地鐵車站分項能耗原理模型及其簡化研究*

清華大學 蘇子怡 李曉鋒

0 引言

隨著城市軌道交通系統的快速發展，地鐵車站用電量不斷增長。據統計，2019年我國城市軌道交通總用電量為152.6億kW·h，同比增長15.5%，其中車站非牽引能耗占48%[1]。在車站非牽引能耗中，通風空調、照明、垂直交通系統能耗占比約80%[2]。因此，有必要研究地鐵車站各用能主要項的合理能耗指標，對各系統的運行現狀進行節能評估，探究節能運行管理措施的節能潛力。

為了研究地鐵車站的合理能耗指標，需要建立地鐵車站分項能耗模型。國內外已有諸多學者針對建筑用能水平和能耗指標進行了大量的研究，廣泛采用的模型有基于統計回歸和基于運行原理的模型?；貧w模型能夠快速評估能耗，為了解建筑當前的用能水平提供參考[3-5]。但是回歸模型缺乏實際的物理意義，無法針對不同類型、不同服務規模(客流、列車等)的車站制定合理的能耗指標，也無法分析能耗低或高的原因，對建筑系統節能運行改進的指導性不強。而原理模型則是基于對建筑物結構、通風、人員、運行等原理的分析，建立模型進行能耗模擬計算[6-7]，其優點在于能夠結合車站的實際情況，包括客流、列車、建筑等信息，給出車站的合理能耗指標，可以分析能耗高或低的原因，從而能夠指導建筑的節能改造和運行。

因此，本文基于地鐵車站各主要用能系統的運行特征，建立了詳細的分項能耗原理模型，包括通風空調、照明和垂直交通系統。該模型可以通過輸入車站的建筑和運營狀況，對各分項用能系統的合理能耗進行詳細計算?？紤]到該原理模型需要的輸入參數全面而復雜，現場調研和數據收集工作量大，為了滿足實際工程應用的需要，通過敏感性分析得到了一組對模型計算結果有重要影響的輸入參數。進而提出了簡化的能耗模型，大大減少了模型的輸入參數數量，降低了現場調研和數據收集的工作量，從而能夠將能耗模型在全國不同氣候區各城市地鐵車站中進行大規模應用，快速計算車站的合理能耗，評估運行狀況和節能潛力。

1 地鐵車站通風空調系統能耗原理模型

通風空調系統是地鐵車站第一大用能系統，其能耗原理模型由冷負荷模型和系統能效模型組成，參考相關文獻和設計手冊[8-10]，結合地鐵車站的特征建立模型。

(1)

式中EVAC為通風空調系統能耗，kW·h；QVAC為冷負荷，kW；EER為系統能效比；τVAC為通風空調系統運行時間，h。

1.1 冷負荷模型

地鐵車站沒有受到太陽輻射且土壤溫度較穩定，因此外圍護結構得熱量相對穩定，圍護結構蓄熱對車站冷負荷的影響可以忽略[8]，從而可以認為得熱量近似等于冷負荷。地鐵車站通風空調系統冷負荷由人員負荷、機械新風負荷、風機溫升負荷、無組織滲風負荷、圍護結構得熱量、站內設備散熱量組成。

1.1.1人員負荷

(2)

式中Qp為人員負荷，kW；qp為人員全熱散熱量，kW/人；Ain、Aout分別為車站進站和出站人數，人/h；ain、aout分別為乘客進站和出站時在站廳站臺的停留時間，min。

1.1.2機械新風負荷

對于通風季，機械新風為車站供冷，車站冷負荷中不包括機械新風項。對于空調季，機械新風負荷計算公式為

(3)

式中Qm為機械新風負荷，kW；ρ為空氣密度，kg/m3；Gm為機械新風量，m3/h；Δh為室外與站內空氣的比焓差，kJ/kg。

1.1.3風機溫升負荷

Qf=Pf

(4)

式中Qf為風機溫升負荷，kW；Pf為送風機的功率，kW。

1.1.4無組織滲風負荷

(5)

式中Qi為無組織滲風負荷，kW；G1、G2分別為通過出入口進入站廳和通過屏蔽門進入站臺的無組織滲風量，m3/h；Δh1為室外與站廳空氣的比焓差，kJ/kg；Δh2為隧道與站臺空氣的比焓差，kJ/kg。

