合同能源管理模式下圖書館空調節能性分析

劉英博 劉澤華 張舒涵 底 彬 朱鵬飛

南華大學土木工程學院

0 引言

合同能源管理（EMC）自上世紀90 年代引入我國以來發展迅速，截至2020 年底，我國從事節能服務的企業數量超7 000 家[1］。該模式也從原來僅限于節能改造項目推廣至新建項目，減少了一些綠色建筑重設計、輕運行導致節能效果不明顯的現象[2］。影響空調運行能耗的主要因素有人員行為、空調系統性能、圍護結構性能、天氣因素、運行策略等[3-4］。在實際運營階段，節能服務公司保證了空調系統高效運行，且圍護結構熱工性能已經確定，因此采用EMC 模式的空調系統節能潛力應重點分析人員使用情況與運行策略對能耗的影響。劉如意等[5］分析了辦公樓內人員行為因素對空調能耗的影響，結果表明室內設定溫度與通風習慣對空調能耗影響最大。于曉諭等[6］分析了某高校建筑不同室內設計溫度對能耗的影響情況，并計算了根據人員作息對空調間歇運行的節能量。楊建榮等[7］分析了上海市綠色辦公建筑人員作息、人員密度和開關燈行為等因素對能耗的影響情況，得到了不同情景下的能耗差異。趙德印等[8］對某辦公建筑空調運行能耗影響因素進行了敏感性分析，結果表明人員密度對空調制冷能耗的影響最大，氣象數據對制熱能耗的影響最大。國內學者對綠色建筑運行階段的能耗影響因素研究多為辦公建筑，對高校圖書館建筑的研究較少。本文以湖南某高校新建綠色圖書館為例，利用能耗模擬軟件EnergyPlus 分析各設計參數對空調負荷的影響程度，在此基礎上提出相應的節能策略。

1 合同能源管理模式

1.1 工程概況及合同模式

該工程為某高校新建圖書館，位于湖南省衡陽市，地下兩層，地上十層，建筑總面積39 552.2 m2，建筑高度47.50 m，按照《湖南省綠色建筑評價標準》屬于1 星級綠色建筑?？紤]寒暑假及學生作息與辦公作息有所不同，九至十層圖書館辦公人員設置獨立的空調系統，ESCO 的服務對象為一至八層，空調面積26 021.81 m2,總冷負荷3 340 kW,總熱負荷2 400 kW。學校與節能服務公司簽訂托管型能源管理合同，ESCO 負責空調機房的投資建設與合同期內的運營維護，學校每月支付托管費用，合同期限為十年，合同結束后設備歸學校所有。

1.2 運營服務與節能要求

供暖期為11 月15 日至次年3 月15 日，供冷期為5 月15 日至10 月15 日（剔除寒暑假及其他因素無需空調時間，約定實際供冷70 天、供熱70 天），空調開啟時間為8:00 至21:30，室內溫度標準：供冷26 ± 2 ℃，供熱20 ± 2 ℃。運營期間空調系統全年綜合能效（制冷系統全年累計供冷量/制冷系統全年累計用電量）不低于5.4。

1.3 用能費用的調整

具體費用結算按照年度托管費用(中標價/合同期的期限)12 個月均攤，該費用包括空調期內的能源費用。雙方約定當能源價格上漲時，能源費用差額由學校承擔，價格下降時，學校相應減少托管費用。如因天氣原因、設備故障、學校管理要求等原因，全年超過或減少使用天數，按照全年的平均能源費用進行核減或核增托管費用。如每天開放時間有調整，也應按照全年的小時能耗平均值增加或減少托管費用。

2 空調負荷影響因素

影響負荷的主要變量包括：建筑本體的熱工性能、使用者相關信息（人員密度、運行時間、室內設計溫度、燈光及設備開啟情況等）、氣象參數、自然通風換氣等。該項目建筑設計建設已經完成，因此將圍護結構熱工性能、燈光及設備散熱視為固定變量，主要考慮的變量為室外氣象參數、室內溫度、人員密度、人均新風量、自然通風對空調負荷的影響。在利用EnergyPlus 分析不確定性變量對空調負荷的影響時，以設計工況為基點每次只改變一個變量，其他變量固定，分析該變量對空調負荷的影響程度。

