基于TRNSYS 的零能耗建筑能耗和安全系數敏感性分析

文／劉雪梅 安徽工業大學建筑工程學院 碩士研究生

魯月紅 安徽工業大學建筑工程學院 副教授（通訊作者）

呂 濤 安徽工業大學建筑工程學院 碩士研究生

周奕捷 安徽工業大學建筑工程學院 碩士研究生

引言

建筑和建筑行業是一次能源用戶，也是碳排放的主要來源[1-4]，2018 年占全球能源使用量的36%，占全球能源和工藝相關二氧化碳排放量的39%[5]。為了最大限度地減少建筑能耗和碳排放，零能耗建筑正在迅速發展，該建筑在一段時間內（通常為一年）產生的電力能夠滿足其自身能源的需求。

敏感性分析方法是用于優化建筑設計各項參數的重要方法之一，也是能夠明確影響建筑能耗的敏感參數的常用方法。以某小型辦公建筑為例，Fang 和Cho[6]優化了建筑圍護結構的設計參數，包括窗戶和天窗的尺寸和布置，研究結果表明能耗降低了20.2%。Ilbeigi[7]采用人工神經網絡，優化了六個設計參數，最大限度地減少了伊朗一座辦公樓的能源消耗。研究結果表明，該多參數優化方案可實現高達35%的節能效果。馮國會[8]等確定近零能耗建筑圍護結構設計關鍵參數對能耗的影響程度，利用敏感性分析其優化范圍，以便于設計師在方案階段進行建筑性能化設計，實現更好的節能效益。

與傳統建筑不同，零能耗建筑的能源發電系統主要依賴于間歇性和不可控的可再生能源（如太陽輻射、風）。例如，Awad 和Gül[9]證明了通過對光伏（PV）方位角和傾斜角度進行不確定性分析，改善負載匹配。Lu[10]等對優化后的系統（光伏/風力發電/生物柴油發電）進行敏感性分析，研究設計輸入變化對建筑性能（運行成本、二氧化碳排放、對電網的影響）的影響。Lu and Wang[11]等研究了基于確定性和隨機方法的不確定性建筑能源優化的魯棒性。Zhang[12]等采用全局敏感性分析，定量比較了24 個影響參數在過欠壓、電網依賴性和能量損失三個主要性能方面的影響并采用蒙特卡羅方法對參數不確定性進行了模擬。Hirushie[13]等開發一個模型，以確定可再生能源系統的最佳組合，同時考慮不確定性，提出了一個在建筑層面規劃優化混合可再生能源系統的框架，以支持零能耗發展目標。Zhu[14]等研究建筑負荷的不確定性和敏感性對于滿足建筑能源規劃的風險評估，研究結果為建筑節能規劃和設計提供了見解。

然而，上述文獻都忽略了安全系數的影響，而這將很容易導致設計的系統偏大，造成初始投資過高或者偏小不能實現零能耗目標，分析設計過程中導致性能指標較大偏離的變量參數對安全系數的確定及建筑設計過程非常重要。因此，文章對零能耗建筑中主要輸入參數的影響進行敏感性分析，研究不同參數對建筑能耗和安全系數變化的影響規律，并對零能耗建筑的兩種設計方案的性能穩健性進行研究。

1 技術路線

本文以南京地區某居住建筑為例，研究不同參數對零能耗建筑能耗和安全系數的影響規律（圖1）。首先，選取典型氣象年（即1987 年）作為建筑能源系統模擬的天氣情況，將建筑設計參數輸入到TRNSYS 中進行負荷模擬；其次，基于冷熱負荷，得到空調系統的能耗，再加上建筑其他用電及生活熱水能耗，模擬得到建筑總能耗；然后，根據能耗與發電量的關系，計算零能耗建筑對應的兩種可再生能源系統規模；引入安全系數，對不同參數進行單一敏感性分析和綜合敏感性分析；最后，研究不同參數對兩種系統設計方案下的安全系數的影響范圍，確定對建筑性能有顯著影響的輸入變量，分析不同條件下安全系數的變化及兩種方案的可靠性。

