城市外, 墙保温全年节电率在采用计算期Ⅲ和Ⅳ时均有不同程度的下降(见图 10).采用计算期Ⅰ时, 不同城市的全年节电率较平均, 约为17%.采用计算期Ⅲ和Ⅳ时, 各城市间差异性较大.与采用计算期Ⅰ时相比, 只有信阳、合肥、蚌埠、南京、汉中五个城市在计算期Ⅲ、Ⅳ下的全年节电率偏差在2%以内, 说明计算期Ⅰ只在这五个城市的适用性较高.在其他城市计算期Ⅰ会引起较大的误差, 尤其是舟山、温州、台州、韶关、桂林、南平、重庆、成都, 这八个城市的全年节电率在计算期Ⅲ下平均仅为6%.在计算期Ⅳ下平均仅为10%, 远低与采用计算期Ⅰ时的17%.总体而言, 各城市在不同计算期下的全年节电率大小关系为计算期Ⅰ>计算期Ⅳ>计算期Ⅲ.在浙江省内城市中, 采用计算期Ⅱ时的全年节电率介于计算期Ⅰ与计算期Ⅲ、Ⅳ的计算结果之间, 北区城市的全年节电率更接近计算期Ⅰ, 南区更接近计算期Ⅲ和Ⅳ.
综上所述, 采暖、空调计算期的长短会影响采暖、空调能耗, 导致电耗结构发生变化, 进而将改变外墙外保温全年节电率的计算结果, 使得节能效果的评估结论截然不同.计算期Ⅰ由于对全地区设定统一的采暖、空调期, 并且未能基于实测气候数据, 导致所有城市全年节电率计算结果趋于平均, 且高于由实测气象数据计算出的计算期Ⅲ和Ⅳ下的全年节电率, 外墙外保温的节能效果被高估.
目前, 在夏热冬冷地区建筑(不论居住建筑和公共建筑, 不分用能工况)采取的节能技术措施中, 绝大部分均为外墙外保温, 而自保温、内保温、复合保温以及隔热措施的应用量均较少[24].节能技术的效果评估是决定该技术是否适合在本地区推广的关键.诸多建筑节能技术(如外墙保温技术、固定外遮阳、外墙隔热反射涂料等)存在一个共通点：其在采暖季和空调季的节能贡献存在巨大差异[11, 23, 25], 采暖/空调电耗比成为决定全年节能效果的关键参数.采暖、空调计算期的长短通过改变采暖/空调电耗比的模拟结果, 将对这些节能技术在各地区的节能效果评估及实际应用产生深远的影响.确定符合各地区实际采暖、空调需求的计算期对建筑节能工作的开展具有重大的意义.
5 结论(1) 夏热冬冷地区各城市间存在显著的气候条差异, 采暖、空调计算期应尽量准确地反映出各城市实际存在采暖、空调需求的时段, 须满足两个条件：1) 基于当地实测气象数据的分析；2) 以城市为单位分别计算采暖、空调计算期.
(2) 由现行行业标准规定的全地区统一的计算期Ⅰ未考虑内部各城市间的气候差异；由浙江省标准规定的计算期Ⅱ初步考虑了省内南北区城市间的气候差异, 但改进程度不足, 分区不够细致；由暖通规范规定的计算期Ⅲ, 确定方法存在数据“断档”和未考虑数据离散性的问题.
(3) 提出新的计算期确定方法.计算期Ⅳ将历年日平均温度低(高)于或等于临界温度的天数的平均值作为采暖(空调)计算期天数, 并用修正系数α对数据的离散性进行修正.
(4) 不同的计算期会对采暖、空调能耗总量及采暖/空调电耗比的计算结果产生很大影响, 进一步将影响诸多建筑节能技术(外墙保温技术、固定外遮阳、外墙隔热反射涂料等)的节能效果评估及推广.
我国的建筑节能工作起点较晚.过去采取了较粗放的气候分区, 并设定统一的采暖、空调计算期.经过几十年发展, 气象数据的逐渐完整给予我们充足的资源来精细化地进行各城市气候分析及能耗计算, 可以使建筑能耗模拟结果更加可靠, 更好地为节能设计、节能效果评估与建筑节能标准制定提供导向.在下一步的研究工作中, 可以在以下两个方面加以考虑.
(1) 经过几十年的发展, 夏热冬冷地区居民的经济和生活水平有了很大提升, 对室内热环境舒适度的要求越来越高.将5 ℃设为采暖临界温度这一做法从提出到现在已有30年之久, 5 ℃很有可能与当今人们进行采暖的实际临界温度不符, 需要细致地调研、取证.另外, 空调计算期的设定方法与空调临界温度的取值目前在任何标准上找不到依据, 因此急需对这部分内容进行研究和立据.
(2) 目前, 采暖、空调计算期的设定方法仅考虑了日均气温这个单一因素, 但是采暖、空调需求与气象数据中的多项指标都息息相关, 如太阳辐射、湿度等.是否需要以及如何利用太阳辐射、湿度等气象参数对采暖、空调计算期进行修正有待探讨.
| [1] | 中国建设部. 夏热冬冷地区居住建筑节能设计标准(JGJ134-2010)[S]. 北京: 中国建筑工业出版社, 2010. |
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