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作 者:吴霞[1] 田喆[1] 田成志 王园园 侯昕扬 WU Xia;TIAN Zhe;TIAN Chengzhi;WANG Yuanyuan;HOU Xinyang(Tianjin University,Tianjin 300350,China)
机构地区:[1]天津大学,天津300350
出 处:《建筑科学》2022年第6期16-23,共8页Building Science
基 金:“十三五”国家重点研发计划项目“建筑节能设计基础参数研究”(SQ2018YFC0704500)。
摘 要:当前,暖通空调系统的精细化设计对室外逐时计算参数的准确性有了更高要求。本研究基于大数据基本理论,运用K-Means聚类方法,从实际气象数据中提取冬、夏季气象参数的典型逐时变化特征,在此基础上借助设计参数构造得到反映室外近极端气象发生特点的供暖空调负荷计算用逐时室外计算参数。以我国4个建筑热工分区的典型城市为例,分别对本研究方法和现行方法的参数进行对比分析。结果表明:基于本研究方法生成得到的逐时室外计算参数能够更好表征室外近极端气象的日变化规律。Currently,the refinement of the design in HVAC systems requires higher accuracy of hourly outdoor design parameters.In this study,based on the fundamentals of big data,and the method of K-Means clustering,typical hourly variation characteristics of climatic parameters in winter and summer were extracted from the actual meteorological data.On this basis,the hourly outdoor design parameters for heating and air-conditioning loads calculation,reflecting the characteristics of the near-extreme weather,are constructed with the help of design parameters.Taking the typical cities in the four building thermal zones of China as examples,the parameters of this method and the commonly-used method are compared and analyzed.The results show that the hourly outdoor design parameters generated based on this method can better represent the diurnal variation of the outdoor near-extreme weather.
关 键 词:供暖空调 室外计算参数 逐时变化特征 近极端气象
分 类 号:TU831[建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
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