2.3
高校主楼能耗特征

2.3.1总能耗特征

1）年度能耗

主教学楼能耗主要包括电能消耗和水量消耗。电能消耗包括照明能耗、夏季空调能耗、冬季供暖能耗、动力设备能耗以及其他特殊区域能耗。2008—2010年，主教学楼年建筑能耗分别为3 029 508kW·h、3 199 561kW·h和3 062 973kW·h。2009年建筑年耗电量相比2008年增加了5.61%,2010年建筑年耗电量相比2009年减少了4.27%。

2008—2010年，主教学楼单位实际使用建筑面积能耗分别为54.93kW·h/（m ² ·a）、58.01kW·h/（m ² ·a）和55.53kW·h/（m ² ·a），三年的能耗指标均值为56.16kW·h/（m ² ·a），这体现了高校主楼的用能特征，具体如图2.5所示。主教学楼集科研、教学、办公及会议等功能于一体，周末与寒暑假期间，教学区和办公区使用率低，展厅和会议厅开启时间少，仅主教学楼部分学院办公室、教室和研究生实验室照常使用，从而导致这种科研教学类大型校园公共建筑能耗指标偏低。

2）逐月能耗

对2008—2010年主教学楼逐月的电耗数据进行调研和统计，结果如图2.6所示。2008—2010年，主教学楼建筑能耗趋势基本相同，建筑月电耗峰值均出现在夏季空调月。其中，2008年和2010年最大月能耗均出现在8月，而2009年则出现在9月，与2008年8月能耗值相比增加了11.5%，这是由夏季典型空调季节的中央空调系统能耗造成的。

根据主教学楼中央空调系统的运行原始记录表可以看出，夏季空调季节为每年的5—9月。7、8月虽然为冷负荷高峰时段，但是由于暑假期间空调使用率低，因此2009年9月主教学楼能耗呈现一个较为明显的峰值，相比2008、2010年9月分别高出50%和57%。对比2008年9月和2009年9月室外平均温度，其变化趋势如图2.7所示。2009年9月前半月的室外平均温度明显高于2008年9月，且达到27 ℃以上，空调系统的使用时间较长，造成前半月主教学楼的能耗高于2008年。后半月的室外平均温度存在一定差异，但是温度值均不高，空调能耗相差不大。

每年的1月为冬季典型供暖月，供暖能耗占1月的建筑总能耗较大比例。2008年和2009年，主教学楼冬季采用电锅炉供暖，2010年，冬季主教学楼经过节能改造后采用民主湖湖水作为水源热泵进行供暖。统计2008—2010年电锅炉的运行记录，可以看出2008年和2009年1月电锅炉供暖时间分别为10天和19天，2010年湖水源热泵运行时间为21天。因此，2008—2009年1月建筑能耗差异主要是天气条件导致电锅炉供暖时间不同造成的。2010年1月供暖天数较2009年多，在分项能耗基本相同的情况下，其总能耗略低于2009年，充分说明湖水源热泵的节能性。同时，可以看出主教学楼冬季能耗与夏季空调季相比，增加幅度并不明显。这是由于春节处于寒假期间，校园建筑使用率明显降低，与一般办公建筑冬季供暖能耗存在较大差异。

2008—2010年，主教学楼其他过渡季节的月能耗均比较接近；7、8月由于空调系统的使用，用能出现高峰；6、9月为学校正常教学时间，空调使用率有所增高，但是除个别年度外，能耗却基本与过渡季节不开启空调系统时能耗相比增幅不大，这是由于此时的空调开启时间受气象参数影响相对较少。主教学楼每年各个月份的使用率和运行时间基本保持一致，变化不大，这为解决年度使用条件差异的主教学楼年度能耗调整提供了基础。

