地鐵車站站廳空調冷負荷影響因素分析

李婷婷 畢海權 王宏林

地鐵車站站廳空調冷負荷影響因素分析

李婷婷 畢海權 王宏林

（西南交通大學機械工程學院 成都 610031）

目前地鐵車站公共區域空調系統能耗較高，從空調系統能耗與空調負荷的關系入手，以影響地鐵車站公共區域空調系統的主要環境因素為研究對象，利用trnsys軟件建立了全封閉屏蔽門地鐵車站站廳空調負荷與熱環境基準模型，模擬出各試驗條件下，地鐵車站站廳公共區域全年空調季空調系統總能耗變化情況。利用spss20.0軟件對模擬結果進行極差分析、方差分析比較各因素、水平的顯著性，定量分析了顯著性因素的顯著程度。各因素顯著性大小有助于地鐵空調系統設計人員明確設計研究重點，并為地鐵車站通風空調系統節能優化等研究提供必要的數據支撐。

地鐵車站；冷負荷；正交試驗；方差分析。

0 引言

城市軌道交通系統車站空調系統正常運行期間為乘客提供舒適的候車環境，由于其運行時間長，且目前車站空調系統均按預測的遠期客流量和最大通過能力進行設計[1]，導致其能耗較高，已成為城市軌道交通站房能耗中的重要組成部分。在建筑結構確定的情況下，地鐵地下車站大系統空調能耗基本由冷負荷決定。由負荷計算[2]方法可知，地鐵車站站廳公共區域負荷受多種因素影響，是車站建筑系統在外擾（室外氣象條件波動）和內擾（站廳內燈光、人員、設備等發熱）綜合作用下的系統輸出[4]。由于負荷變化是由眾多因素共同決定的復雜過程，即室外溫濕度改變、室內人員變化等情況都會影響空調系統能耗。

為研究各環境因素對地鐵車站大系統空調負荷的影響，本文采用數值模擬的方法計算不同環境條件下的空調系統能耗，利用正交試驗法設計試驗方案，并采用極差分析法和方差分析法對試驗結果進行了分析，得出影響因素顯著性排序，旨在為地鐵車站空調系統節能研究提供建議。

1 試驗方法

1.1 物理模型

圖1 車站站廳負荷組成

在地鐵車站通風空調系統中，通常將站臺、站廳層公共區通風空調系統稱為大系統，設備管理用房通風空調系統稱為小系統。大系統空調負荷主要由6部分組成：人體散熱、散濕負荷，圍護結構散熱、散濕負荷，照明負荷，新風負荷，出入口空氣滲透負荷，車站公共區設備發熱負荷。其中照明負荷和設備負荷基本不隨時間變化而改變，人員負荷和新風負荷隨客流變化較大。

本文模擬車站位于四川省成都市，屬夏熱冬冷地區。該站為采用屏蔽門系統的地下兩層標準島式站臺車站。站廳層公共區長385m，寬35m，高6.5m。空調季為5月1日～10月1日，單日空調運行時間為6:00～23:00，圍護結構材料及熱物理性能參數均按設計說明設定，模擬結果取空調季的空調系統整體能耗累加值。

1.2 正交試驗方案

正交試驗設計能在很多試驗方案中挑選出代表性強的少數試驗方案進行試驗，并通過對這些少數試驗方案的試驗結果的分析，推斷出最優方案。將正交試驗法用于空調能耗影響因素的試驗中，假定3個外部環境因素（室外空氣溫度、室外空氣相對濕度、太陽輻射）、3個室內熱擾參數（人員數量、設備發熱量、燈光發熱量）等6個因素相互獨立、互不影響。在各個影響因素中分別選取3水平，影響因素及水平取值見表1。試驗完成后，對試驗結果進行統計分析時必須估計隨機誤差，故預留一列空白列作為誤差項，該列的結果變化將完全來自于隨機效應[5]。

表1 影響因素及水平取值

客流變化情況參考王凱[6]統計分析的北京軌道交通線路客流時間分布特征圖，分布選用北京地鐵1號線、5號線、八通線一天內客流變化情況作為不同水平；設備發熱量、燈光發熱量按站內設備和燈光全部開啟、僅開啟一半、僅開啟1/3等3種情況作為3種不同水平，具體取值參考本文所選取的模擬車站系統設計說明。