1.1.5圍護結構得熱量

屏蔽門傳熱量計算公式為

QPSD=KPSDFPSD(tt-tp)

(6)

式中QPSD為屏蔽門傳熱量，kW；KPSD為屏蔽門的傳熱系數，kW/(m2·℃)；FPSD為屏蔽門面積，m2；tt、tp分別為隧道和站臺空氣溫度，℃。

對站廳層和站臺層分別計算外圍護結構傳熱量。站臺層多位于地下15 m左右，土壤溫度可視為恒定，因此采用穩態計算方法，其外圍護結構得熱量的計算公式為

(7)

式中Qep為站臺層外圍護結構傳熱量，kW；α為墻體表面傳熱系數，W/(m2·℃)；δ1、δ2分別為混凝土和土壤的厚度，m；λ1、λ2分別為混凝土和土壤的導熱系數，W/(m·℃)；F1為站臺層外圍護結構面積，m2；ts為恒溫層土壤溫度，℃。

站廳層多位于地下5～10 m，氣溫年波動對地層溫度的影響不可忽略，采用逐月土壤平均溫度進行計算，其外圍護結構得熱量的計算公式為

(8)

式中Qeh為站廳層外圍護結構傳熱量，kW；F21、F22分別為站廳層側墻和頂板面積，m2；tsx、ts0分別為地下埋深x處和地表的月平均溫度，℃；th為站廳空氣溫度，℃；δ3為站廳層混凝土頂板與地表的距離，m。

1.1.6站內設備散熱量

設備散熱量主要由照明設備、垂直交通系統設備和站內其他設備(包括檢票閘機、售票機、顯示屏等)組成。照明設備散熱帶來的冷負荷由其功率計算，垂直交通系統的設備散熱量根據“垂直交通系統能耗模型”計算，站內其他設備帶來的冷負荷根據其功率近似計算。

1.2 系統能效模型

對于空調季，通風空調系統能效比計算公式為

(9)

(10)

式(9)、(10)中EERr、EERt分別為冷源和空調末端的能效比；WTFchw、WTFcw分別為冷水和冷卻水的輸配系數；COP為冷水機組性能參數。

對于通風季，通風空調系統能效比即為空調末端能效比。

2 地鐵車站照明系統能耗原理模型

由于地下空間難以利用自然采光進行照明，因此照明系統基本不受自然采光的影響，其運行模式和能耗相對穩定，能耗計算公式為

(11)

式中EL為照明系統能耗，kW·h；PL為照明功率密度，W/m2；F為照明面積，m2；τL為照明系統運行時間，h。

3 地鐵車站垂直交通系統能耗原理模型

垂直交通系統能耗計算公式為

ETR=PTRτTR

(12)

式中ETR為垂直交通系統能耗，kW·h；PTR為垂直交通系統設備運行功率，kW；τTR為垂直交通系統運行時間，h。

垂直交通系統設備包括直梯和自動扶梯，由于兩者用能特征和工作模式差異較大，需要分別建立模型進行計算。

3.1 直梯模型

直梯的工作模式包括使用模式和待機模式：直梯在使用模式下工作功率大、時間短，其工作時間取決于列車到站次數和乘客人數，計算公式見式(13)；而待機模式下工作功率小、時間長，其工作時間為直梯工作總時長減去使用模式下的工作時長。

(13)

式中τli_op為直梯在使用模式下的工作時間，h；f為單次列車到站直梯的運行頻次；n為列車到站次數；Hli為直梯的提升高度，m；vli為直梯的額定運行速度，m/s。

3.2 自動扶梯模型

地鐵車站自動扶梯的控制策略多為感應變頻控制，即使用傳感器監測是否有乘客靠近，以此作為模式切換的信號。采用感應變頻控制的自動扶梯工作模式包括額速有載模式、額速空載模式和低速空載模式。

3.2.1上行扶梯

在地鐵車站中，出站乘客比較集中，列車每次到站后會有乘客下車搭乘上行扶梯，扶梯開始以額速有載模式運行，當乘客全部離開后，上行扶梯經過一定的時間切換為低速空載模式。上行扶梯額速有載模式的運行時間與列車到站次數和單次下車人數有關，額速空載模式的運行時間可由模式切換時間確定，低速空載模式與列車到站時間間隔有關。

