一种考虑人数不确定性的教学楼空调系统设备选型方法技术方案

本发明专利技术公开了一种考虑人数不确定性的教学楼空调系统设备选型方法，步骤为：对本地区同类高校教学楼人数进行调研，得到各教室及整栋教学楼满座率变化范围及其概率与累计概率；计算不同满座率下各教室新风量与最大小时负荷的变化范围及其概率与累计概率，结合保证率来确定各教室的设计新风量与设计负荷，依据生产厂家的性能参数，对教室空调末端设备选型；计算不同满座率下整栋教学楼最大小时总冷负荷的变化范围及其概率与累计概率，结合保证率确定教学楼制冷主机的设计容量，最后依据生产厂家的性能参数，对制冷主机及其辅助设备选型。本发明专利技术方法考虑了高校教学楼内人数的不确定性及其对空调系统冷负荷的影响，能够避免设备容量冗余过大的弊端。

A selection method of air conditioning system for teaching buildings considering the uncertainty of numbers

The invention discloses a method for selecting air conditioning system equipment of Teaching Buildings Considering the uncertainty of the number of students. The steps are as follows: investigating the number of teaching buildings of the same kind in this area, obtaining the change range of full occupancy rate, its probability and cumulative probability, and calculating the fresh air volume and the maximum and minimum of each classroom under different full occupancy rates. The range of change of time load and its probability and cumulative probability are determined, and the design fresh air volume and design load of each classroom are determined by combining the guarantee rate. According to the manufacturer's performance parameters, the type of air-conditioning terminal equipment is selected, and the range of change of the maximum hourly total cooling load and its probability and cumulative sum are calculated under different occupancy rates. The design capacity of the refrigeration main engine of the teaching building is determined by the rate of guarantee. Finally, the refrigeration main engine and its auxiliary equipment are selected according to the performance parameters of the manufacturer. The method of the invention takes into account the uncertainty of the number of people in the teaching building of the University and its influence on the cooling load of the air conditioning system, and can avoid the drawback of excessive capacity redundancy of the equipment.