3）分项能耗

主教学楼于2010年进行空调系统及监控平台的节能改造，每层楼的主供水管道上加装了冷量计量表，能够对每层楼的空调耗能情况进行逐时和长期的统计；同时在每层楼加设电度表，对空调、照明、动力设备和特殊用电等分项进行能耗统计。2011年空调季节主教学楼的能耗分项情况如图2.8所示。其中，空调用电占总电耗的62%，照明插座用电其次，占总电耗的23%。因此，冬季供暖和夏季供冷季节建筑能耗差异均是天气条件导致的供暖能耗和空调能耗不同造成的。

2.3.2空调能耗的变化规律

1）空调分项能耗

空调为主教学楼的用能重点。对2011年主教学楼夏季空调系统各分项用电能耗进行统计，得到空调系统分项能耗比重如图2.9所示。在空调系统各分项能耗中，冷水机组能耗最大，达到7.71kW·h/（m ² ·a），占空调系统总能耗的48%。空调末端风机盘管能耗其次，达到4.31kW·h/（m ² ·a），占空调系统总能耗的27%。水泵及冷却塔等输配设备能耗占空调系统总能耗的25%，为节能改造及运行管理的技术关键部位。

对主教学楼2011年7月空调系统离心式冷水机组、冷冻水泵、冷却水泵、冷却塔及空调末端等分项能耗数据进行逐日统计分析。空调逐日能耗变化趋势与机组能耗变化趋势相同，这是因为冷水机组能耗占空调系统的比例较大，而冷冻水泵、冷却水泵、冷却塔及空调末端等各分项能耗比较稳定，且变化相对较小，具体如图2.10所示。

2011年7月室外平均温度在20~33 ℃波动，空调系统能耗和建筑总能耗变化趋势与室外平均温度变化趋势相同，这是因为空调系统能耗占建筑能耗的比例达到62%。7月1—10日空调系统能耗维持在较高水平，7月11日左右空调系统能耗陡降，这是因为7月10日暑假开始，主教学楼的部分教学区开始停止使用。7月11—31日空调系统能耗处于一个相对较低的能耗水平。其中，7月2—3日、9—10日、16—17日、23—24日和30—31日为周末休息日，空调系统能耗会出现低谷点，这也反映了工作日和休息日主教学楼空调系统规律的能耗使用差异，具体如图2.10标注所示。

2）空调日能耗变化规律

夏季空调季节，主教学楼使用率可以根据空调系统末端阻抗的变化进行反映分析。通过设置在分集水器的压力监测值和供水干管的流量测点可以得到末端阻抗变化情况。在测试过程中，冷冻水泵定流量运行，流量的变化仅受阻抗变化和电网波动的影响。

2011年7月15日，室外平均温度为30 ℃，主教学楼空调系统开启1台离心式机组，末端阻抗变化规律如图2.11所示，机组负荷率变化规律如图2.12所示。15日全天空调末端阻抗维持在2.8~3.1×10 ^-5 mH ₂ O/（m ⁶ /h ² ），变化幅度很小。8:00—11:00，阻抗逐渐减小，说明空调末端用户逐渐增多；11:00—13:00，人员逐渐离开，末端用户减少，阻抗随之增大；14:00—16:00，阻抗值逐渐减小，随后逐渐升高直到冷水机组停机。绝大多数时间，冷冻水供水温度稳定在7 ℃，回水温度达到12 ℃左右，全天平均温差约5.2 ℃，机组负荷率基本维持在65%~75%，离心机组能效平均值为4.8，系统能效平均值为3.3。在8:00机组开机，冷冻水经过一夜的温升达到18 ℃，需要迅速将冷水系统降至额定出水温度7 ℃，进出水温差约7.5 ℃，负荷率增至91%左右，离心机组和系统能效均达到最大值，分别为5.8和4.1;在19:00以后，由于大多数工作人员离开，仅研究生实验室继续使用，故负荷率降至61%左右。主教学楼空调系统单日的使用率变化幅度较小，基本维持稳定，与一般办公建筑存在类似情况，这也为后文空调冷水系统优化运行策略提供了研究基础。