(14)

τup_ur=nτsw

(15)

τup_ul=τesc-τup_mr-τup_ur

(16)

式(14)～(16)中τup_mr、τup_ur、τup_ul分別為額速有載、額速空載和低速空載模式下上行扶梯的運行時間，h；a為單個臺階站立人數；h為臺階高度，m；Hesc為扶梯提升高度，m；vesc為扶梯額定速度，m/s；β為扶梯傾斜角度，°；τsw為額速模式與低速模式切換時間，h；τesc為扶梯工作時間，h。

上行扶梯各模式下運行功率之間的關系為

Pup_mr=ηup(Pesc-Pup_ur)+Pup_ur

(17)

(18)

(19)

(20)

式(17)～(20)中Pup_mr,Pup_ur分別為額速有載和額速空載模式下上行扶梯的運行功率，kW；ηup為上行扶梯負載率；Pesc為自動扶梯額定功率，kW；m0和k為中間變量。

3.2.2下行扶梯

下行扶梯能耗的計算方法與上行扶梯相似，差異僅在于模式切換次數的計算。由于地鐵車站進站客流比較分散，根據實地調研作如下假設：1) 乘客分批進站，下行扶梯運送完一批乘客之后再運送下一批；2) 如果運送兩批乘客的時間間隔大于扶梯的模式切換時間間隔，則自動扶梯會在運送完一批旅客之后切換為低速空載模式運行，否則不切換。根據計算時段內的總進站人數和連續進站人數，采用式(21)計算下行扶梯運送的乘客批次數。

(21)

式中Agr為下行扶梯運送乘客批次數；b為連續進站人數。

考慮到乘客進站的隨機性，下行扶梯在計算時段內的模式切換次數可能為1、2、…、Agr。選取平均值(Agr+1)/2作為切換次數，同時需要保證扶梯額速運行的時間短于總工作時間。由此，下行扶梯的模式切換次數可由式(22)計算。

(22)

式中nd_sw為下行扶梯的模式切換次數；τd_mr為額速有載模式下下行扶梯的運行時間，h。

4 地鐵車站分項能耗模型的簡化

4.1 敏感性分析

上述能耗原理模型給出了根據地鐵車站實際運營狀況計算主要用能系統能耗的方法，可以用于各系統節能運行狀況的評估和節能潛力的挖掘。但是模型輸入參數復雜，現場調研和數據收集工作量大，存在實際工程中難以直接應用的問題：1) 通風空調系統模型需要64個輸入參數，垂直交通系統模型需要25個輸入參數，輸入參數多，數據調研工作在工程實踐中的開展難度大；2) 由于施工和維護成本的問題，分項能耗數據質量差，部分設備運行數據無法準確獲得。因此，需要對地鐵車站通風空調系統和垂直交通系統的能耗原理模型進行簡化，從而實現將模型在全國不同氣候區不同類型的地鐵車站中進行大規模應用，進行節能運行的評估和節能潛力的挖掘。

敏感性分析通過量化輸入對輸出的影響能夠識別最有影響的參數[11]，確定哪些輸入參數能夠固定在其分布域內的任意值而不對輸出結果影響太大[12]，從而起到簡化模型的作用。本文對地鐵車站通風空調系統、垂直交通系統能耗模型進行了敏感性分析，得到了各輸入參數的重要性排序，結果如圖1和圖2所示?？梢钥闯觯瑢τ谕L空調系統和垂直交通系統能耗模型而言，僅有少量的輸入參數具有較大的敏感性指標，多數輸入參數對模型輸出結果的影響程度較低，模型存在簡化的可能。

圖1 通風空調系統能耗原理模型各輸入參數的敏感性指標

圖2 垂直交通系統能耗原理模型各輸入參數的敏感性指標

4.2 模型簡化研究

基于敏感性分析的結果，對能耗原理模型進行了簡化研究，簡化過程如下：對于敏感性指標排序靠前的重要參數，其輸入值采用對實際各車站詳細調研獲取的數據，而其他參數的輸入值采用已有調研獲取的社會平均水平值(不再逐個車站獲取數據)；探究不同的詳細調研輸入參數數量對能耗模型精度的影響，簡化模型精度評價指標采用均方根誤差(RMSE)和均方根誤差變異系數(CV-RMSE)。