2.1 模型的建立

利用SketchUp建立圖書館物理模型，如圖1所示，將該模型導入EnergyPlus，在Energyplus 中設置圍護結構熱工參數，其數值來源于建筑設計圖紙，具體信息見表1。燈光和設備最大散熱功率分別為9 W/m2和15 W/m2，室內蓄熱體主要為書、書架及桌椅，書的比熱容為1.8 kJ/(kg·K)、密度為800 kg/m3，書架比熱容為1.72 kJ/(kg·K)、密度為540 kg/m3。一樓為大廳，二至八樓座位分別為254、456、424、400、336、460、296 個。室內設計溫度：夏季26 ℃、冬季20 ℃、人均新風量30 m3/（h·人），寒假日期為1 月15 日至3 月1 日，暑假日期為7 月15 日至8 月31 日。人員與設備、燈光作息如圖2 和圖3所示。

表1 主要圍護結構及厚度

圖1 圖書館模型

圖2 人員及設備作息

圖3 燈光作息

2.2 氣象數據

目前模擬軟件最常用的氣象數據為CSWD（中國標準氣象年），CSWD 數據是基于1971-2003 年實測氣象數據開發，與目前真實氣象數據已有一定差異。邵濤濤[9］對一棟夏熱冬冷地區辦公建筑的研究表明，不同年份的氣象數據導致的能耗變化幅度為-9%～11%。因此在分析氣象數據對空調負荷的影響時，采用CSWD、2012-2021 年共計11 個氣象數據進行計算。計算結果如圖4 所示，在典型氣象年下空調冷負荷為80.3 kWh/(m2·a)、熱負荷為38.59 kWh/(m2·a)。歷年真實氣象數據下冷負荷呈現大幅度增加趨勢，熱負荷呈現略微下降趨勢。與典型年相比，冷負荷最大值增加了28%，熱負荷最小值下降了16%。2012-2021 年間冷負荷最大值較平均值高15.32%，熱負荷最小值較平均值低10.40%。2014 年空調負荷最接近近十年平均值，在分析其他參數對空調能耗的影響時，以2014 年的氣象數據作為輸入參數。歷年空調冷/熱負荷見圖4。

圖4 歷年空調冷/熱負荷

2.3 滲透風與自然通風

滲透風量與建筑氣密性密切相關，該建筑窗戶氣密性等級為7 級，根據GB/T 31433-2015《建筑幕墻、門窗通用技術條件》的性能分級方法，理論計算得出該建筑滲透換氣次數在0.05～0.1 次/h 之間，模擬計算得出在該范圍內空調全年累計耗冷量變化率為0.25%，全年累計耗熱量變化率為2.3%，對空調冷熱負荷影響較小，且空調系統新風的引入會使室內相對于室外為正壓，減少了室外空氣滲透對室內負荷的影響，因此將滲透換氣次數設定為0.1次/h，不再考慮滲透換氣次數變化對負荷的影響。自然通風量受門窗開啟面積、室內外風壓和熱壓等多種因素影響。該建筑窗戶最大可開啟面積為10%，設定過渡季節窗戶可開啟時間為4 月1 日-6 月30日、9月1日-10 月31 日，可開啟條件為室外溫度低于室內溫度，窗戶開啟面積為0～10%。模擬計算不同開啟面積下空調冷負荷變化，結果圖如圖5所示。

由圖5 可知，在過渡季節隨著窗戶開啟面積比例的增大，自然通風能力加強，全年累計耗冷量逐漸下降，但下降趨勢明顯減小，窗戶開啟面積達到50%后，加大開窗面積節能效果已不再明顯。

2.4 室內環境與入館人數

在合同中雙方僅商定了室內溫度與開放時間，對入館人數及人均新風量沒有作具體要求，實際上入館人數及人均新風量對空調負荷的影響是不可忽略的?！睹裼媒ㄖ┡L與空氣調節設計規范》（以下簡稱為《規范》）規定公共建筑主要功能房間人均新風量為30 m3/（h·人），按此標準計算得出高密人群建筑新風負荷占比可達20%～40%，結合建筑人員流動特性與節能需求，《規范》對該條文進行了解釋說明，將人員密度（人數/面積）≤0.4 的圖書館類建筑最小新風量指標放寬至17 m3/（h·人），因此本文將新風指標范圍設定為17～30 m3/（h·人）。

