辦公建筑內部負荷擾量特性與計算方法

丁研, 王朝霞, 朱能, 楊釩

(天津大學 環境科學與工程學院，天津 300072)

隨著經濟水平的不斷提高和城鎮化的不斷發展，建筑能耗逐步成為全社會能耗的重要組成部分[1]。近年來，隨著建筑設計標準不斷提高，具有高性能圍護結構的公共建筑日趨普遍。在辦公建筑中，超低能耗建筑、被動式建筑逐步受到青睞。影響辦公建筑能耗的因素主要有3個方面：外部因素、內部因素、供冷系統。其中，外部因素主要包括室外氣象條件、圍護結構、保溫等[2]，內部因素包括人員、設備、照明、室內環境參數等，供冷系統相關量主要包括機組能耗、水泵能耗、流體系數等[3-4]。隨著建筑圍護結構保溫性能的逐步提高，室外溫度、太陽輻射等外部環境因素對建筑負荷的影響逐步減弱，而以室內人員行為為代表的內部因素已成為影響建筑負荷和建筑能耗最重要的不確定性因素[5]。隨著對系統的運行調節和優化控制研究的深入，發現由于使用者生活習慣、生理、心理需要的差異，使得建筑內部因素變得更加復雜，更加難以測量、難以分析、難以預測[6]。

為探討建筑內部因素對建筑能耗和負荷的影響，研究人員開展了關于建筑人行為的研究。主要包括兩個方面，一是為了提升建筑能耗和負荷模擬計算的準確性，精細化考慮內部因素的設置。Yan等[7]針對人行為在建筑能耗和負荷模擬計算的現狀和問題進行了綜述，提出了在模擬中考慮人行為的4個步驟，分別是獲取數據、建立模型、人行為描寫、耦合和評價。Kwok等[8]采用人工神經網絡，針對香港某辦公建筑，建立了內部負荷的計算方法，指出精確計算內擾是提高機組選型準確性的關鍵。二是理解和優化建筑能源系統的運行，提出按需供給的思路[9-10]。López-Rodrígue等[11]基于Time Use Survey數據，針對西班牙某居住建筑，研究典型人行為，并建立人員在室率的隨機模型。Wang等[12]利用調查問卷等方式，獲得人員、設備、照明等信息，建立負荷模型，預測天津某辦公建筑的能耗情況。

以上兩方面均是在建筑投入運行的前提下進行研究，而忽略了建筑的人員、設備、照明等內部因素對空調負荷設計的影響。事實上，負荷設計是空調機組選型的依據，也是實現空調系統節能的前提，準確的負荷設計直接決定空調機組的選型和系統運行管理的有效性。目前，關于內部負荷的考慮還主要著眼于建筑冷負荷[13]，它是影響建筑夏季能耗的根源。目前的設計指標中，內擾是按照建筑類型來劃分[14]，但實際上各建筑的使用情況不盡相同，由此帶來的內擾負荷也不盡相同[15-16]，一概而論會導致普遍的機組選型過大問題。同時，人行為是引起其他內擾的核心和主要原因[17]，但目前的內擾計算中，仍采用分別給定照明、設備的經驗值，此種方式依據性不強，容易造成錯誤的結果。

為分析內部負荷擾量特性和其對建筑空調負荷的影響，本文以案例建筑的實地調研測試數據為基礎，對辦公建筑內部負荷擾量特性進行初步探索，定量計算人員、設備、照明等室內熱源散熱形成的冷負荷時序值，并提出以人為核心的“代表人”內部負荷擾量的概念和計算方法，旨在為冷負荷的精細化設計提供思路和參考。

1 內部負荷擾量理念

1.1 負荷擾量的劃分

建筑室內熱濕環境形成的最主要原因是各種外擾和內擾的影響，以圍護結構為界，將室外氣象參數歸為外部擾量(簡稱外擾)，將室內設備、照明、人員等熱濕源歸為內部擾量(簡稱內擾)。而開窗通風、開啟遮陽等行為造成的室內熱濕環境變化，受內外因素共同影響，但這些動作都是使用建筑的人造成的，因此，以建筑中的使用人為核心，界定影響建筑負荷的內部因素，不僅包括人員、設備、照明等，還包括由人員行為引起的開窗換氣、遮陽等對建筑負荷產生擾動的行為，上述兩方面統一定義為“內擾”。設計負荷分為3部分，一部分是通過圍護結構傳熱和透過玻璃窗的日射得熱形成的冷負荷，記為外擾負荷；一部分是室內熱源散熱形成的冷負荷，記為內擾負荷；另一部分是新風負荷，這部分負荷用于新風系統的設計，常與其他冷負荷分開考慮[18]，將其單獨列為一部分。