(23)

(24)

4.2.1通風空調系統能耗簡化模型

通風空調系統能耗原理模型共64個輸入參數，包括建筑信息、設備參數、客流情況、站內環境參數等。采用不同詳細調研輸入參數數量的簡化模型與原理模型的均方根誤差變異系數如圖3所示。可以看出，采用15個詳細調研的輸入參數，其他參數采用社會平均水平值，簡化模型的均方根誤差變異系數為7.6%，對應的均方根誤差為27.5 kW·h。進一步增加模型輸入參數數量對模型精度提升的作用有限。綜合考慮模型精度和實際工程收集數據的難度，后續推廣使用的地鐵通風空調系統能耗簡化模型擬采用表1中列出的15個輸入參數，可以分為5類：1) 站外環境參數；2) 車站新風及滲風量；3) 設備能效；4) 站內環境參數；5) 客流信息。

圖3 不同輸入參數數量下通風空調系統能耗簡化模型的精度

表1 通風空調系統能耗簡化模型的輸入參數

以夏熱冬冷地區某地下2層標準島式車站為例，采用簡化模型和原理模型對空調季通風空調系統能耗進行模擬，結果如圖4所示。結果顯示，簡化模型與原理模型的最大相對誤差為8%，平均相對誤差為2%，這一精度在工程應用領域可接受。

圖4 某車站空調季典型日能耗簡化模型與原理模型對比

4.2.2垂直交通系統能耗簡化模型

垂直交通系統能耗原理模型共25個輸入參數，包括列車到站情況、客流信息、電梯參數、建筑信息等。采用不同詳細調研輸入參數數量的簡化模型與原理模型的均方根誤差變異系數如圖5所示。結果顯示，采用11個詳細調研的輸入參數，其他參數采用社會平均水平值，簡化模型的均方根誤差變異系數為7.4%，對應的均方根誤差為2.1 kW·h。進一步增加輸入參數數量，模型精度可以進一步提高，采用18個詳細調研的輸入參數時，模型的均方根誤差變異系數僅為3.3%。但是考慮到垂直交通系統能耗在地鐵車站中的占比約為14%～21%，采用11個輸入參數的簡化模型精度可接受，后續推廣使用的垂直交通系統能耗簡化模型擬采用表2中列出的11個輸入參數，可以分為3類：1) 列車運營信息；2) 客流信息；3) 扶梯參數。

圖5 不同輸入參數數量下垂直交通系統能耗簡化模型的精度

表2 垂直交通系統能耗簡化模型的輸入參數

在夏熱冬冷地區某地下2層標準島式車站中應用垂直交通系統能耗簡化模型和原理模型進行模擬，結果如圖6所示。可以發現，簡化模型與原理模型的最大相對誤差為4%，平均相對誤差為1%，這一精度在工程應用領域可接受。

圖6 某車站典型日垂直交通系統能耗簡化模型與原理模型對比

5 結語

隨著地鐵車站用電量的不斷增長，需要對地鐵車站主要用能系統的能耗進行模擬和分析，以評估車站的用能水平和節能潛力?；诖诵枨?，本文研究了基于用能系統運行特征和運營數據的地鐵車站分項能耗原理模型，包括通風空調、照明和垂直交通系統能耗模型。進而針對實際工程中輸入參數數據收集難度大的問題，通過敏感性分析提取了模型的重要輸入參數，對原理模型進行了簡化研究。簡化模型中僅有少量輸入參數采用對實際各車站詳細調研獲取的數據，而其他輸入參數采用已有調研獲取的社會平均水平值。研究發現，簡化的通風空調系統和垂直交通系統能耗模型分別可采用15個和11個詳細調研的輸入參數，簡化模型的均方根誤差變異系數分別為7.6%和7.4%，符合工程應用的精度要求。該簡化模型將工程應用中數據收集的工作量降低了60%以上，從而能夠實現將能耗模型在全國不同氣候區各城市的地鐵車站中進行大規模應用，用于快速評估車站的運行狀況和節能潛力。