CC BY
81
3/2011_МГСу ТНИК
ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКАЯ КЛИМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ РАСЧЕТОВ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ СИСТЕМАМИ КОНДИЦИОНИРОВАНИЯ ВОЗДУХА
THE STOCHASTIC-STATISTICS CLIMATIC MODEL FOR CALCULATIONS OF POWER CONSUMPTION BY AIR CONDITIONING SYSTEMS
Е.Г.Малявина, О.Ю. Крючкова E.G.Malyavina , O.Y. Kryuchkova
МГСУ
Приведены результаты обработки первичной климатической информации. Полученная модель климата предназначена для анализа режимов работы систем кондиционирования воздуха, работающих в различное время суток.
Results of processing of the primary climatic information are resulted. The received model of a climate is intended for the analysis of operating modes of air conditioning systems, working during various time of days.
Для проектирования, подбора и оптимизации систем кондиционирования воздуха важны расчеты энергопотребления системами. Результаты расчетов и моделирования зависят от используемой климатической информации. Для расчета систем кондиционирования воздуха важно знать повторяемость сочетаний температуры и относительной влажности (или энтальпии) наружного воздуха. Имеющиеся отечественные нормативные документы [3, 4, 5] содержат, по нынешним меркам, весьма ограниченный набор климатических данных.
В 70-80-е годы были попытки использования вероятностной модели [2], в которой сочетания температуры и относительной влажности восстановлены с помощью нормального вероятностного распределения этих параметров по данным среднемесячных показателей. Эта модель не содержит в себе временного фактора. По этой причине расчет нестационарного теплового режима здания и систем практически невозможен. Однако, этот недостаток вероятностной модели не играет значимой роли для зданий, в которых тепло- и влагопоступления в течение месяца меняются незначительно или поддержание параметров микроклимата осуществляется за счет совместной работы центральной системы кондиционирования воздуха и местных систем (что в настоящее время признано наиболее экономичным вариантом). Регулирование осуществляется по датчику температуры приточного воздуха, которая поддерживается постоянной. Таким образом, обработка наружного воздуха не привязана к изменяющемуся во времени лучу процесса обработки воздуха в помещении, так как задача ассимиляции теплоизбытков, а в теплый период частично и влагоизбытков, ложится на местную систему. Поэтому обезличенность во времени климатической информации можно даже считать достоинством, так как процессы обработки воздуха в кондицио-
ВЕСТНИК МГСУ
3/2011
нере происходят практически безынерционно, а необходимые для расчета повторяемости сочетаний параметров климата представляются в форме двумерной таблицы.
Однако эта модель могла быть основой для расчета СКВ, работающих только в круглосуточном режиме, так как восстановить повторяемости сочетаний параметров климата для отдельных периодов суток по среднемесячным характеристикам не представляется возможным. Кроме того, будучи восстановленной вероятностная модель имела некоторую погрешность по сравнению с чисто статистическими повторяемо-стями наблюдения сочетаний параметров.
Разновидностью вероятностной модели можно считать вероятностно-статистическую модель, которая разрабатывается путем прямой обработки данных первичных наблюдений за выбранный ограниченный период лет и представляется в виде фактических повторяемостей значений температуры и относительной влажности наружного воздуха и атмосферного давления (последний параметр важен для пересчета температуры и относительной влажности в энтальпию воздуха). Эта модель, включающая в себя данные за относительно большой промежуток времени, отражает возможность наблюдения любого из имевших место сочетания параметров за выбранный период лет.
В отличие от вероятностной модели вероятностно-статистическая модель может быть получена для любого суточного интервала времени. Вероятностно-статистическая модель также не содержит в себе временного фактора, так как поверхности распределения параметров климата выявляются для интервалов времени в целом без привязки к отдельным моментам времени внутри интервалов.