閱覽室入館人數受在校人數、學生學習習慣等多種因素影響，本文將入館人數范圍設定為實際座位數的50%～100%，且假設人員均勻分布在各個樓層，人員作息按照圖2 所示。計算結果如圖6～圖8 所示。由圖可知：夏季室內溫度每降低1 ℃，全年累計冷負荷約增加12.5 kWh/(a·m2)，冬季室內溫度每增加1 ℃,全年累計熱負荷約增4.5 kWh/(a·m2)。最大新風量和最小新風量指標下全年冷負荷相差9.33 kWh/(a·m2)，熱負荷相 差6.53 kWh/(a·m2)。 人 均 新 風 量 每 增 加3.25 m3/（h·人），冷負荷增加2.33 kWh/(a·m2)，熱負荷增加1.63 kWh/(a·m2)。入館人數每降低10%，空調年耗冷量降低3.87 kWh/(a·m2)，空調年耗熱量降低1.55 kWh/(a·m2)。由此可知對冷熱負荷影響程度最大的均是室內溫度，其次是入館率。因此根據入館人數對室內溫度進行分區控制，以此可達到節能目的。不同室內溫度下冷/熱負荷見圖6，不同新風指標下冷/熱負荷見圖7，不同入館率下冷/熱負荷見圖8。

圖6 不同室內溫度下冷/熱負荷

圖7 不同新風指標下冷/熱負荷

圖8 不同入館率下冷/熱負荷

3 節能運行策略

由上文可知影響空調負荷最大的變量為室內溫度與入館人數，根據《規范》第3.0.2 條說明，圖書館開架書庫可視為短期逗留區，其設計溫度可比長期逗留區放寬1～2 ℃，適當降低舒適度要求（夏季室溫放寬至28 ℃、冬季放寬至16 ℃）。該圖書館屬于大開間，開架書庫與預覽區之間沒有隔斷，溫度分區難以實現，但可根據實際入館人數對室內溫度進行分樓層控制或者根據館內人員作息對部分樓層進行間歇控制，以此降低空調耗冷/熱量。

3.1 分層控制

以實際入館人數為1 890 人為例，其人員可均勻分布在一至八層，也可集中分布在一至六層，七至八層只有在借還圖書時有短暫停留，將其視為短期逗留區。內部設備及燈光開啟率設為正常作息的三分之一，在降低空調能耗的同時也可降低設備及燈光電耗，不同入館人數下的分層控制策略見表2。

表2 分層控制策略

模擬計算五種入館人數兩種控制策略下的全年冷/熱負荷，模式一假設館內人員均勻分布在各個樓層，模式二假設人員集中分布在部分樓層。圖9為入館人數為1 890 時分層控制模式下七層閱覽室空調季的逐時自然室溫，冷/熱負荷計算結果如圖10～11 所示。由室內逐時溫度可知分層控制降低了部分樓層空調開啟時長和所需制冷量。入館人數越低，節能效果越明顯，各入館人數下耗冷量節能率依次為34.48%、25.75%、18.68%、12.47%、6.34%，耗熱量節能率依次為27.74%、20.61%、14.5%、9.6%、4.43%。

圖9 七層預覽室全年逐時氣溫

圖10 兩種模式下累計冷負荷

圖11 兩種模式下累計熱負荷

由圖2 作息表可知各時段入館人數變化規律，部分時間段入館人數比例較少，因此可在分層控制的基礎上根據人員作息對部分樓層進行間歇控制，即假設入館人數比例較低的時段人員也可集中至某些樓層，其他樓層降低舒適度要求。以設計最大入館人數為例，將各樓層高舒適度要求（冬季20 ℃、夏季26 ℃）時間段與人員作息設定如圖12所示。計算結果如表3 所示，在設計入館人數下間歇控制可節約14.89%的冷負荷和19.14%的熱負荷。

表3 間歇控制冷熱負荷

圖12 各層閱覽室人員作息

3.2 間歇控制

4 結論

1）對影響目標建筑空調負荷的輸入變量進行了辨析，模擬計算了輸入變量在取值區間內空調負荷的變化情況。

2）通過敏感性分析表明，空調負荷最敏感的變量是室內溫度，其次是人員密度。天氣因素對冷負荷的影響程度大于熱負荷。

3)在實際入館人數低于設計入館人數時對室內溫度分樓層控制具有較大節能潛力，在入館人數達到設計標準時，空調間歇運行在夏季有14.89%的節能潛力，冬季有19.14%的節能潛力。