【技术实现步骤摘要】
一种考虑人数不确定性的教学楼空调系统设备选型方法
本专利技术涉及建筑节能和空调系统研究领域，特别涉及一种考虑人数不确定性的教学楼空调系统设备选型方法。
技术介绍
随着全球气候变暖与生活水平的提高，越来越多的高校教学楼设置了空调系统。在高校教学楼总能耗中，空调能耗所占比重大，空调系统节能已成为高校教学楼建筑节能的关键。教室内人员密度大，而人员的散热、散湿量会形成室内冷负荷。另一方面，为了满足室内人员的卫生要求，保证教室空气品质，需要送新风。而将夏季炎热的室外空气处理至空调房间室内设计参数，需要消耗冷量，即形成新风冷负荷。因此，教学楼内人数对其冷负荷具有很大影响，特别是在高温高湿的中国南方地区，其影响更大。冷负荷计算结果是教学楼空调系统设计的主要依据与设备选型的基础。高校教学楼内各教室内的人数随着排课情况的变化而变化，即使同一间教室，在不同的时间段、不同天，因排课情况存在差异，其人数也会不同，所以，高校教学楼的人数存在不可避免的不确定性。当前教学楼中央空调系统设计与设备选型采用的是常规方法，也就是确定性方法。常规方法对教学楼内各空调房间的人数依据设计师的经验进行取值，或者安全起见，人数按教室的座位数(即，取人数的最大值)，然后计算所取人数下各教室及整栋教学楼的新风量与设计日逐时负荷，确定教室的设计新风量与设计负荷(负荷包括总冷负荷、室内冷负荷、室内湿负荷)，在此基础上结合空调末端设备厂家的性能参数对空调末端设备进行选型；确定制冷主机的设计容量，结合制冷主机及其辅助设备厂家的性能参数对制冷主机及其辅助设备进行选型。由于常规方法确定的教学楼人数在绝大部分时间远大于实际人数，所以，使得教学楼空调冷负荷计算结果远高于实际需求，并进一步导致空调系统设备选型容量冗余过大。虽然现在有多种效果好、应用广泛的空调节能技术，但是，各种空调节能技术对设备容量的调节有一定的范围，在空调系统设备容量冗余过大，空调系统存在先天不足的情况下，这些空调节能技术难以发挥其节能效果。因此，在教学楼中央空调系统设计阶段，合理确定空调系统设备的设计负荷，并对其进行合理选型，是空调系统节能运行的前提与基础，意义重大。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出一种考虑人数不确定性的教学楼空调系统设备选型方法，该方法考虑了高校教学楼内人数的不确定性及其对空调系统冷负荷的影响，合理地确定空调设备的容量，避免了设备容量冗余过大的弊端。本专利技术的目的通过以下的技术方案实现：一种考虑人数不确定性的教学楼空调系统设备选型方法，包括步骤：(1)对本地区同类高校教学楼人数进行调研；(2)空调末端设备选型：经调研得到各教室满座率变化范围及其概率与累计概率，计算不同满座率下各教室的新风量与设计日逐时负荷，进而得出各教室新风量与最大小时负荷的变化范围及其概率与累计概率，结合保证率来确定各教室的设计新风量与设计负荷；然后在焓湿图上对教室空气处理过程进行相关计算，依据空调末端设备生产厂家的性能参数，对教室空调末端设备选型；(3)制冷主机及其辅助设备选型：调研得到整栋教学楼满座率变化范围及其概率与累计概率，计算不同满座率下整栋教学楼设计日逐时总负荷，进而得到教学楼最大小时总冷负荷的变化范围及其概率与累计概率；按保证率与教学楼最大小时总冷负荷的累计概率，确定教学楼制冷主机的设计容量，最后依据制冷主机及其辅助设备生产厂家的性能参数，对制冷主机及其辅助设备进行选型。优选的，步骤(1)中，对本地区同类高校教学楼人数进行调研的步骤是：用满座率α来表示教室座位的利用情况，α指教室或教学楼内的实际人数与总座位数之比，满座率与教室内或教学楼内座位数的乘积表示教室内或教学楼内的人数，获得教学楼各教室与整栋教学楼满座率的调研数据。优选的，步骤(2)中，计算不同满座率下各教室的新风量与设计日逐时负荷，步骤是：将各教室满座率变化范围按从小到大划分为i个相等的子区间，每个子区间的中点αmean,i代表该子区间的满座率，其对应的概率与累计概率代表该子区间满座率的概率与累计概率；各教室的满座率变化情况用最大满座率与所有i个子区间的中点αmean,i代表，即包括了(i+1)个满座率，分别将这(i+1)个满座率与教室座位数相乘，得到与各满座率对应的教室人数，将其作为冷负荷计算软件中人数的输入值；在冷负荷计算软件中进行模拟计算，得出各教室不同满座率下，设计日逐时负荷以及对应的新风量，各逐时值中的最大值分别为最大小时负荷，上述的负荷包括总冷负荷、室内冷负荷、室内湿负荷。优选的，步骤(2)中，各教室新风量与最大小时负荷的变化范围及其概率与累计概率的计算方法是：在得到不同满座率下各教室的新风量、最大小时负荷后，某个满座率对应的概率与累计概率即为该满座率下新风量、最大小时负荷的概率与累计概率，从而得到教学楼内各教室的新风量、最大小时负荷的变化范围及其概率与累计概率。优选的，步骤(2)中，各教室的设计新风量与设计负荷的确定方法是：由高校与设计师共同确定一个保证率，对于教室而言，某一保证率β是指教室的设计负荷与新风量能满足教室实际需求的概率；对于整栋教学楼而言，某一保证率β是指教学楼的设计总冷负荷能满足教学楼实际用冷需求的概率；按保证率与各教室的新风量、最大小时负荷的累计概率，确定出各教室的设计新风量与设计负荷。优选的，步骤(3)中，不同满座率下，教学楼设计日逐时负荷的计算方法是：将整栋教学楼的满座率变化范围按从小到大划分为k个相等的子区间，每个子区间的中点αmean,k代表该子区间的满座率，其对应的概率与累计概率代表该子区间满座率的概率与累计概率；整栋教学楼的满座率变化情况用最大满座率与所有k个子区间的中点αmean,k代表，共包括(k+1)个满座率，分别将这(k+1)个满座率与整栋教学楼的总座位数相乘，得到与各满座率对应的教学楼总人数，将其作为冷负荷计算软件中人数的输入值；采用冷负荷计算软件进行模拟计算，得出整栋教学楼不同满座率下，设计日逐时总冷负荷与最大小时总冷负荷。优选的，步骤(3)中，教学楼制冷主机的设计容量的确定方法是：预先确定一个保证率按保证率与教学楼最大小时总冷负荷的累计概率，确定教学楼制冷主机的设计容量。本专利技术与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：1、本专利技术充分考虑了高校教学楼内人数不确定性对空调系统冷负荷的影响。以高校教学楼人数调研为基础，能科学预测各教室的新风量与最大小时负荷、教学楼最大小时总冷负荷的变化范围以及不同取值出现的概率与累计概率，结合保证率来共同确定各教室的设计新风量与设计负荷，制冷主机的设计容量，以此作为高校教学楼中央空调系统设备选型的依据。2、本专利技术的空调设备选型结果既能满足实际需要，其设备容量又低于常规选型方法中的设备容量，避免了高校教学楼空调系统出现设备容量冗余过大，运行效率低的现象。不仅节省了高校教学楼中央空调系统的初投资，而且降低其运行能耗。附图说明图1为本专利技术方法的流程图。图2为本专利技术方法中教室的空气处理过程示意图。具体实施方式下面结合实施例及附图对本专利技术作进一步详细的描述，但本专利技术的实施方式不限于此。实施例本实施例提供了一种考虑人数不确定性的教学楼空调系统设备选型方法，下面以广州某高校的教学楼为例，参见图1来对该方法的步骤以及其效果进行具体说明。本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种考虑人数不确定性的教学楼空调系统设备选型方法，其特征在于，包括步骤：(1)对本地区同类高校教学楼人数进行调研；(2)空调末端设备选型：经调研得到各教室满座率变化范围及其概率与累计概率，计算不同满座率下各教室的新风量与设计日逐时负荷，进而得出各教室新风量与最大小时负荷的变化范围及其概率与累计概率，结合保证率来确定各教室的设计新风量与设计负荷；然后在焓湿图上对教室空气处理过程进行相关计算，依据空调末端设备生产厂家的性能参数，对教室空调末端设备选型；(3)制冷主机及其辅助设备选型：经调研得到整栋教学楼满座率变化范围及其概率与累计概率，计算不同满座率下整栋教学楼设计日逐时总负荷，进而得到教学楼最大小时总冷负荷的变化范围及其概率与累计概率；按保证率与教学楼最大小时总冷负荷的累计概率，确定教学楼制冷主机的设计容量，最后依据制冷主机及其辅助设备生产厂家的性能参数，对制冷主机及其辅助设备进行选型。