室內熱源散熱在空調季形成的冷負荷是空調負荷設計中重點考慮的部分，在采暖季，室內散熱同樣會影響供暖負荷，帶來室內溫度偏高的情況，但由于室內熱源散熱屬于有利于保證室內溫度的因素，目前在設計計算時不做考慮。因此，研究僅以冷負荷計算中的相關項為研究對象，探討內擾負荷的特點。

1.2 室內熱源散熱形成的冷負荷

1.2.1 人員散熱形成的冷負荷 人員散熱形成的冷負荷如式(1)所示。

QP=QPS+QPL=φn(qnCpq+q2)

(1)

式中：QP為人員散熱形成的冷負荷，W；QPS和QPL分別為人員顯熱散熱、潛熱散熱形成的冷負荷，W；Cpq為人體顯熱散熱的冷負荷系數；q1和q2分別為不同室溫和勞動強度下成年男子的顯熱散熱量與潛熱散熱量，W；n為在室人數；φ為群集系數。

由于辦公建筑中室內溫度變化較小，人員活動以靜坐為主，雖有一些站立和輕微走動，但帶來的散熱量變化非常有限，因此，在室人數就成為決定人員負荷的關鍵參數。

1.2.2 設備散熱形成的冷負荷 室內設備散熱形成的冷負荷如式(2)、式(3)所示。

Qe=qe=n1e·n2e·n3e·Ne·CEQ

(2)

(3)

式中：Qe為設備散熱形成的冷負荷，W；qe為設備的散熱量，W；CEQ為設備散熱的冷負荷系數；Ne為電熱設備的總安裝功率，W；n1e、n2e、n3e分別為設備的同時使用系數、安裝系數和負荷系數；p為設備的種類數；si為第i類設備的臺數；qai為第i類設備的單臺散熱量，W。

在辦公建筑中，電熱設備通常指電熱水器，辦公電器主要包括電腦、打印機等。無論是電熱設備的計算，如式(2)，還是辦公電器設備的計算，如式(3)，均根據人員的需求而設置，因此，設備的臺數或總安裝功率必然隨著設計人員數量的增加而增加。

1.2.3 燈具散熱形成的冷負荷 使用燈具散熱形成的冷負荷如式(4)所示。

Qt=qt·CLQ=n1t·N1·CLQ

(4)

式中：Qt為燈具散熱形成的冷負荷，W；qt為燈具的散熱量，W；CLQ為燈具散熱的冷負荷系數；Nt為燈具的總安裝功率，W；n1l為燈具的同時使用系數，即使用率。

2 案例建筑與測試

選擇位于天津市的兩棟辦公建筑作為案例，進行針對空調負荷擾量因素的實地調研。其中，A建筑是超低能耗辦公建筑示范項目，是某大型建設集團的投資發展公司，該建筑于2012年竣工，并申報天津市低能耗示范項目。B建筑為一棟普通辦公建筑，于2010年建成，并于2012年完全投入使用。兩棟建筑的基本信息如表1所示。

表1 案例建筑基本信息Table 1 Basic information of case buildings

分別在2015年7月(B建筑)和2016年8月(A建筑)對選定的兩棟辦公建筑進行為期1個月的測試。首先，獲取了設計負荷計算書與施工的相關圖紙，通過走訪和分析案例建筑的使用情況后發現，兩棟建筑一層均為大廳和走廊，A建筑每層為一個開敞辦公區，頂層為單人辦公室，但基本不用。B建筑二層為休息區和會議室，頂層為設備用房，其他層主要為辦公區。B建筑的南側為幾個開敞辦公室，北側為會議室、休息室、會客室等。測試中，選擇典型層的典型房間，獲取使用數據，A建筑選擇3層的辦公區，B建筑選擇7層的3個開敞辦公區中東側的一個，兩棟案例建筑的典型層平面示意圖和典型房間的照片見圖1和圖2。

圖1 A建筑測試區域Fig.1 Testing zone of building

圖2 B建筑測試區域Fig.2 Testing zone of building

針對選定的典型房間，在辦公室內測量了室內溫度、CO2濃度，同時，現場記錄了在室人數、使用辦公設備數量和輸入功率、使用燈具數量，并同步測試建筑供冷機房內機組供冷量情況，測試步長為1 h。具體測試變量和所用儀器見表2。

