基于大数据的公共建筑空调系统能耗研究

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基于大数据的公共建筑空调系统能耗研究

摘要由于大数据技术的应用,可对公共建筑空调系统中的能耗数据进行及时统计,并对室内舒适程度进行合理评价,引导用户进行空调节能操作。本文根据以往工作经验,对公共建筑空调系统的能耗评价及节能潜力进行总结,并从公共空调的系统性服务、大数据技术的基本应用、新型能耗测试软件的应用三方面,论述了基于大数据的公共建筑空调系统能耗研究具体内容。

关键词大数据技术;公共建筑;空调系统

前言

空调是人们生活中的常用设备,在公共建筑空调系统作用下,人们可以实现对温度、环境等方面的有效调节,从而满足人们在生活中的舒适度需求。在实际使用过程中,空调系统运转需要耗费大量资源,一般来说,主要以电能消耗为主。而且公共建筑的实际用电量是普通住宅的10到20倍。因此,公共建筑空调系统节能研究显得格外重要。

1 公共建筑空调系统的能耗评价及节能潜力

1.1 空调系统能耗评价

在公共建筑空调系统能耗评价过程中,需要根据具体的能耗运行情况进行。为此,相关部门和企业需要对具体的指标评价体系进行构建,在能耗分配上,也应该以实际情况下空调系统的冷量和能效比为基本依据。一般来说,空调系统的能效比代指能效比的最终限值。在空调系统冷量计算时,应保持结构面积信息与实际设计情况保持一致,并根据《公共建筑节能设计标准》内容,对评价标准进行选取。另外,在新风量确定上,相关工作人员应做好室内人数和人均风量标准的全面计算,这其中还包括灯光设备输出及系统整体的耗电情况,只有保证数据统计的全面性,才能确保空调运行与实际情况相符。

1.2 空调系统节能潜力分析

在对公共建筑空调系统实际情况分析过程中,需要对实际运行状态下的空调系统供冷量和能效指标进行分别计算,并将最终计算结果与标准值进行比较。在冷量计算时,由于各种灯光的负荷占比较大,但这部分电能消耗主要来源于用户本身。因此,在公共建筑中,此部分没有节能的空间。总的来看,由于公共建筑中的排风情况存在不平衡等情况,很容易导致室外进风量过大,从而增加了整个系统的运行负荷,这部分有很大的节能空间。另外,设置温度过冷也是导致空调能耗高的另一因素,有研究表明在夏季供冷工况下,室内计算温度每升高1T,能耗减少8%-10%;冬季供暖工况下,室内计算温度每降低1℃,能耗减少5%-10%,因此合理的温度设置对节能至关重要[1]。

2 基于大数据的公共建筑空调系统能耗研究具体内容

2.1 公共空调的系统性服务

公共空调的系统性服务对象以用户为主,由于用户可以直接对空调系统的运行效果进行感受,人们必须确保公共空调系统设计与具体要求相符。在整个系统建设和规划时,设计人员会在方案建设阶段对空调系统整体能耗进行分析,但由于设计人员能耗设计的理想化,未能有效分析系统使用环境和实际使用情况,如商场等公共场所节假日人流较大,而平日基本没有什么人,中午室外温度较高时人流少,晚上人流多等实际情况,以及空调系统的实际运行和管理情况的不可控性,最终引起节能效果无法突显出来。在传统能耗控制中,常用的模型有以下三种:首先是以仿真软件为主,对模型进行建立。其次是以理论计算为主,对模型进行构建。最后是以实验数据为主,对模型进行构建。在公共建筑空调系统运行过程中,其能耗值受多种因素的影响。但由于这些影响因素很难在第一时间内得到收集,这也是等上述三种模型无法对空调系统的实时能耗值进行反映。因此,人们需要以公共空调系统性服务为基础,对新的分析模型进行构建。

2.2 大数据技术的基本应用

互联网的不断发展,大数据技术为公共建筑空调系统能耗控制提供了便利条件。整体来看,大数据技术的基本应用包括以下两方面:第一,对庞大的信息数据进行收集;第二,对各种数据实施专业化处理。为此,人们将云计算技术引入其中,通过分布式处理及存储等功能,为大数据技术的应用创造基本条件。例如,在公共建筑房间空调能耗研究过程中,大数据可以记录压缩机、换热器的运行数据和用户操作数据,将数据传回厂家供厂家分析,并对系统运行程序进行调整,使系统更加节能。

在公共建筑空调系统能耗来源分析上,可以从以下两方面着手:首先是冷热源能耗,如制冷机组的电能消耗等。其次是动力消耗,如风机、水泵等設备的电能消耗。使用大数据技术,可以对系统实时数据进行收集。另外,公共建筑空调系统的能耗数据存在很多影响因素,其中以客观环境数据为主,包括室外空气温度、室内空气温度、太阳辐射情况等。除此之外,该类影响因素还包括机组设备的运行数据,即冷热源机组具体容量、冷冻水供水温度、回水温度等。用户特征的不同,同样会对公共建筑空调系统的能耗产生影响。因此,在具体能耗控制上,人们需要利用大数据技术确保空调使用效果不受影响[2]。

2.3 新型能耗测试软件的应用

大数据与新型用户APP结合,在能耗测试时,应用新的软件显得尤为重要。例如,在用户端APP软件应用上,可以将用户和空调系统的交互情况反映出来,并将主要的运行数据和能耗情况在APP中反映出来,在此种情况之下,用户可以根据具体的统计结果对空调设置参数进行有效调整,并对实施能耗数据进行了解。由于公共建筑空调系统能耗受很多因素的影响,为了避免不合理能耗的出现,这些新型测试软件,可以帮助用户对参数设计与能耗之间存在的关系进行全面分

析,还可以向用户推送节能方案,引导用户实施更有效的节能措施。

3 结束语

综上所述,随着我国对建筑能耗问题的不断重视,政府性投资的公益建筑越来越多,绿色建筑标准也得到了进一步升级。我国《能源战略发展规划》中明确指出,公共建筑应建立起绿色行动发展计划。因此,在公共建筑面积不断提升的同时,人们应该将绿色建筑概念突显出来,利用大数据技术对用户、建筑、环境之间的关系进行反映,最终实现节能降耗的目的。

参考文献

[1] 崔治国,魏景姝,唐艳南.数据挖掘技术在建筑暖通空调领域的研究应用进展[J].建筑科学,2018,34(04):85-97.

[2] 徐春英,于秋生.公共建筑暖通空调系统节能设计措施分析[J].绿色环保建材,2018,(01):31.

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