Таблица 1. Сравнение нормируемых и принятых средних характеристик
Сроки сравнения
По [4]
По [1]
Разность [1]-[4]
Средняя месячная и годовая температура воздуха, °С
Январь
-10,2
-6,5
+3,7
Февраль
-9,2
-5,6
+3,6
Март
-4,3
-0,8
+3,5
Апрель
4,4
6,9
+2,5
Май
11,9
12,9
+1,0
Июнь
16,0
18,0
+2,0
Июль
18,1
18,8
+0,7
Август
16,3
16,6
+0,3
Сентябрь
10,7
10,8
+0,1
Октябрь
4,3
5,3
+1,0
Ноябрь
-1,9
-2,4
-0,5
Декабрь
-7,3
-5,7
+1,6
Годовая температура
4,1
5,7
+1,6
Средняя месячная относительная влажность воздуха, %
наиболее холодного месяца, %
84
83,5
-0,5
наиболее теплого месяца, %
70
68
-2
Таблица 2. Распределение повторяемостей комплекса 1-ф (для периода 7-23 часов) в % от общего времени наблюдения
Относительная влажность, % Сумма
Температура 5-15 15-20 20-25 25-30 30-35 35-40 40-45 45-50 50-55 55-60 60-65 65-70 70-75 75-80 80-85 85-90 90-95 95-100
32 - 35,9 0,000 0,000 0,007 0,014 0,024 0,010 0,014 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,069
28 - 319 0,000 0,000 0,028 0,137 0,202 0,198 0,198 0,089 0,075 0,017 0,003 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,947
26 - 27,9 0,000 0,000 0,014 0,096 0,192 0,260 0,332 0,224 0,144 0,111 0,066 0,014 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1,453
24 - 25,9 0,000 0,003 0,027 0,103 0,216 0,377 0,449 0,443 0,382 0,235 0,165 0,095 0,045 0,014 0,000 0,000 0,000 0,000 2,554
22 - 23,9 0,007 0,017 0,082 0,175 0,205 0,376 0,508 0,555 0,493 0,348 0,294 0,289 0,140 0,078 0,014 0,004 0,000 0,000 3,585
20 - 21,9 0,000 0,027 0,092 0,154 0,315 0,377 0,487 0,611 0,601 0,606 0,481 0,366 0,238 0,209 0,137 0,060 0,012 0,003 4,776
18 - 19,9 0,000 0,017 0,068 0,165 0,188 0,456 0,436 0,558 0,567 0,578 0,509 0,475 0,392 0,334 0,220 0,247 0,140 0,018 5,368
16 - 17,9 0,003 0,010 0,042 0,093 0,221 0,308 0,425 0,420 0,542 0,548 0,526 0,516 0,518 0,529 0,398 0,338 0,302 0,079 5,818
14 - 15,9 0,003 0,010 0,045 0,135 0,196 0,233 0,225 0,421 0,467 0,514 0,459 0,527 0,550 0,477 0,509 0,489 0,420 0,159 5,839
12 - 13,9 0,003 0,004 0,034 0,082 0,177 0,189 0,214 0,275 0,336 0,437 0,501 0,454 0,480 0,601 0,568 0,615 0,546 0,158 5,674
10 - 11,9 0,003 0,003 0,031 0,121 0,134 0,165 0,211 0,269 0,306 0,314 0,285 0,426 0,398 0,460 0,532 0,568 0,676 0,232 5,134
8 - 9,9 0,000 0,007 0,024 0,079 0,127 0,163 0,175 0,286 0,266 0,266 0,310 0,326 0,386 0,374 0,527 0,439 0,530 0,298 4,583
6 - 7,9 0,000 0,007 0,027 0,090 0,113 0,122 0,197 0,202 0,206 0,271 0,340 0,309 0,327 0,424 0,441 0,504 0,534 0,364 4,478
4 - 5,9 0,014 0,003 0,027 0,089 0,128 0,161 0,149 0,169 0,225 0,238 0,273 0,305 0,305 0,414 0,480 0,533 0,630 0,475 4,618
2 - 3,0 0,003 0,000 0,035 0,027 0,066 0,119 0,163 0,220 0,248 0,250 0,373 0,419 0,459 0,546 0,739 0,788 0,948 0,686 6,089
0 - 1,9 0,000 0,007 0,024 0,051 0,084 0,084 0,099 0,177 0,277 0,271 0,350 0,491 0,679 0,795 1,067 1,645 1,928 1,445 9,474
-2 - 0,1 0,000 0,003 0,021 0,039 0,056 0,080 0,076 0,154 0,174 0,305 0,358 0,390 0,460 0,729 0,919 1,267 1,092 0,619 6,742
-4 - -2,1 0,000 0,000 0,003 0,015 0,080 0,066 0,081 0,131 0,139 0,212 0,286 0,402 0,564 0,711 0,929 1,012 0,604 0,086 5,321