選用L18（37）型的正交表，共有18組試驗。由于選取因素較多，實地實驗對于水平變化量不好控制，所得測試結果不準確繼而影響后續分析結果。本文通過計算機軟件trnsys進行車站全年逐時負荷模擬，可以有效計算出各組試驗條件下的全年車站總負荷。模擬試驗平臺見下圖，模擬結果見下表。

圖2 仿真模擬試驗平臺

表2 正交試驗表

3 結果分析

3.1 極差分析

對于正交試驗結果分析常用極差分析法或方差分析法，極差分析法計算量較小、簡單易懂，但不能區分同一因素下各水平所對應的試驗結果的差異是水平改變引起還是試驗誤差引起。方差分析法能把因素水平的變化所引起的試驗結果間的差異與誤差的波動所引起的試驗結果間的差異區分開，并能給出可靠的數量估計[7]。本文分別采用兩種方法對模擬結果進行分析，比較各因素、水平的顯著性。極差分析法所得計算結果如表3所示。

表3 極差分析法結果

各因素的極差R=各因素最大均值-各因素最小均值[8]。極差越大，該因素對車站冷負荷的影響越大。則可將上述6個因素按影響冷負荷最大到最小排序為：D＞A＞B＞C＞F＞E即客流變化＞室外空氣溫度＞室外空氣相對濕度＞太陽輻射強度＞燈光發熱量＞設備發熱量。其中，設備發熱量、燈光發熱量的影響相對較小，客流變化影響最為明顯。

3.2 方差分析

方差分析法所得計算結果如表4所示。

表4 方差分析法結果

續表4 方差分析法結果

從上表可知，室外空氣溫度、客流變化對總負荷影響都較為顯著，但其影響程度大小有較大差異。按影響作用的大小排序依次為：客流變化（=0.000713，＜0.05）＞室外空氣溫度（=0.000739，＜0.05）＞室外空氣相對濕度（=0.00735，＜0.05）＞太陽輻射強度（=0.04，＜0.05）。而設備發熱量=0.422，燈光發熱量=0.087，均大于0.05，可見設備發熱量、燈光發熱量對總負荷不具有顯著影響。

正交試驗中，除考慮各因素影響車站空調系統能耗的顯著性外，還考慮單個因素各水平間對影響空調系統能耗的顯著性。本文主要針對室外空氣溫度、人員數量、太陽輻射等3個因素介紹，如下表所示。

表5 配對比較表（室外空氣溫度）

從表3可以看出，A3均值最大（11294076.19），且A3＞A2＞A1；從表5可以看出，A2、A1之間不存在顯著性差異（=0.1877，＞0.05）。A3與A2之間有顯著性差異（=0.00042，＜0.05）、A3與A1之間有顯著性差異（=0.000572，＜0.05）。

表6 配對比較表（太陽輻射）

從表3可以看出，C2均值最大（8137113.685），且C2＞C3＞C1；從表6可以看出，C1、C3之間不存在顯著性差異（=0.26，＞0.05）。C1與C2之間有顯著性差異（=0.0189，＜0.05），C2與C3之間有顯著性差異（=0.04749，＜0.05）。

表7 配對比較表（人員數量）

從表3可以看出，D1均值最大（344316.665），且D1＞D2＞D3；從表7可以看出，D3、D2、D1之間均存在顯著性差異（=0.0014、=0.0003、=0.0043，＜0.05）。

4 結論

地鐵車站空調系統作為地鐵車站的用電大戶，其能耗的影響因素眾多，但缺乏對影響因素對空調系統能耗影響顯著性大小的定量研究。經理論分析及模擬試驗，本文形成以下結論：

（1）各類環境因素對車站站廳負荷按影響作用的大小排序依次為：客流變化（=0.000713，＜0.05）＞室外空氣溫度（=0.000739，＜0.05）＞室外空氣相對濕度（=0.00735，＜0.05）＞太陽輻射強度（=0.04，＜0.05）。而設備發熱量、燈光發熱量對總負荷不具有顯著影響。

