近零能耗居住建筑室内湿环境调控仿真研究

孙 杨，李晓晨

(长春工业大学人文信息学院，吉林 长春 130122)

1 引言

近年来，随着全球气温变化形式越来越严峻，传统化石能源日益匮乏以及社会环境压力越来越大的情况下。建筑能源消耗和环境控制问题越来越引起世界各个国家的关注。建筑设计的过程中新型能源的使用以及新概念建筑设计思想越来越被得到各国建筑设计与能源部门和研究学者的重视。于此同时，在如何降低能源消耗的同时，并且提高整个建筑环境舒适度的情况下完成整个建筑的绿色设计对建筑能源和环境控制系统提出了新的要。在此背景下，NZEBs(近零能耗)建筑设计的理念应运而生，同时也是世界各国在建筑设计和建筑能源消耗领域技能的一个极其重要的发展趋势。在进行近零能耗建筑设计的过程中，NZEBs首先强调以目标建筑的环境性能指标为最终的设计导向，同时NZEBs更加注重整个建筑在气候、温湿环境、空间环境、气流交互等人体居住环境的适应性。在实现优雅舒适的室内环境的调控过程中，NZEBs首先以传统被动式建筑设计理念为基础来最大程度降低整个建筑在供暖、空气交互、空调、空气净化消耗、照明等日用基本需求；其次，NZEBs采用主动能源控制技术最大程度空间条件下来提高整个建筑中各个建筑能源设备与整个能源系统的工作效率。在此基础上，NZEBs系统充分利用光伏、热能等现代绿色可再生能源，从而达到整个建筑系统消耗最少的能源、提供最佳的优雅舒适环境的使用要求。

当前，现代社会经济的快速发展，关于NZEBs建筑设计得到了很多学者的研究。其中，汤晟怡[1]等作者探讨了建筑室内湿环境指标与建筑新风量指标之间的关联性进行了探讨。首先，在进行探讨两者之间的关联性时，文章从建筑室内空气的湿度指标这一健康关联因素作为研究的为切入点；其次，文章以温湿度环境在30%

综合可以看出，目前关于近零能耗建筑研究的过程中都是基于目前现有的开源软件进行建筑能耗分析，而关于能量消耗最优的情况却少之甚少；其次，在分析的过程中研究人员很少对整个建筑的能耗模型进行数学建模等，仅仅是根据目前的建筑模型进行分析。因此，本文提出了一种基于能量消耗最优的近零能耗建筑建模与仿真方法。该方法主要从建筑的能量消耗理论建模为切入点，研究以能量消耗最优为目标的设计方法。从而为整个建筑系统提供更为可靠的理论设计模型。

2 建筑模型设计

在对近零能耗室内建筑进行建模的过程中，以我国目前比较典型的商务办公室内环境为例进行建模。由于本论文主要研究室内湿环境调控方案与仿真，因此在建模模拟的过程中将办公面积(10m*10m*10m)的立体空间V，中央湿环境调控系统功率P，室内空气密度ρair，室内通风面积S，室内人员密集程度ρpeo等因素作为动态因素进行考虑。

为了能够更好的说明本文提出模型的普遍适用性，文章分别对我国的不同的气候区域的典型城市进行仿真，主要包括严寒地区的哈尔滨、寒冷地区的北京、四季温和地区昆明、夏热冬冷地区上海以及夏热冬暖地区深圳等地作为主要仿真对象。

2.1 室内建筑湿度计算原理与建模

结合上述影响室内建筑湿环境调控的设计因素，构建模拟室内环境变化的湿环境平衡方程如下

(1)

(2)

其中，κ为中央湿环境调控系统工作功率调控比例系数。

(3)

其中，ξ为模型中室内人员对室内湿环境调控的比例系数。

2.2 建筑室内湿环境风险评判标准

近零能耗建筑室内湿环境的合适与否直接影响室内各种微生物、细菌滋生程度，从而直接影响室内工作人员的健康状况，建筑室内湿环境过高、过低都会带来一定的人员生活将抗风险。因此，本文结合当前湿环境与室内人员健康、微生物生存环境等等因素，将近零能耗建筑室内湿环境风险评判标准定义为如下表几类：

表1 室内湿环境标准

如表1所示，不同室内适度环境对建筑室内人员的影响也不一样；室内rh过大过小都会对人体带来不适感，同时对室内微生物、细菌等滋生带来条件。当建筑室内相对湿环境过高时，夏天会抑制人体散热，使人感到十分闷热、烦躁，冬天则会加速室内热传导，使人觉得阴冷、抑郁等情况，特别是对于深圳、上海等南方地区。相反，如果室内湿环境过低，对人体影响主要因为上呼吸道粘膜的水分大量散失，人会感到口干、舌燥，甚至咽喉肿痛、声音嘶哑和鼻出血等，并且人容易患感冒，这些现象在尤其在北方特别严重。因此，良好的室内湿环境不仅可以让人感到舒适，同时可以让人身心愉悦。

3 基于最优控制理论的湿调控建模与仿真

为了使建筑内湿环境保持在一定的湿度范围内，本文提出了基于最优控制理论的建筑室内湿环境控制系统，整个系统的控制结构如图所示：

图1 室内湿环境系统控制结构图

采用最优控制理论来对建筑室内湿环境进行调控的过程中，首先定义室内湿环境状态变量为X=[xrh，xp，xsw]，室内湿环境系统的调控的控制输入为U*=[up，usw]。由于近零能耗建筑室内湿环境调控首要考虑的性能指标是系统的整体能耗，而整个系统的能耗主要是由于室内中央室内湿环境调控系统工作功率的大小up，以及室内通风环境控制率usw。同时，整个建筑室内湿环境控制过程中存在的约束条件为室内通风开关面积，以及中央湿环境控制系统额定功率。将约束条件转换为数学模型如下公式

(4)

式(4)中PF表示中央湿环境控制系统额定功率；Swindow为室内湿环境通风控制窗口开关面积。

因此，定义关于室内湿环境控制系统能量消耗最小，以及终端湿环境指标误差最小的指标函数为

(5)

式(5)中，xt0为室内湿环境控制系统初始状态，xtf为室内湿环境控制系统湿环境目标终端状态。

根据式(5)，建立关于J*的Hamiltonian方程为：

(6)

其中，f(x)为系统状态函数；λ为拉个朗日乘子且λ表达式为

(7)

将式(5)对湿环境系统状态变量x求一阶偏导可得

(8)

根据式(8)可以得到系统的最优控制输入为

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

根据式(5)和式(13)可得

(14)

(15)

式(15)进一步可得最优控制消耗表达式为

(16)

4 数字仿真与验证

为了验证整个系统建模与调控方法的有效性，本节论文将采用半物理验证的方式来实时调整和模拟整个建筑系统湿环境调控。由于现实找到对应的测试建筑空间和搭建系统经费有限。在仿真的过程中将原来的室内空间体积按照10：1的比例尺进行等比例缩小，同时中央湿环境的模拟调控设备的最大功率为48W，湿环境交互面积也按照10：1的环境进行等比例缩小，其次测试空间内的人体密度为1。基于以上假设，半物理仿真平台结构如下图所示：

图2 半物理仿真结构示意图

首先在仿真之前，对系统湿环境控制传感器进行标定，标定结果如下。

图3 湿环境控制系统标定曲线

在仿真过程中通过桌面计算机分别给温湿环境控制系统发送不同湿温环境指标，可以得到如下系统湿温环境变化曲线。

图4 室内湿环境调控曲线

图5 调控过程功耗变化曲线

结合图4和5可以看出，系统在进行湿环境调控的过程中，系统可以迅速完成对目标湿环境指标的跟踪，并且可以持续保持稳定。其次结合功耗曲线可以看出，系统在调控过程中功耗相对较大一些，同时在达到目标湿环境指标后，系统的功耗几乎降低至0。从侧面反映了系统的快速调节能力和低功耗调节能力。

5 结论

本文针对当前比较典型的近零能耗系统从能耗的角度进行了分析和建模。文章以办公室内建筑为研究出发点，集合人体对室内湿控环境的感受程度，通过研究文章细分并定义了不同条件下的室内湿温环境指标；其次，文章结合影响室内湿环境因素，对室内湿控环境进行了数学建模；然后，文章结合最优控制理论从能量消耗建立的以能量消耗最优的情况下建立的最优控制模型，同时结合动态规划对系统最优控制进行求解。最后论文为了验证系统模型的有效性，搭建了对应版的物理仿真验证系统，同时进行了实际测试。通过测试结果验证了本文建立模型的有效性。