办公建筑多联机能耗现状调研及分析

赵德印，钟  鸣，张  旭

（同济大学机械与能源工程学院，上海，201804）

[摘要]本文对上海及南京的多栋办公建筑多联机空调系统进行了能耗调研及分析。调研数据表明，多联机全年能耗强度中位数约为35.9 k W. h/( m2.a)。对于绝大多数的办公建筑，其加班能耗为总能耗的20%以上。此外其单位面积年度能耗强度不随着建筑体量的增大而增加。月度能耗强度制冷、制热期均近似符合正态分布，但非参数概率密度函数能更好的描述月度能耗强度分布，其对应累积概率函数能够描述高能耗强度数值的发生概率。经计算可知，供暖期月度能耗强度高于5.5 k W. h/m2的发生概率为5. 8%，而供冷期月度能耗强度高于8.5 k W. h/m2的发生概率仅为2%。

 [关键词]多联机；办公建筑；能耗调研；能耗强度  [中图分类号]TU111

0  引  言

 为保证员工热舒适，提高工作效率，现在办公建筑中普遍安装了各种各样的空调系统，有研究数据显示，空调系统在建筑中的能耗占比已经达到了50%~60%。因此建筑节能降耗的一个重要实现途径即为空调系统的优化设计及运行，国内外的研究学者对此展开了大量研究。VAKILOROAYA等对目前已知的各类空调系统节能运行策略做了详尽的文献调研，讨论了各类空调系统的节能运行潜力，指出必须结合气候、建筑用途、当地能源特点等综合确定空调系统形式。STEPHENS等对美国Austin的17套家用和轻商空调系统实际运行做了监测，得到了空调系统在建筑中的实际运行性能（风量、冷量、运行时间等）。TSO等对香港居民建筑做了包含空调能耗在内的分项能耗调研，分析了建筑用能特点，以此数据为基础，建立了能耗预测模型。张东凯等对我国夏热冬冷地区供暖现状做了问卷调查，得到了供暖方式、能耗、集中供暖期望值等信息，指出该地区不适宜集中大面积推广集中供暖。刘晶等对我国严寒和寒冷地区农村住宅建筑做了能耗调研，分析了农村建筑的热工性能、室内采暖温度、供暖方式等，提出了具有针对性的节能降耗措施。李兆坚等对我国城镇住宅建筑做了夏季空调能耗调研，分析了当前住宅空调能耗计算与实际数据偏差巨大的原因。经过数据分析，明确指出住宅建筑不适合采用集中空调方式。王永真等对广州商场做了能耗调研，建立了适合广州地区商场的能耗估算模型。陈高峰等对天津公共建筑做了能耗调研，调研的空调系统形式包括有水冷机组、风冷机组、溴化锂机组、分体或多联机机组。文中计算得到了年度平均供冷、供热能耗数值，指出天津建筑存在较大的节能空间。此外调研数据表明，采用分体空调的建筑耗电量要低于采用集中空调的建筑，但文中的能耗数据没有与空调形式对应，导致读者无法准确判断各类空调系统形式的能耗。

 已有的各类建筑能耗统计均表明，采用分散空调系统的建筑能耗要低于集中式空调系统，原因就在于分体式空调运行时间灵活、便于控制，用户可以根据自己需求启动、关闭空调，使用过程中调低、调高设定温度。而多联机的技术特点与分体空调类似，能够满足局部空间的制冷、制热需求，调节控制方便。但当前针对多联机的实际能耗调研还比较少，缺乏实际运行数据。而多联机近年来在我国商用空调市场发展极为迅速，连年增长，当前其市场占有率已经达到36%以上，销售额270亿元左右，如图1所示。

 本文拟对上海、南京数栋采用多联机的办公建筑做能耗调研，得到多联机实际能耗水平及能耗分布特点，为多联机进一步研究和工程推广应用提供参考。

1  调研内容

 调研对象为上海5栋办公建筑，南京2栋办公建筑，全部装配多联机系统，经筛选整理，共计得到31份有效数据样本，1多联机系统数据为2007年到2014年之间，不同建筑运行记录时间不尽相同。建筑相关信息如表1所示。

2能耗概况

 为对比不同建筑面积之间的多联机性能，文中分别使用年度和月度单位面积的能耗强度“EUI( Energy usage intensity)作为评价指标。图2所示为调研建筑的能耗总体概况，上海建筑的多联机年度能耗强度总体略高于南京建筑，对样本数据做统计分析，上海建筑的年度能耗强度中位数为36.8 kW . h/( m2 -a)，南京建筑的年度能耗强度中位数则为28.3 kW .h/( m2．a)，总体年度能耗强度中位数为35.9 kW . h/( m2．a)。但南京月平均温度与上海相比，仅冬季偏低约2℃，其余时间类似，如图3所示，因此南京建筑的年度能耗强度应该与上海类似，出现中位数偏低的可能原因是统计样本偏少。