【技术特征摘要】
1.一种考虑人数不确定性的教学楼空调系统设备选型方法，其特征在于，包括步骤：(1)对本地区同类高校教学楼人数进行调研；(2)空调末端设备选型：经调研得到各教室满座率变化范围及其概率与累计概率，计算不同满座率下各教室的新风量与设计日逐时负荷，进而得出各教室新风量与最大小时负荷的变化范围及其概率与累计概率，结合保证率来确定各教室的设计新风量与设计负荷；然后在焓湿图上对教室空气处理过程进行相关计算，依据空调末端设备生产厂家的性能参数，对教室空调末端设备选型；(3)制冷主机及其辅助设备选型：经调研得到整栋教学楼满座率变化范围及其概率与累计概率，计算不同满座率下整栋教学楼设计日逐时总负荷，进而得到教学楼最大小时总冷负荷的变化范围及其概率与累计概率；按保证率与教学楼最大小时总冷负荷的累计概率，确定教学楼制冷主机的设计容量，最后依据制冷主机及其辅助设备生产厂家的性能参数，对制冷主机及其辅助设备进行选型。2.根据权利要求1所述的考虑人数不确定性的教学楼空调系统设备选型方法，其特征在于，步骤(1)中，对本地区同类高校教学楼人数进行调研的步骤是：用满座率α来表示教室座位的利用情况，α指教室或教学楼内的实际人数与总座位数之比，满座率与教室内或教学楼内座位数的乘积表示教室内或教学楼内的人数，获得教学楼各教室与整栋教学楼满座率的调研数据。3.根据权利要求1所述的考虑人数不确定性的教学楼空调系统设备选型方法，其特征在于，步骤(2)中，计算不同满座率下各教室的新风量与设计日逐时负荷，步骤是：将各教室满座率变化范围按从小到大划分为i个相等的子区间，每个子区间的中点αmean,i代表该子区间的满座率，其对应的概率与累计概率代表该子区间满座率的概率与累计概率；各教室的满座率变化情况用最大满座率与所有i个子区间的中点αmean,i代表，即包括了(i+1)个满座率，分别将这(i+1)个满座率与教室座位数相乘，得到与各满座率对应的教室人数，将其作为冷负荷计算软件中人数的输入值；在冷负荷计算软件中进行模拟计算，得出各教室不同满座率下，设计日逐时负荷以及对应的新...

【专利技术属性】
技术研发人员：康英姿，黄波，黄俊霖，卓国琪，张魁，徐赓泳，李思涵，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东,44