-6 - -4,1 0,000 0,000 0,003 0,029 0,063 0,075 0,080 0,131 0,132 0,142 0,232 0,330 0,455 0,646 0,993 0,785 0,277 0,052 4,425
-8 - -6,1 0,000 0,000 0,001 0,003 0,035 0,035 0,061 0,083 0,097 0,149 0,261 0,306 0,398 0,636 0,707 0,509 0,194 0,019 3,494
-10 - -8,1 0,000 0,000 0,007 0,004 0,018 0,029 0,034 0,072 0,062 0,114 0,118 0,244 0,384 0,530 0,594 0,330 0,127 0,012 2,679
-16 - -10,1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,010 0,030 0,038 0,056 0,121 0,133 0,307 0,460 0,930 1,356 0,909 0,515 0,036 4,901
-22 - -16,1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,003 0,021 0,014 0,020 0,058 0,095 0,164 0,352 0,493 0,302 0,091 0,001 1,614
-30 - -22,1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,003 0,003 0,021 0,053 0,129 0,117 0,039 0,000 0,000 0,365
100
Предпринята попытка определения упомянутых сочетаний климатических элементов для различных отрезков времени суток. Для обработки были взяты метеорологические данные за период с 1 января 1986 года по 31 декабря 2000 года, любезно предоставленные метеорологической обсерваторией Географического факультета МГУ им. М.В.Ломоносова [1]. Следует отметить, что принятый к рассмотрению пятнадцатилетний период имеет средние характеристики несколько отличающиеся от приведенных в СНиП [4]. Сравнение их представлено в табл. 1. Из табл. 1 следует, что принятый к рассмотрению пятнадцатилетний период характеризуется более высокими температурами наружного воздуха как в холодный период года, так и в теплый.
Распределения повторяемостей тепловлажностных параметров наружного воздуха разрабатывались для следующих 8-ми временных интервалов разной продолжительности в течение суток: сутки в целом, с 9 до 18, с 18 до 9 часов, с 8 до 20, с 20 до 8 часов, с 7 до 15, с 15 до 23 и с 23 до 7 часов. В результате статистического анализа повторяемостей комплексов температуры с относительной влажностью наружного воздуха 1-ф и энтальпии с влагосодержанием наружного воздуха 1-ё получены таблицы их распределения в часах и в %. Причем повторяемости сочетаний 1-ф и 1-ё определены как для всего года, так и для каждого месяца отдельно. При составлении таблиц приняты следующие шаги разбивки: по температуре - 2 °С, по относительной влажности 5 %, по энтальпии 2 кДж/кг, по влагосодержанию 1 г/кг сухого воздуха.
Так как данные первичных наблюдений на метеостанции относятся к восьми срочным замерам через каждые три часа, то продолжительность стояния каждого замеренного параметра принималась равной трем часам: по полтора часа до и после замера. Повторяемость в % равна отношению числа часов наблюдения параметра в каждой двумерной градации принятых шагов разбивки к общему числу часов за год. Таким образом, в таблицах для любого временного интервала, относящегося к году, сумма по всем ячейкам таблицы равна 100 %, а для помесячных таблиц какого-либо временного интервала сумма в 100 % получается сложением повторяемостей всех ячеек всех двенадцати месяцев. В табл. 2 приведены результаты обработки для интервала времени с 7 до 23 часов для года в целом. В целях сокращения места, занимаемого таблицей, шаги по температуре в начале и в конце таблицы увеличены.
