本文關(guān)鍵詞：大型公共建筑節(jié)能研究與應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：能耗問(wèn)題一直是我國(guó)建筑業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重大問(wèn)題,大型商業(yè)建筑需要消耗巨大能源。本文以項(xiàng)目所涉及的大型公共建筑為研究對(duì)象,對(duì)其能耗特點(diǎn)以及節(jié)能措施進(jìn)行模擬分析與應(yīng)用。通過(guò)收集重慶地區(qū)研究大型公共建筑的文獻(xiàn)資料,并結(jié)合團(tuán)隊(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù),主要研究了重慶地區(qū)商業(yè)建筑與辦公建筑的能耗特點(diǎn),并采用模擬的方法對(duì)某大型公共建筑建模研究,探究其逐時(shí)動(dòng)態(tài)負(fù)荷、負(fù)荷結(jié)構(gòu)、主要房間負(fù)荷分布。對(duì)大型公共建筑內(nèi)外區(qū)進(jìn)行了三組模擬實(shí)驗(yàn)研究,從模擬結(jié)果可以看出分區(qū)在距離圍護(hù)結(jié)構(gòu)3m時(shí)受室外環(huán)境影響已不是太大,內(nèi)區(qū)冷指標(biāo)在200w/m2左右,相比內(nèi)區(qū)冷熱指標(biāo)外區(qū)冷熱指標(biāo)變化劇烈,并綜合分析了內(nèi)區(qū)余熱的利用潛力與外區(qū)逐時(shí)動(dòng)態(tài)熱負(fù)荷的配合性。采用模擬的方法研究了大型公共建筑能耗組成、能耗的月能耗分布特點(diǎn)、日能耗分布特點(diǎn)以及相應(yīng)的能耗指標(biāo)對(duì)比,并通過(guò)正交分析研究了影響大型公共建筑節(jié)能潛力的主要圍護(hù)結(jié)構(gòu)因素,為工程實(shí)際節(jié)能設(shè)計(jì)提供一定參考,并利用重慶某大型公共建筑能源站2014年記錄的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù),采用附加動(dòng)量因子與自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)速率的反向傳播算法,建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型公共建筑網(wǎng)絡(luò)能耗模型,通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)建立模型的準(zhǔn)確程度進(jìn)行檢驗(yàn),并對(duì)比研究了能耗模擬與能耗網(wǎng)絡(luò)模型的特點(diǎn)與應(yīng)用。針對(duì)大型公共建筑的特點(diