四川省绿色建筑运营阶段能耗因素研究

苏英杰, 倪 吉, 高 波

(四川省建筑科学研究院有限公司, 四川成都 610000)

截至在2018年，四川省通过绿色建筑设计标识的项目有57个，总建筑面积694×104m2，仅有极少数项目取得运营标识。而从全国的绿色建筑发展过程来看，只有7 %的绿色建筑设计标识项目最终可以取得运营标识，而这种趋势造成的结果可能是更多的项目追求绿色节能技术的盲目堆砌，让绿色建筑目标仅停留到设计阶段而不真正落实到建筑实际运营中，这样就与绿色建筑的核心愿景背道而驰。国内相关学者汪磊磊认为，造成这种现象的原因一方面是设计标识项目申报周期短、评价难度低，另一方面是因为运营标识本身宣传不够深入。有些设计阶段不参评的条文会对运营阶段的标识评价产生影响，但是由于前期只关注设计参评所涉及的相关条文，导致后期的运行条文难以达标。

虽然绿色建筑的评价标准体系涵盖了建筑全过程，但目前绿色建筑评估的重心仍然是技术的选择及落实。类似的问题不仅出现在国内的绿色建筑发展阶段，而是一个世界普遍存在的问题。据Ray和Scott提出，在英国多数的绿色建筑尽管有雄心勃勃的可持续发展目标，但在实际的建筑运行阶段并不能达到设计标准的节能效果，造成这样结果的原因是由于过分关注设计阶段而忽视大楼运营阶段的维护管理。因此，在运营阶段，如何高效、节能的维护管理大楼是当前一个亟待解决的重要问题。根据应佐萍的研究，用能行为直接影响了建筑寿命期的能源消耗，而运行阶段的用能行为管理相比于节能改造而言，以极小的成本投入就可以获得极大的经济效益。所以通过研究运营阶段能耗因素的构成、权重、最优模式和工况等，正式突破这一问题的关键。

本文旨在总结分析建筑运营阶段的能耗因素，通过建立建筑仿真模型，对已建成大楼进行分析模拟，把运营阶段不同的能耗相关因素在不同工况下的参数进行对比模拟，得到能耗因素对能效的影响的权重大小，并进行排序，找到高权重能耗因素，以最优方式和周期对建筑进行维护和管理，为下一步指导我省绿色建筑运行维护工作的开展起到重要作用。

1 运行阶段能耗仿真模型与校准

1.1 仿真模型建立

首先，在模拟条件下对能耗因素进行整体分析，需要一个完全仿真运行的建筑模型，本文采用全年能耗模拟软件EnergyPlus进行模拟计算，EnergyPlus是由美国劳伦斯伯克利国家实验室开发的能耗模拟软件平台，能根据实际气象数据逐时计算全年8 760 h建筑能耗。其次模拟对象大楼具体细节参数等均按照真实情况进行设置，包括模拟建筑的尺寸模型、气象参数、围护结构被动式设计、相关空调、照明、设备系统构成、大楼人员的行为模式等；此次设置参数均来至成都市某办公大楼，项目大楼建于2017年，层高为3.7 m，层数为13层，大楼设置有能耗管理系统，能实时记录建筑分级分项能耗数据；通过竣工图纸得到建筑围护结构的基本信息见表1。

气象数据是通过EnergyPlus官方数据网选择成都地区气象数据(包括了地区的经纬度、海拔高度、标准大气压、冬夏季开始结束时间等最具该地区气候状况代表性的12个月份数据)，由此组成特殊的典型气象年。大楼空调、照明、设备系统是通过竣工图纸及现场实际调研得到，表2是主要耗能设备参数。

人员行为模拟数据根据电子问卷和线下问卷的形式获得。于2019年8月至2019年12月，先后开展两次关于大楼人员行为模式的调查，主要针对人员作息时间、开关设备时间、设备运行状态、人员控制逻辑等进行实地了解，完成行为模式分析25项，有效样本问卷数为110份，样本服从正态分布的原则。调研中部分行为参数具体数据见表3。

表1 模拟建筑围护结构信息 W/(m·k)

表2 模拟建筑耗能设备信息

1.2 模型校准

模型参数数据中的部分不确定参数会导致建筑初设模型模拟出来的能耗结果与实际之间存在误差，通过对不确定因素的实际测量来减少误差，使模型更贴合案例办公大楼运营阶段的实际能耗，校准主要包括以下几个方面：几何校准、气候校准、设备校准、人员校准等，校准后通过选取一个常用的评判指标来反应校准模型的准确度：均方根变异系数CV(RNSE)指数。均方差RMSE可以用式(1)表示：

水利协会由乡（镇）政府、村委会和农户代表相结合共同组成，形成统一的项目法人组织，常设机构为代表大会。代表成员由乡（镇）牵头，自下而上民主产生。通过整合财政支农资金、社会筹资、村集体组织出资、农户投资投劳等办法筹措资金。水利协会制定章程和财务制度、管理制度。依法履行民主程序，实行民主决策、民主管理和民主监督。乡（镇）政府干部可采用行政手段建立村际之间的协调机制，这是村际坑塘建设管理很好的模式。

(1)

Xi为建筑逐月的实际能耗值，GJ；Yi为建筑逐月的实际能耗值，GJ；N为月份数量，n=12；

均方根变异系数CV(RNSE)可以用式(2)表示：

(2)

式中各参数意义与式(1)相同。

在ASHRAE Guideline14中，对于建筑模拟值和实际值的CV(RMSE)指标给出了相应的推荐指标：对于使用逐月的数据CV(RMSE)指标应在±15 %的范围之间。通过大楼能管系统调出2018～2019以年为周期的能耗数据，与Energy Plus模拟结果数据进行对比分析(图1)。

图1 逐月能耗对比

现对校准后的模型的逐月能耗值CV(RMSE)指标进行计算，其CV值为14.1 %，建筑能耗模拟值和实际值的CV(RMSE)指标符合ASHRAE Guideline14标准规定，模型整体能准确反映大楼运营阶段能耗。

2 运行阶段能耗影响因素分析

2.1 模拟结果分析

在上一章中建立的建筑仿真能耗模型，能准确的反应大楼运营阶段能耗，现对各项已有的绿建技术和方法进行参数化模拟，通过改变各运营阶段能耗因素值，找到最优工况范围和方案，再利用合理范围内的极差值得到能耗权重，为建筑运维和调试的开展提供数据支撑。由于针对运营阶段能耗，所有已建成建筑构件(围护结构)和用能设备基础信息均不发生变化，仅仅对能进行调试维护的因素在可调范围内进行改变。而影响绿色建筑运营阶段能管水平的因素较多，本文按不同用能系统进行分类，可分为：建筑系统能耗因素、照明系统能耗因素、空调系统能耗因素、电气设备系统能耗因素、给水系统能耗因素。根据项目公共建筑情况，根据各系统的实际情况，对系统中各主要因素进行逐条分析，模拟结果见表4。

表3 模拟建筑人员行为模式参数

表4 Energy Plus模拟结果

影响建筑运营阶段能耗的因素有很多，通过对每个因素选择5个水平进行单一因素分析，如对设计有绿化屋顶的建筑，改变叶面指数(单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数)，当气象参数不变的情况下，叶面指数在0～+∞时建筑能耗先降后升，叶面指数在2左右的范围时采暖和制冷能耗均达到最低值，则说明对绿植屋顶修剪管理时，不能让绿植枯萎凋零的同时也不宜让其过度生长。又如内遮阳开启后对室内温度改变量较少，但却极大地影响室内照明，应在产生眩光前，适当关闭内遮阳的节能效果最优。同理，将24个主要的运营阶段能耗影响因素的5个单影响改变量具体参数设置表示如表5。

表5 Energy Plus模拟结果

2.2 因素权重分析

经过以上对运营阶段能耗因素的分析，发现因素对分项能耗及总体能耗之间确实具有一定联系，现运用 SPSS 软件通过数理统计方式计算能耗因素的大小权重分析。利用极差和标准值的关系，求得各因素的比例权重，表示变量于能耗之间的关系程度的强度，因素权重值R是介于0到1之间的无因次量，当R值越大说明变量占比越重，则在运营阶段更应重视该因素。运营阶段能耗因素权重值R可以用式(3)表示：

(3)

max(Xi)为因素总能耗最大值，GJ；min(Xi)为因素总能耗最小值，GJ；Xst为标准建筑总能耗值，GJ。

现用SPSS对运营能耗数据进行统计性分析，并依据能耗因素权重值的大小进行排序，计算结果见图2。

图2 权重排序结果

经计算，得到在实际情况下不同因素所占权重有较大差别，按权重进行排序从大到小分别是：锅炉维护>冷水机组维护>照明灯具维护>自然通风>门窗气密性>内遮阳控制>照明与采光控制>空调末端控制>房间温度设置>人体舒适度>风机与自然通风>空调分区设置>水泵扬程维护>热水系统控制>水泵效率维护>公区照明时间>光伏系统维护>新风热回收系统>屋顶绿植维护>冷却塔空气通畅>风机维护>冷却塔布水均匀>电气设备维护。

从权重分析结果来说，人员的行为节能占有较大比重，如自然通风、房间空调温度设置、照明与采光控制等权重均在平均值之上。表示大楼运维人员，在满足环境舒适度的前提下，应对办公人员的行为节能进行定期培训，如根据模拟结果，在满足300 lx标准照度下，建议近窗侧办公人员关闭座位上方的一组灯具，满足光环境要求的同时节约照明能耗。

在运营阶段也应重视对高权重因素进行定期维护，如冷热源机组、照明灯具维护对能耗影响较大的因素，运维人员应以日为周期对空调系统冷热源机组整体能效进行检查，并对损坏及高功率的灯具进行即时更换。而对冷却塔、电气设备、室内风机、屋顶绿化等的权重占比较小的因素，则只需以年或半年为周期，在最优工况范围对其进行检查和维护。

2.3 因素周期聚类分析

根据以上分析，需要对24个因素进行聚类分析。通过按因素大小把各因素的维护周期的聚类数分为4类，分别是：以日、以周、以月、以年为周期，采用欧氏距离法计算(4)各因素间的距离，根据层次聚类分析的步骤，找出矩阵中的最小元素，设它是Gi(k)和Gj(k)间的距离[11]，将Gi(k)和Gj(k)两类合并成一类，于是产生新的聚类G1(k+1)，G2(k+1)，....令n=n-1。其表示已将距离最近的两个因素合并为一类,重复此步骤直至最终合并为一项。现设定聚类数为4类，在重新调整的距离集结合按欧式距离分为4大类，利用SPSS软件简化计算绘制出运营阶段能耗因素聚类谱系见图3。

(4)

图3 SPSS聚类分析

如图3所示，用欧氏距离计算样本之间的相似程度，最终将24运营阶段能耗因素按权重大小分成了ABCD四类，其中A类权重值极低，B类中等偏低，C类较高，D类权重值极高。最后依据聚类结果，对ABCD四类运营阶段能源因素进行总体描述性统计，每类因素的运营维护周期情况如表6。

表6 运营维护周期聚类

根据以上的分析，建议大楼运维人员以上表为基础，对各因素进行定期维护和管控，在降低工作量的同时亦能有效降低建筑运营阶段能耗。

3 结论

本文从实际角度出发，在国内外建筑运营阶段研究的基础上，对实际建筑进行数据采集，建立能耗仿真模型，通过对不同能耗因素在不同的工况下进行参数对比模拟及分析，得到以下结论：

(1)通过24个运营阶段能耗因素进行单一性分析，得到各因素在可调适范围内的建筑能耗，如在对屋顶绿植进行修剪时，叶面指数在2左右的范围时采暖和制冷能耗均达到最低值；又如内遮阳开启后对室内温度改变量较少，但却极大的影响室内照明，应在产生眩光前，适当关闭内遮阳的节能效果最优。这样得到24个能耗因素的改变范围及最优工况范围。

(2)通过对运营阶段因素进行极差比计算，得到24个能耗因素的权重排序，根据不同的权重大小对大楼有序化管理，对高权重能耗因素如暖通系统及照明系统进行定期维护，可得到较大的收益，特别是空调系统冷热源主机，维护后能有效减少大楼运行能耗。同时注意人员的行为节能管控，对自然通风及开关设备等应做好节能培训，也能达到快速降低运维能耗的目的。

(3)通过对运营阶段因素进行层次聚类分析，得到24个能耗因素的运营维护周期分类，因素按照权重、均值等被分为A、B、C、D类，分别以日、周、月、年为周期对运营阶段建筑定期维护和管控，在降低大楼运维人员工作量的同时有效降低能耗。