表2 測試方法Table 2 Testing method

注：樣圖摘自產品公開宣傳頁。

雖然，建筑的圍護結構性能指標滿足國家節能標準的要求[19]，甚至達到優秀水平，但是，這兩棟建筑依然存在空調機組設計容量偏大的問題。A建筑共配置兩臺熱泵機組，供冷的裝機容量為210 kW/臺，B建筑采用兩臺溴化鋰直燃機組，供冷的裝機容量分別為1 407、1 579 kW。A建筑的兩臺熱泵機組在設計負荷下為同時工作，而實際情況僅為單臺運行，B建筑的兩臺機組同時運行。測試時間段內機組實際運行的部分負荷率如圖3所示。

圖3 測試目標建筑中制冷機組的實際運行負荷率Fig.3 The actual load ratio of chillers in case

由圖3可知，B建筑機組長期處于部分負荷率低于50%的運行狀態，A建筑機組雖然單機負荷率多數時間在60%～90%之間，但從未有過兩臺機組同時運行的情況，實際運行時采用兩臺機組每周輪換開啟的方式。機組的部分負荷率過低會導致機組效率(COP)下降，極端情況下，還將造成停機保護現象。A建筑單臺機組即可滿足要求，但閑置的另一臺機組證明設計負荷的富余率已多達1倍，不僅帶來加倍的初投資，同時，需要大量的維護費用。因此，有必要對其設計負荷進行追溯和分析，找出設計負荷估計過高的部分，并加以修正。

3 內部負荷擾量理論分析

內擾主要包括人員、設備、燈具、室內外通風換氣、室內溫濕度等，各擾量的作用機理并不相同。作為室內熱源，人員、設備、燈具通過自身散熱形成冷負荷，而開窗等行為是通過改變環境參數而影響建筑負荷。為了明確不同擾量與內擾冷負荷的相關程度，在實測典型房間的數據基礎上，進行相關性分析，得到影響內擾冷負荷的最主要因素，并對各因素進行特性分析。

3.1 相關性分析

利用樣本數據計算的樣本偏相關系數，反映了兩個變量間凈相關的強弱程度。在分析變量x1和y之間的凈相關時，當控制了變量x2后，x1和y之間的一階偏相關系數定義為

(5)

式中：ry1、ry2、r12分別表示y和x1的偏相關系數、y和x2的偏相關系數、x1和x2的偏相關系數。

利用對建筑A和建筑B兩間典型開敞辦公區的實測數據，進行內部負荷擾量與單位面積的室內熱源散熱形成負荷之間的偏相關分析。在室人數、設備數量、燈具數量和室內溫度均直接采用時序測試值，通風量通過室內外CO2濃度和在室人數，根據式(6)計算得到。

(6)

式中：Vτ為τ時刻的通風量，m3/h；cin為實測室內CO2濃度，mg/m3；Vr為房間體積，m3；vp為CO2人員呼出量，L/s，與運動強度的代謝率有關，本文取靜坐和輕微走動的平均值0.004 4 L/s[18]；nτ為τ時刻的在室人數，人；co為實測室外CO2濃度，mg/m3。

相關性分析結果如表3和表4所示。

表3 建筑A典型開敞辦公區各擾量與內擾負荷的偏相關分析結果Table 3 Partial correlation analysis of interior load and disturbances of open office zone of case building A

表4 建筑B典型開敞辦公室各擾量與其內擾冷負荷的偏相關分析結果Table 4 Partial correlation analysis of interior load and disturbances of open office zone of case building B

從表3和表4可以看出，對于這兩間辦公室，各擾量與內擾負荷的相關性系數和顯著性程度排序基本相同，均為在室人數>設備個數>室內溫度>燈具個數>通風量。從相關性來看，在室人數和設備數量與內擾的相關性最大，相關性系數大于0.8[20]，而其他參數的相關性不足0.5，即基本不相關，說明在室人數和設備數量與內擾的一致性最強。但從顯著性來看，除通風量外，其他參數的顯著性均在0.01以下，即均呈現較強的顯著性[20]，其中，在室人數和設備數量最顯著，使用燈具數量和室內溫度次之。因此，在內擾計算時，需考慮在室人數、設備數量、室內溫度和使用燈具數量，但室內溫度作為室內環境的一個重要參數，主要是通過人員調節空調系統和遮陽進行控制，設計時常視為定值，因此，不再考慮。故以人員為核心，重點研究人員、設備、照明3個內擾變量。