Полученные средние за год суммы часов наблюдения температуры по отдельным градациям сравнены в табл. 3 с такими же суммами из [5] и [3]. Интересно и то, что в [5] продолжительность года равна 8765 ч, в [3] она составляет 8767 ч. В представленной работе средняя продолжительность года равна 8766 ч, так как из 15 рассматриваемых лет 4 года високосные.
Таблица 3. Средние за год продолжительности наблюдения температуры наруж-
ного воздуха в г. Москве по градациям в часах
Источник Градации темпе ратуры (от до включительно), оС
< -22,1 -22 - -18,1 -18 --14,1 -14 --10,1 -10 --6,1 -6 --2,1 -2 - +1,9 +2 -+5,9 +6 -+9,9 +10 - +13,9 +14 - +17,9 +18 - +21,9 +22 -+25,9 > +26
[5] 88 158 245 394 570 833 1359 973 994 1078 1043 666 250 114
[3] 103 149 243 410 623 919 1273 916 947 1036 1046 665 313 124
* 36 75 196 336 569 881 1470 963 862 1071 1042 744 376 145
- предлагаемое исследование
Из табл. 3 следует, что расхождения в продолжительностях наблюдения температуры по градациям, полученное в предлагаемом исследовании вполне адекватно отражает распределение параметров наружного воздуха в г. Москве. Некоторый сдвиг в
3/2011
ВЕСТНИК _МГСУ
сторону высокой температуры объясняется более теплыми годами, наблюдающимися в последнее время, что подтверждается данными табл.1.
Необходимость получения повторяемостей тепловлажностных сочетаний для различных временных интервалов обосновано сравнением, представленным в табл. 4 и 5. Из них видно, что в дневные часы повторяемость жаркой погоды существенно выше, чем для суток в целом и тем более для вечерних и ночных часов, для которых более характерна высокая относительная влажность.
Таблица 4. Повторяемость температуры и энтальпии наружного воздуха в Москве, %
Интервал време-ни,ч Число часов в году Градации температуры, оС Градации энтальпии, кДж/кг
< -28,1 -28 - +9,9 +10 - +25,9 +26 -+29,9 > +30 < -27,1 -27 - +25,9 +26 -+53,5 > +54
9 - 18 3287 0,02 56,96 39,52 3,08 0,42 0,03 61,53 35,75 2,69
8 -20 4383 0,04 57,50 39,30 2,80 0,36 0,04 61,80 35,62 2,54
20 - 8 4383 0,06 65,32 34,46 0,16 0,00 0,08 66,52 32,78 0,62
7 -15 2922 0,06 59,25 38,22 2,25 0,27 0,06 62,85 34,78 2,31
15 -23 2922 0,03 58,26 39,27 2,16 0,27 0,03 62,25 35,68 2,04
23 -7 2922 0,06 66,75 33,15 0,03 0,00 0,09 67,38 32,14 0,39
сутки 8766 0,04 61,42 36,88 1,48 0,18 0,06 64,16 34,20 1,58
В табл. 5 границами градаций сначала (в левой части табл. 5) приняты расчетные значения относительной влажности наружного воздуха по параметрам А и Б в теплый и холодный периоды года для большинства жилых и общественных зданий. В правой части таблицы границами градаций относительной влажности служат расчетные значения относительной влажности для внутреннего воздуха. По значениям повторяемости относительной влажности в указанных в правой части табл. 5 границах можно судить о продолжительности времени, когда влажностная обработка воздуха не требуется.