3）高校主楼空调系统能耗特征

采用DeST建筑动态能耗模拟软件对主教学楼全年逐时冷热负荷进行模拟对比，具体模型如图2.13所示。

主教学楼集教学、办公多功能于一体，在作息时间上，工作日和周末、正常教学时间及寒暑假存在较大差异。因此，为了提高准确度，人员密度和空调开启时间均根据教学和办公区域，按照工作日和周末、正常教学时间和寒暑假分开设置，具体参数设置如表2.3所示。

主教学楼全年逐时冷、热负荷计算结果如图2.14所示。其中，全年最大冷负荷值出现在7月4日下午4时，为8 178.5kW;最大热负荷出现在1月21日早上8时，为2 384.8kW;冬季平均热负荷远小于夏季平均冷负荷。

暑假期间往往只需开启1台离心机组即可满足负荷要求，离心机组额定制冷量为2 637kW，统计2011年主教学楼夏季空调系统逐日能耗数据，发现单台离心机组负荷率基本维持在50%~80%，远小于DeST软件模拟结果，系统常年处于低负荷运行状态。

由于空调季节和暑期重合及同时使用系数较低，因此高校主楼能耗与一般公共建筑存在较大差异。主楼绝大部分时间只需开启1台离心机组即可满足需求，较低的负荷率与该建筑的人员作息特性及使用率紧密相关。暑假期间，裙楼1—5层教室、展览厅及会议室等绝大部分时间处于关闭状态，塔楼办公室同时使用系数也有所降低。因此，主教学楼空调系统同时使用系数偏低，兼顾所有用能单元的“3大1小”4台冷水机组冷源组合方式选型偏大，导致主教学楼空调系统实际能耗情况远低于模拟值。同时，主教学楼空调系统处于低负荷运行，说明其节能潜力巨大，应对主教学楼进行节能诊断，找出空调设备高效运行的改造方案。

2.3.3空调系统逐日能耗对数回归模型

为了研究影响主教学楼空调系统各逐日能耗因素的影响程度，笔者统计了主教学楼2011年夏季部分时间的对应室外逐日平均温度、空调末端逐日平均阻抗和冷水机组逐日负荷率。由于暑假期间开启1台离心式机组即可满足负荷要求，因此，冷水机组逐日负荷率是指1台离心机组的负荷率，而并非相对于空调系统的总负荷率，具体如表2.4所示。

对冷水机组逐日负荷率影响因素进行相关性分析。利用SPSS软件，采用线性回归法，可以得出自变量因子与空调负荷率的相关性，如表2.5所示。

在空调系统逐日负荷的影响因素中，末端阻抗的影响程度远大于室外平均温度，即使用率等因素对空调系统能耗影响程度远大于室外气象参数，为空调系统逐日能耗的重要影响因素，说明高校主楼空调系统的低使用率会对空调负荷造成极大的影响。因此，研究高校主楼空调系统低负荷率下的节能运行方式具有重要的实际意义。

令冷水机组负荷率为 d 、室外温度为 t 、末端阻抗为 r ，首先，通过回归得到二元一次拟合函数模型：

计算得到模型（2.1）的平均残差为0.042。然后，回归得到二元二次拟合函数模型：

计算得到模型（2.2）的平均残差为0.039，相对一次拟合模型具有较高的准确度，但形式过于复杂烦琐。最后，通过试算发现对数关系式最能切合实际测试数据，得到最佳的拟合函数模型：

计算得到模型（2.3）的平均残差为0.033，其精确度如图2.15所示，其中，27 ℃≤ t ≤34 ℃,2.9×10 ^-5 mH ₂ O/（m ⁶ ·h ² ）≤ r ≤5.81×10 ^-5 mH ₂ O/（m ⁶ ·h ² ）。该模型表明冷水机组负荷率与室外温度和末端阻抗成对数关系，具有较高的精确度，且形式较为简易，适用于逐日不同使用率下的空调系统能耗回归分析。然而，逐日的能耗回归在工程实践中往往是不现实的，关于年度运行条件差异导致的年度空调系统能耗调整问题将在第4章中详细讨论。