3.2 在室人數特性分析

兩棟辦公建筑均依照最新《公共建筑節能設計標準》(GB 50189—2015)中有關人員在室率、照明開關控制規律以及設備使用率的規定設計，采用了如圖4所示的數據對人員、照明、設備負荷進行相關計算[17]。

圖4 節能標準中的人員逐時在室率與設備逐時使用率Fig.4 Occupancy rate and chiller part load ratio

節能標準中的人員在室率變化為：從工作時間開始，人員在室率劇增至95%，午餐時段下降到80%，下午上班時間又增加至95%，下班時間又迅速減少至30%，20:00后變為0；設備和燈具的使用率和人員在室率基本一致，但設備使用率在午餐時間降至50%。然而，建筑中實際的人員、設備、照明情況卻與設計標準中的推薦修正值存在較大差異。

調研的兩棟建筑均為辦公類建筑，人員的作息時間有制度規定。工作日最晚上班時間為9:00，B建筑和A建筑人員下班時間分別為最早16:00和17:00，午餐時間一般在1 h以內。由于休息日或節假日的加班情況與相關人員的具體工作內容有關，因此，研究只針對工作日的正常工作情況進行分析。以人員實際在室數量與辦公室內設置工位數量的比例為人員在室率，兩棟建筑的具體人員在室率如圖5所示。

圖5 實測人員在室率Fig.5 The actual occupancy ratio in two

由圖5可見，相比于設計標準中的人員在室率，實際的人員在室率情況在具體數值上有較大差別。人員在室率呈現較明顯的雙峰分布，峰值分別出現在上午10:00―11:00和下午15:00左右，兩峰值間的低谷為午餐時段。平均人員在室率一般低于50%，即使是人員在室率高峰時段，兩棟建筑的最大平均人員在室率分別只有59.26%和60.13%。說明在辦公建筑中，設計的人員密度達到標準中的估算值、人員全部坐滿設計工位、全部人員均在工位這3種最大值出現的概率均較小，倘若按照設計標準中的面積指標對人員數量進行估算，則僅由于人員密度的設計差別，將導致人員負荷估計過大。

3.3 辦公設備使用特性分析

設備使用情況的信息通過兩種手段獲得，一是測試人員的現場觀察和記錄，二是通過功率計等設備的現場測試。對于測試對象的辦公設備來說，同樣可分為兩類，一類是樣本量較大且頻繁使用的設備，如臺式機、筆記本等，采用抽樣測試方法，在工作時間每10 min記錄1次功率表讀數，以平均功率作為此類設備的代表功率。另一類屬于間歇使用且數量有限、同一區域內共享的設備，如打印機、飲水機等，對其工作、待機兩種狀態分別記錄功率與使用時間，以時間加權的折合功率作為此類設備的代表功率，計算式為

(7)

式中：Eop、Est分別為設備使用的運行功率和設備待機的待機功率，W；top、tst分別為一天中設備使用時間與設備待機時間，min；Et為設備平均折合功率值，W。

計算得到典型辦公區的設備功率密度如表5所示。

表5 單臺設備折合功率計算Table 5 Converted power of each office equipment

根據式(2)、式(3)可計算出設備的總功率，其中，單臺設備的功率采用表5的計算值，將總功率除以房間的面積，可以計算出房間的功率密度，計算結果分別如表6、表7所示。

表6 A建筑典型房間設備功率密度計算Table 6 Power density of equipment in the typical office of building A

表7 B建筑典型房間設備功率密度計算Table 7 Power density of equipment in the typical office of building B

由于設備并不是全天均按額定功率運行，而是存在使用時的穩態功率，由表6、表7可見，相比于設計標準中的功率密度，實際的設備散熱量明顯偏低。即使在設備全部正常使用時，兩棟建筑的最大功率只有7.49 W/m2。

在辦公室，每人使用一臺電腦，其他為公用設備，正常工作時間共同使用，午餐時間也保持開啟，但全部為待機狀態，下班后關閉，由此計算A建筑和B建筑每人對應的設備功率，最大分別為57.42、54.95 W/人。