 清华大学建筑节能研究中心的能耗调查表明，公共建筑的单位面积能耗与建筑体量和规模有关，2万m2以上采用集中空调的密闭型公共建筑，由于内区热负荷大、外窗不可开启、动力设备多等原因，其总能耗通常是普通公共建筑的2~3倍14，杨晓敏对上海12栋办公建筑做了调研分析，指出建筑中空调系统能耗最大，约占全年总能耗的50% 。因此，通常来说，建筑体量大的办公建筑其单位面积空调系统能耗也相对较大。但本次数据统计显示，采用多联机的办公建筑，其单位面积能耗强度并没有随着建筑面积的增大而增大，如图4所示，5号一7号建筑面积都在2万m2以上，但各自平均单位面积年度能耗强度分别为36.5 k W. h/(m2．a)，33 kW·h/(m2．a)，25.1 kW . h/( m2 .a)，和1万m2以下建筑能耗相比，5号—7号建筑能耗没有呈现升高特征。

 由于集中式空调系统有最低运行负荷要求，一般均设有机房，由专职人员负责机组运行与关闭，因此适用于负荷需求大且负荷相对较集中的场合。对于工作时间不同、有一定加班需求的建筑，采用集中式空调系统，往往不能满足要求，多联机空调凭借其灵活控制的特点，在公共建筑与商业建筑中得到了大量应用。对办公建筑的统计结果表明，工作中存在一定的加班能耗。此处加班能耗包含两个部分，1)周一~周五及由于国家法定节假日调休而正常上班的工作日，每天除8:00~18：00以外的时间段里发生的空调能耗，2）周六、周日及国家法定节假日全天发生的空调能耗。如图5所示，调研的上海5栋办公建筑，2012~2014年空调年度加班能耗占总能耗的25%左右，南京7号建筑，2012~2014年度加班能耗占比稍高，三年均在35%以上。

3  能耗分析及预测

 由月度能耗强度数据统计分布可以发现，多联机能耗分为3个区间，分别为制冷期、制热期、过渡期，其中4月和10月为过渡期，其月度能耗强度中位数均在1 k W .h／m2以下。如图6所示，制冷期最大能耗出现在7月，但总体统计结果显示7月和8月的能耗强度中位数值近似。最大制热能耗则出现在1月，其中1月制热能耗强度中位数为7月制冷能耗强度中位数的70%左右。

制冷期能耗变化和制热期间能耗变化均是先逐渐增加，达到峰值，然后缓慢下降，因此分别对两者做了正态分布Q-Q图检验，如图7、图8所示，由计算结果可知，制热月度能耗强度基本符合正态分布EUI~N(2.89，1.52)，而制冷月度能耗强度基本符合正态分布EUI~N(3.95，2.132)。由于正态分布是一种理想化的概率分布函数，实际应用中由于样本分布的不规则性，使用正态分布这种经典概率密度函数具有一定的偏差，因此，本文同时给出了Parzen窗非参数估计概率密度函数以及对应累积概率函数曲线，分别如图9、图10所示。由图可以看出，正态概率密度分布无法反应能耗强度波动分布，而非参数法概率密度函数则较好的反应了能耗强度的变化。Parzen窗估计法原理可以用式(1)、式

(2)描述：

 对于一维问题，窗口函数采用高斯概率密度函数时，有式(3)成立：

式中：x为d维空间中任意一点；h为d维立方体高度，m；ɸ (．)称为窗口函数。

 由概率密度函数及累积概率函数可以确定极端能耗强度值的出现概率，由图8可知，制热期间月度能耗强度EUI>5.5 kW .h／m2的概率密度均较小(<0.1)，则其在多联机实际运行中发生概率为：

 制冷期间月度能耗强度EUI>8.5 kW．h／m2的概率密度较小(<0.1)，则其在多联机实际运行中发生概率为：

4  结  论

 本文对上海及南京7栋办公建筑的多联机能耗强度( EUI)做了调研及分析，采用统计方法分析了年度及月度能耗强度的分布概况，并利用概率密度法得出了月度能耗强度的累计概率分布，从而可以分析不同能耗强度数值对应的发生概率，为夏热冬冷地区多联机选型、设计及能耗评价提供了参考，主要结论如下：

 1)办公建筑多联机的全年能耗强度中位数约为35.9 k W .h/( m2．a)，年度加班空调能耗占空调总能耗的数值，对于上海5栋办公建筑，均为25%左右，南京1栋建筑，其3a统计数据均在35%以上。与采用集中式空调系统的公共建筑相比，采用多联机的办公建筑其单位面积能耗强度并没有随着建筑面积的增大而增加。

 2)全年月度能耗强度统计发现，1月制热能耗强度中位数为7月制冷能耗强度中位数的70%左右。制冷期、制热期的月度能耗强度均近似服从正态分布，其中制热期为EUI~N(2. 89，1.52)，制冷期为EUI~Ⅳ(3.95，2.132)，但正态分布概率密度函数无法全面反应能耗强度的变化，而Parzen窗非参数估计概率密度则较好的反应了实际能耗强度分布。由概率密度分布和累积分布函数可知，制冷、制热期间出现较高能耗峰值的概率均比较低，其中制热期间月度能耗强度高于5.5 kW．h／m2的发生概率为5. 8%，制冷期间月度能耗强度高于8.5 kW．h/

m2的发生概率仅为2%。

 通过调研数据分析可知，多联机作为1种“积木式”空调，通过台数组合+区域累加的方式，能够实现较大体量的办公建筑空调要求。作为一种“半分散式”空调，能够灵活实现分区域、分室内机控制，其能耗强度处于较低水平。