Таблица 5. Повторяемость относительной влажности наружного воздуха в г. Москве,
%
Интервал времени,ч Число часов в году Градации относительной влажности (с учетом характерных точек наружного воздуха), % Градации относительной влажности (с учетом характерных точек внутреннего воздуха), %
<55,9 56-69,9 70-76,9 >77 45-30 60-30 <60 <65
9 - 18 3287 30,59 18,74 10,98 39,69 14,95 34,29 37,11 43,75
8 -20 4383 28,83 18,47 11,14 41,55 13,96 32,60 35,17 41,70
20 - 8 4383 8,69 14,59 11,78 64,94 3,03 12,61 12,82 18,11
7 -15 2922 23,95 17,95 11,30 46,80 11,05 28,21 29,96 36,34
15 -23 2922 26,56 18,21 11,64 43,59 12,67 35,48 32,66 39,05
23 -7 2922 5,77 13,44 11,45 69,34 1,75 9,24 9,37 14,34
сутки 8766 18,76 16,53 11,46 53,24 8,49 22,60 24,00 29,91
Вывод. Разработанные вероятностно-статистические модели климата г. Москвы являются климатической основой для анализа энергопотребления системами кондиционирования воздуха. Они могут применяться при различных схемах обработки приточно-
го воздуха для интервалов времени суток, близких к фактическому рабочему дню системы кондиционирования воздуха, так как полученные модели относятся к 8-ми временным интервалам разной продолжительности в течение суток.
Литература:
1. Метеорологическая обсерватория Географического факультета МГУ им. М.В.Ломоносова. Материалы срочных наблюдений за 1986 - 2000 г.
2. Сизов A.M.. Вероятностные модели представления параметров наружного климата в расчетах систем кондиционирования микроклимата.- В кн. : Строительная климатология: Тр. симпозиума (20-24 сент. 1982 г.) - М.: Б.и.,1982
3. СНиП II-A. 6-72. Строительная климатология и геофизика. / Госстрой СССР. - М.: Стройиздат, 1973.
4. СНиП 23-01-99*. Строительная климатология / Госстрой России. - М.: ГУП ЦПП,
2003.
5. Строительная климатология: Справочное пособие к СНиП 23-01-99*/Под.ред. чл.-кор. Савина В.К. М.: НИИ строительной физики РААСН, 2006. - 258 с.
Literature:
1. Meteorological Observatory of Geographical Department of Lomonosov Moscow State University. Materials of urgent observations in 1986 - 2000.
2. A.M. Sizov. Probabilistic models of representations of external climate parameters in the calculation of air conditioning systems .- In. : Building climatology: Proc. Symposium (Sept. 20-24th 1982) - M.: B.p., 1982.
3. SNiP II-A. 6-72. Building climatology and geophysics. / Gosstroi USSR (State Committee for Construction). - M.: Stroiizdat, 1973.
4. SNiP 23-01-99 *. Building Climatology / Gosstroi of Russia (State Committee for Construction). - M.: GUP ZPP, 2003.
5. Building Climatology: A guidebook to SNiP 23-01-99 * / Pod.red. of Corresponding Member Savina V.K ,M: NII of Building Physics RAASN, 2006. - 258 p.
Ключевые слова: система кондиционирования воздуха, температура, энтальпия, повторяемость, энергопотребление, метеорологические данные, вероятностно-статистическая модель, вероятностная модель
Keywords: air conditioning system, temperature, enthalpy, repeatability, power consumption, the meteorological data,, the stochastic - statistics model, the stochastic model
Почтовый адрес авторов: 129337, Москва, Ярославское шоссе, 26, Московский государственный строительный университет, кафедра отопления и вентиляции.
Тел./факс авторов:8-(916)463-67-44; 8(926)582-73-29.
E-mail авторов: [email protected], [email protected]
Рецензент: Губанов М.А., начальник отдела отопления, вентиляции и холодильных установок,
ОАО «31 ГПИСС»