3.4 燈具使用特性分析

燈具的使用通過現場測試得到，通過實地數開啟的燈具數量，問詢得到安裝燈具的額定功率，計算使用燈具的逐時瞬時散熱量。兩個案例建筑的測試區域均有多個燈具開關，分別控制一定區域的燈具，但觀察發現，早上上班時，燈具基本全部打開，而午飯時會逐步關閉一些燈具，下午正常工作時再開啟，晚上下班時間也會逐步關閉燈具，由于案例建筑少有加班的情況，因此，19:00后燈具全部關閉。根據以上特點，量化式(4)中的燈具同時使用系數為

(8)

式中：Plunch為午餐時段(12:00—13:00)使用燈具的比例，%；Poff-owrk為下班時段(17:00—18:00)使用燈具的比例，%；τ為時刻。

測試時間段的平均使用燈具數量和人數對照如圖6所示。

圖6 使用燈具數量與在室人數對照Fig.6 Comparison of used lamp number and

從圖6中可以看出，使用燈具數量與人數變化有一定關聯，但并不完全正相關，各個時刻的人均照明功率是變化的。最大值出現在午飯時間，但由于室內人數很少，對空調系統的要求不高，故而舍去。在正常工作時間，人均最大照明功率出現在9:00和14：00—15:00，而14:00—15:00通常會出現負荷的最大值，此時，對應的人均照明功率分別為164.57、95.60 W/人。

3.5 內擾負荷隨時間的分布

根據實測值計算案例建筑的人員、設備和照明負荷如圖7所示。

圖7 內擾負荷時序變化曲線Fig.7 Time series of interior cooling

從圖6、圖7可以看出，人員負荷與人員在室率的變化基本一致，而設備和燈具的負荷變化范圍較小。人員負荷不僅與在室人數有關，還受人員動作、性別、穿著等因素的影響，從圖6、圖7還可以看出，上、下班時刻和午休時間人員負荷波動較大，工作時間內(除午休、開會等時間)人員負荷在一定范圍內隨機波動。說明人員負荷雖然是隨機變化的，但總體上隨在室人數呈現“雙峰”分布的規律，峰值出現時間與持續時間的長短與室內人員作息緊密相關。

從設備負荷上看，雖然單臺設備功率波動性大，但是多臺設備同時運行時，設備之間的功率差異可以相互抵消，使設備散熱量處于相對穩定狀態，因此，整個房間的設備負荷除上、下班時刻出現短暫遞增或遞減外，只在午休時間下降，其余工作時間內基本處于較穩定的狀態。

由于測試建筑辦公室燈具控制采用“一開全開”的模式，在正常工作時間內，形成的照明負荷僅由于冷負荷系數不同而有所不同，但由于其關閉是階躍的，因此，在午飯時段會有所降低。

4 負荷修正

4.1 冷負荷特性分析

上述以典型層的典型房間為研究對象，重點分析了內擾特性。本節利用其特性，計算整個建筑的冷負荷。首先，統計同樣性質房間的數量，并考慮不常用的休息室、會議室、走廊等情況，將內擾負荷擴大到整個建筑，并分析案例建筑的各項冷負荷所占比例。

人員作為內擾負荷的核心，首先定義人員在室率為

(9)

n=np·OPmax

(10)

式中：ORmax為最大人員在室率，%；np為設計人員密度，人/m2；m為房間數。將ORmax作為修正系數，n為修正后的設計人員密度，人/m2。

外擾負荷由兩部分組成：通過導熱傳入熱量和通過輻射傳入熱量，計算式為

Qt=Qtr+Qts

(11)

(12)

(13)

式中：Qt、Qtr、Qts分別為外擾負荷、圍護結構傳熱形成的冷負荷、輻射得熱形成的冷負荷，W/m2；Xg、Xa、Xz分別為窗戶的構造修正系數、地點修正系數、遮擋系數；tn、tτ分別為室外空氣溫度、室內設計溫度，℃；U為圍護結構傳熱系數，W/(m2·K)；Jr為太陽輻射強度，W/m2；nexp為窗戶數量；nusf為圍護結構種類。

新風負荷是新風進入建筑物所造成的冷負荷，可以分為顯熱負荷與潛熱負荷，其計算式為

Qf=Qfs+Qft

(14)

(15)

(16)

式中：Qf、Qfs、Qft分別為新風負荷、顯熱負荷、潛熱負荷，W/m2；to為室外逐時溫度，℃；do、dn分別為室外空氣相對濕度、室內空氣相對濕度，kg/kg；Cp為空氣比熱容，1.01 kJ/kg；ρ為空氣密度，g/m3；V為新風量，m3/h；rt為水的汽化潛熱，1 718 kJ/kg。

