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基于Meteonorm 氣象參數的建筑熱負荷模擬

2023-01-10 02:52:34徐亮董自安許道金刁維杰李炫廷李旭
建筑熱能通風空調 2022年9期
關鍵詞:數據庫建筑

徐亮 董自安 許道金 刁維杰 李炫廷 李旭

日出東方控股股份有限公司

0 引言

DeST 是清華大學建筑學院開發的建筑熱環境設計模擬分析軟件平臺,主要用于建筑熱特性的影響因素分析、建筑熱特性指標的計算、建筑全年動態負荷計算領域[1~3]。DeST 收錄了大量的城市和各地區的氣象參數,能滿足絕大部分城市建筑負荷的模擬計算需求。但對于一些偏遠地區的氣象參數收錄不全,主要原因是當地氣象站缺乏。

為了更好地解決氣象參數暫缺地區的建筑負荷逐時模擬計算,本文提出了一種基于Meteonorm 軟件的氣象參數導入DeST 氣象數據庫的方法,以西藏拉薩地區一棟宿舍樓為例,分別以導入氣象參數和DeST 軟件自帶氣象參數進行熱負荷模擬,證明該種方法具有一定的可行性。

1 DeST 氣象數據文件分析

DeST 軟件采用的逐時氣象數據庫文件ClimateData 是Access 格式的數據庫文件,主要由以下四部分組成:a)DATA_DESIGN(室外計算參數);b)DATA_HOUR(逐時氣象數據);c)STATION_INFO(氣象站的基本信息);d)STATION_INFO_E(氣象站的基本信息-英文版)。

1.1 DATA_DESIGN

DATA_DESIGN(室外計算參數)氣象參數組成如表1 所示。

表1 DATA_DESIGN 氣象數據組成

根據《民用建筑供暖通風與空氣調節設計規范》相關的條款[4],將規范中西藏拉薩的參數錄入氣象數據庫。

1.2 DATA_HOUR

DATA_HOUR 逐時氣象數據如表2。

表2 DATA_HOUR 氣象數據組成

Meteonorm 軟件是一款可以計算全球任何地理位置太陽輻射和氣象資料的軟件。這款軟件的計算首先依賴于一些預先設定的數據庫和運算法則,它包含了對全球906 個地區至少長達10 年的氣象監測資料,其中亞洲有73 個地區,數據庫中包含有全球7750 個氣象站的輻射數據,我國98 個氣象輻射觀測站中的大部分均被該軟件的數據庫收錄。

將GB50736[4]中拉薩地區氣象站的經緯度輸入Meteonorm 中,可以自動定位該氣象站并獲得海拔高度,地理位置的確定如圖1 所示:

圖1 地理位置確定

其中Science 格式文件中的Ta (Air Temperature,干球溫度)、G_Gh(Global radiation,horizontal,水平面總輻射)、G_Dh(Global Diffuse radiation horizontal,水平面散射輻射)、FF(Wind speed,風速)可以直接使用,如圖2 所示。

圖2 Science 格式文件

Science 格式文件中導出的DD(Wind direction,風向)參數的單位是“° ”,與DeST 氣象數據文件風向參數不同,是對風向按角度進行劃分并賦值代替,因此需要將風向角度數據按圖3 進行處理:

圖3 風向傳感器16 方位圖

Humidity 格式文件中的mx (Mass mixing ratio:quantity of water vapor per kg of dry air)對應含濕量、PP(Atmospheric pressure)對應大氣壓力。

相同方法導入DYNBIL 格式文件中Ts(地表溫度)、WUFI Passive 格式文件中的Tsky(天空有效溫度,需注意導出的是℃,要轉換成開氏溫度K),整合得出完整的逐時氣象數據,并導入Access 氣象數據庫。

1.3 STATION_INFO

STATION_INFO 氣象站的基本信息如表3 所示:

表3 STATION_INFO 氣象站基本信息

至此,基于Meteonorm 軟件的氣象參數已經完全導入DeST,然后與DeST 自帶的氣象參數進行了對比分析。

2 氣象數據及模擬結果分析

2.1 氣象數據可視化

以西藏拉薩為例,全年逐時干球溫度數據來源于DeST 導出結果中的001_werther,基于自帶氣象數據的逐時干球溫度如圖4 所示。基于Meteonorm 軟件,導出西藏拉薩氣象數據的逐時干球溫度如圖5 所示。

圖4 拉薩逐時干球溫度(基于自帶氣象數據)

圖5 拉薩逐時干球溫度(基于Meteonorm)

以西藏拉薩為例,全年逐時太陽總輻射來源于DeST 導出結果中001_weather,基于自帶氣象數據中的全年逐時太陽總輻射如圖6 所示。基于Meteonorm軟件,導出西藏拉薩氣象數據中的全年逐時太陽總輻射如圖7 所示。

圖6 拉薩逐時太陽總輻射(基于自帶氣象數據)

圖7 拉薩逐時太陽總輻射(基于Meteonorm)

2.2 建筑熱負荷模擬對比

以拉薩地區一棟典型宿舍樓建筑為例,分別采用兩種氣象數據進行建筑熱負荷的逐時模擬,如圖8 具體所示。

圖8 拉薩宿舍樓DeST 模型

基于DeST 自帶氣象數據的全年逐時建筑熱負荷如圖9 所示,最大逐時熱負荷為52.12 W/m2。基于Meteonorm 軟件導入氣象數據的全年逐時建筑熱負荷如圖10 所示,最大逐時熱負荷為51.25 W/m2。雖然逐時氣象數據來源不同,但是建筑逐時熱負荷模擬計算的結果基本一致。

圖9 拉薩宿舍樓熱負荷模擬(基于自帶氣象數據)

圖10 拉薩宿舍樓熱負荷模擬(基于Meteonorm)

3 結束語

盡管來源不同,但采用Meteonorm 城市氣象數據導入DeST 進行熱負荷計算,其結果與DeST 本身計算結果相比保持良好的一致性,因此,該方法具有一定的可行性。

進一步,可采用同樣方法將西藏其他地區(山南、那曲、日喀則、阿里)的氣象數據添加到DeST 氣象數據庫,以便對西藏其他地區建筑負荷進行模擬分析。

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