根據零能耗建筑的定義，其每年的產能將不小于建筑本身的用能。在確定性設計時，需滿足設計工況下的年產能量（Egene）大于等于其耗能量（Econ）：

引入安全系數（sf）：

系統總能耗可以表示為：

式中，Econ為建筑年度能源消耗；EAC為空調系統能耗；Edhw為生活熱水系統能耗；Eother為照明和設備系統能耗；Δt為時間間隔。

2 案例研究

2.1 建筑模型

研究對象是南京市某居民住宅建筑，該住宅用地面積為100m2，總建筑面積為200m2。對于室外天氣條件，影響冷負荷的四個最重要因素是室外干球溫度、相對濕度、太陽輻射和風速，這四個因素的數據從天氣文件導出。對于內部熱源，重要的因素包括室內人員數量、通風率、照明密度、設備密度。在基準情況下，夏季室內溫度設定為26℃，冬季室內溫度設定為18℃。建筑其他用電負荷指除空調系統外，建筑物內所有電器的建筑電氣負荷總量。所有輸入變量（15 個）都以給定幅度（10%，20%）變化（表1）。

表1 輸入參數及變化范圍

2.2 暖通空調系統

利 用TRNSYS 中GHP 和HVAC Equipment Library 兩大組件庫中的模塊來搭建空調系統模型（圖2），模擬建筑空調系統運行能耗。與傳統的空調相比，地源熱泵的熱源來自于大地，冬天利用熱泵提高大地中低位熱能，實現建筑的供暖需求，同時冬季還可儲存冷量留作夏季應用；夏季則將建筑內熱量交換至地下，實現建筑的降溫需求，并儲存熱量留于冬季應用。

2.3 可再生能源系統

在本文中，分別選擇PV 和WT 作為零能耗建筑的可再生能源系統，建立了PV 和WT 模型來生成每小時平均光伏發電量和平均風力發電量[15,16]。光伏發電量使用等式（4）計算，WT發電量使用等式（5）計算。

其中，POWpv,tot是每小時平均光伏發電總量；Apv（m2）為光伏面積；τn，αn分別為垂直于光伏的太陽輻射的透射系數和吸收系數；IAM 是總體入射角修正器；IT（kW/m2）η 是太陽輻射；是光伏整體效率。

其中，POWpv,tot是每小時平均風力發電量；NUMWT是風力渦輪機數量；Cp（m2/s2）軸向感應系數的函數；AR（m2）是轉子面積；ρ（kg/m3）是空氣密度；V（m/s）是自由流風速。

3 結果與討論

3.1 輸入變量對ZEB-PV 系統總能耗及安全系數影響

為驗證模擬數據的準確性，查閱住宅建筑冷負荷指標，冷負荷指標在60 ～80W/m2之間，熱負荷指標在45 ～70W/m2。通過模擬得到基準情況下，建筑的冷負荷為12kW，熱負荷為14kW，單位面積冷負荷指標為60W/m2,單位面積熱負荷指標為70W/m2?？梢钥闯?，模擬的冷熱負荷指標均在給定范圍內，因此本研究中住宅建筑的模擬數據處于合理區間范圍內。

輸入變量對冷、熱負荷的影響（圖3、圖4）。由圖3 可知，隨著環境溫度的升高，冷負荷增加顯著，變化范圍為[-54.57%，104.42%]；隨著室外相對濕度的增加，冷負荷變化范圍為[-16.11%，28.61%]，通風率及滲透率的變化對冷負荷變化影響較小。主要原因是由于室內、外溫差的變化而引起室內、外熱量傳遞的變化，室外空氣通過空調房間的門、窗縫隙進入室內，對室內溫度的影響較大。與基準情況相比，其他輸入變量的影響很小，可忽略不計。由圖4可知，熱負荷隨著通風率的升高而增大較大，變化范圍為[-7.41%，7.41%]；隨著溫度的增加，熱負荷變化范圍為[-4.75%，4.75%]。與基準情況相比，其他輸入變量的變化趨勢相近且趨于平緩，影響很小，可忽略不計。