A、B兩棟建筑使用功能雖然都為辦公類型，但由于在室人數、設備型號略有不同，加之圍護結構性能差異，導致內擾負荷所占的比例并不相同。通過對調研基礎數據進行計算分析，得到A、B兩棟建筑各項負荷所占的比例，如圖8所示。

圖8 內擾負荷分布比例Fig.8 The ratio of cooling loads

從圖8可以看出，不同圍護結構性能情況下各項負荷占比不同，對于A建筑，由于其圍護結構性能達到了低能耗水平，使得室內熱源散熱形成的內擾冷負荷所占的比重最大，為44.12%；其次為新風負荷，占36.25%，這是由于新風量的計算方法也需要依照人員數量來判定，而圍護結構為代表的外擾冷負荷所占比重最小，不足20%。對于B建筑，仍然是外擾負荷所占比例最大，接近50%，但內擾負荷也占30%以上。據此判斷，隨著圍護結構保溫性能的進一步提高，以人員為中心的內擾負荷占比還將進一步增加。

基于以上分析，由于設備和燈具的使用與人相關，因此，通過假設“代表人”負荷來簡便計算內擾，即通過人員數量來反映人員負荷與設備、燈具負荷之和。設備功率與人數直接相關，在案例建筑中，分別約為57 W/人和55 W/人。由于目前照明控制方式的原因，導致燈具負荷與人員相關性差，無法折合到“代表人”負荷中，但從原理上，燈具的使用也是由人行為產生的，A、B建筑中，人均照明功率分別約為165 W/人和96 W/人，但此值與具體案例建筑有關。目前標準中，照明功率取值在11 W/m2左右，與實際情況比較接近，根據3.4節的分析，采用人均最大照明功率折合到“代表人”冷負荷中。由此，做出定義

Qr=(Qro+Qre+Qrl)·nτ

(17)

(18)

(19)

(20)

式中：Qr為“代表人”冷負荷，W/人；Qro為“代表人”人員部分所產生的冷負荷，W/人；Qre為“代表人”設備部分所產生的冷負荷，W/人；Qrl為“代表人”燈具部分所產生的冷負荷，W/人；A為建筑面積，m2；nτ為τ時刻的在室人數，人。

4.2 驗證與討論

以上分別采用“代表人”的方式計算兩棟案例建筑的冷負荷，下面采用富余率分析修正的有效性。富余率定義為

(21)

式中：θd為修正后的設計負荷富余率，%；Qm,max為修正后的設計冷負荷，W/m2；Qo,max為測試中的最大實際負荷，W/m2。

富余率越小，說明修正后的設計負荷與實際負荷越接近。倘若富余率為負值，說明將可能出現依據修正后的設計負荷選型得到的機組不能保證實際負荷的情況，因此，定義富余率為正值，即修正后的冷負荷比實測最大負荷高出部分在10%以內為有效修正，即考慮10%以內的富余量[18,21-22]。具體結果如表8所示。

表8 修正設計負荷驗證Table 8 Verification of modified design loads

根據表8的冷負荷數據，修正后的富余率分別達到8.76%和7.47%，滿足要求?；趯嶋H案例分析，認為“代表人”的概念是針對采用負荷面積指標法的有效修正措施，不僅可為建筑負荷模擬的設定參數提供依據，同時，也對負荷設計方法的修正提供參考。

5 結論

人員行為的隨機性，直接導致了建筑負荷分布的差異，通過對實測數據的分析得到以下結論：

1)考慮人行為對建筑空調負荷的影響，將建筑空調負荷分為內擾負荷、外擾負荷和新風負荷，發現內擾負荷占總冷負荷比例超過30%，正確衡量內擾負荷對于提高設計負荷的準確性，以及減小制冷機組設計體量具有重要意義。

2)當前標準中給定的內部負荷擾量經驗取值普遍偏大，實際中的人員在室率和設備功率配置低于設計值。案例建筑的最大人員在室率約為60%，設備功率密度比設計指標小50%以上，普遍低于設計指標(20 W/m2)。以上取值是造成空調系統裝機功率偏大的原因，亟需進行修正。

3)辦公建筑室內人員的作息方式呈明顯的“雙峰”分布，而非標準中的作息方式，交通、工作需求等多種因素都會影響人員在室率。辦公建筑內的人員、設備和照明負荷在一天內呈現小幅度的隨機波動，但均與人員在室率相關，采用“代表人”的方法，可有效綜合各項內擾負荷，提高負荷設計的準確性。