（2）從單個因素各水平之間對影響總負荷的顯著性分析，可以看出：

①單因素中并不是每個水平之間都具有顯著性：如室外空氣溫度、太陽輻射等因素對總負荷有顯著影響，但其中各水平間并不具有顯著性差異；

②該因素影響總冷負荷具有較高的顯著性，則其水平之間的顯著性較為明顯；該因素影響空調能耗的顯著性較弱，則其水平之間的顯著性不明顯（或沒有顯著性）：在本文所選取的模擬工況下討論的6個因素中，除去設備發熱量、燈光發熱量這兩個對冷負荷沒有顯著性影響的因素后，在其余4個因素中，客流變化這一因素對冷負荷的影響最大，太陽輻射這一因素對空調能耗的影響最小。對兩個因素各水平間的成對比較發現，客流變化各水平間的顯著性（=0.00145654、=0.00030864、=0.00435319，＜0.05）高于太陽輻射各水平間的顯著性（=0.0.0189、=0.04749，＜0.05）。

本文通過應用trnsys軟件，以成都地區采用屏蔽門系統的地下兩層標準島式站臺車站為基準模型，利用正交試驗法確定了試驗方案后，對影響地鐵車站站廳公共區域空調系統能耗的6項主要因素處于不同水平下的空調系統能耗情況進行模擬，并對模擬結果采用極差分析、方差分析法進行了顯著性分析，定量分析了上述因素對地鐵車站站廳公共區域空調系統能耗的影響程度，為實際工程應用中合理監測環境參數、節能優化重點等工作提供一定參考。

[1] GB 50157-2013,地鐵設計規范[M].北京:中國建筑工業出版社,2014.

[2] 張偉捷,吳金順,魏一然,等.基于正交實驗法的建筑冷負荷影響因素分析[J].暖通空調,2006,36(11):77-80.

[3] 彭程.淺談城市軌道交通地下車站通風空調系統的負荷分析[J].科技信息,2011,(13):363-364.

[4] 何紹明.淺談地鐵車站空調負荷特性[J].暖通空調,2007,37(8):125-127.

[5] 張玉軍,莫志江.文獻中正交試驗的常見問題分析和解決方法[J].中國現代應用藥學,2013,30(6):696-700.

[6] 王凱.北京地鐵客流特征分析[J].Management Sciences&engineering, 2014,3(1):51-56.

[7] 李艷玲,范艷花,陶偌偈.SPSS 16.0軟件在化學正交試驗中的應用[J].化學教學,2011,(6):17-19.

[8] 中國科學院數學研究所統計組.常用數理統計方法[M].北京:科學出版社,1973．

[9] 張偉捷,吳金順,魏一然,等.基于正交試驗法的建筑冷負荷影響因素分析[J].暖通空調,2006,36(11):77-80.

[10] 郝拉娣,張嫻,劉琳.科技論文中正交試驗結果分析方法的使用[J].編輯學報,2007,(5):340-341.

Analysis on Influencing Factors of Air Conditioning Cooling Load in Metro Station Hall

Li Tingting Bi Haiquan Wang Honglin

( School of mechanical engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, 610031 )

At present, the energy consumption of air conditioning system in public area of metro station is in a high position. This paper starts with the relationship between energy consumption and air-conditioning load in air-conditioning system. The main environmental factors affecting the air conditioning system in public area of metro station are taken as the research object. Based on TRNSYS software, a benchmark model of air conditioning load and thermal environment of fully enclosed shielded door subway station hall is established. The change of total energy consumption of air conditioning system in public area of subway station hall during air conditioning season is simulated under various test circumstances. The simulation results were analyzed by range analysis and variance analysis using SPSS 20.0 software. The significance of each factor and level was compared, and the significance degree of significant factors was quantitatively analyzed. Significance of each factor is helpful for Metro air conditioning system designers to clarify the key points of design and research. Provide necessary data support for energy-saving optimization of ventilation and air-conditioning system in Metro Station.

Metro station; Cooling load; orthogonal test; variance analysis

1671-6612（2019）06-684-07

U231.1

A

國家重點研發計劃先進軌道交通專項（2017YFB1201105）

李婷婷（1994.11-），女，碩士研究生，E-mail：tt10232005@126.com

畢海權（1974.12-），男，博士研究生，教授，E-mail：bhquan@163.com

2019-05-20