輸入變量對總能耗及安全系數的影響（圖5、圖6）。由圖5 可知，總能耗隨著太陽輻射的增加，呈現下降的趨勢，變化范圍為[-9.72%，11.73%]，主要是由于只考慮了太陽輻射對PV系統發電量的影響，且采用的是光伏光熱板，能夠用來加熱生活熱水，太陽輻射的增加減少了生活熱水的能耗，總能耗降低。其次是建筑其他用電負荷，其變化與總能耗正相關，變化范圍為[-12.78%，12.40%]。由圖6 可知，安全系數隨著太陽輻射的增加而增加，變化范圍為[-25.45%，26.51%]，主要是由于總能耗降低，發電量增加，故安全系數增加。其次是建筑其他用電負荷，其變化與安全系數負相關，變化范圍為[-10.89，14.08%]。其他輸入變量的變化影響較小。

輸入變量對總能耗及安全系數的綜合影響（圖7），由圖7 可知，綜合考慮各輸入參數的影響，總能耗的變化范圍在[-29.82%，34.88%]，安全系數的變化范圍在[-37.21%，60.26%]。

3.2 輸入變量對ZEB-WT 系統總能耗及安全系數影響

輸入變量對總能耗及安全系數變化的影響（圖8、圖9）。由圖8 可知，對總能耗影響較大的是其他用電負荷，總能耗與太陽輻射呈線性正相關，即總能耗隨著用電負荷的增加而增加，變化范圍為[-11.76%，11.76%]；其次是環境相對濕度，變化范圍在[-6.46%，3.25%]；其他輸入參數對總能耗的變化趨勢基本相近且趨于平緩，影響較小。由圖9 可知，對安全系數影響最大的是風速，變化范圍在[-58.33，83.76%]，主要是由于只考慮了風速對WT 系統的影響，風速越大，發電量越大，安全系數增加顯著；其次是建筑其他用電負荷，變化范圍在[-10.58，13.44%]，其他輸入參數對總能耗的變化影響較小。

輸入變量對總能耗及安全系數的綜合影響（圖10）。由圖10 可知，綜合考慮各輸入參數的影響，總能耗的變化范圍在[-23.00%，20.49%]；安全系數的變化范圍在[-64.82%，133.86%]。

3.3 綜合敏感性分析

對不同系統進行綜合靈敏度分析，以評估當所有輸入變量同時變化到“最佳”和“最差”值時的極端情況。ZEB-PV、ZEB-WT 系統輸出的敏感性分析龍卷圖（圖11、圖12）。由圖可知，當所有變量同時變化時，ZEB-PV系統總能耗的變化范圍在7714-14827kWh，安全系數的變化范圍為0.6 ～1.6，影響最大的兩個輸入變量是太陽輻射及建筑其他用電負荷；ZEB-WT 系統總能耗的變化范圍在7276-11386kWh，安全系數的變化范圍為0.35 ～2.33，影響最大的兩個輸入變量是風速及建筑其他用電負荷。

由表2 可知，ZEB-WT 系統比ZEB-PV 系統對輸入變量的變化更敏感，ZEB-PV 系統性能的魯棒性更強。對于ZEB-WT 系統，當所有輸入變量同時變化且影響方向相同時，安全系數的波動范圍可達198.68%，與采用ZEB-PV系統的建筑相比，ZEB-WT 系統的建筑可能具有較差的性能穩健性，原因是風速的不確定性對發電量影響很大。

表2 比較兩種設計方案的總能耗及安全系數變化范圍

結語

本文對一個并網零能耗建筑的兩種可再生能源系統進行了敏感性分析研究。對設計方案ZEB-PV，ZEB-WT 系統進行了單一敏感性分析和綜合敏感性分析，以確定影響建筑性能的最顯著因素，研究不同參數對零能耗建筑的能耗和安全系數影響范圍，分析不同條件下安全系數的取值及其方案的可靠性。

對于ZEB-PV 系統，當輸入變量為20%時，總能耗綜合影響的最大變化為34.89%，安全系數綜合影響的最大變化為60.26%；對于ZEB-WT 系統，總能耗綜合影響的最大變化為20.49%，安全系數綜合影響的最大變化為133.86%。單向敏感性分析結果表明，太陽輻射和建筑其他用電負荷是顯著影響總能耗和安全系數的關鍵因素，其方差均大于50%。由其他參數變化引起的輸出的方差非常?。ㄐ∮?%），說明其變化的影響可以忽略不計。相比之下，綜合性能對建筑其他電力負荷最敏感，其次是太陽輻射。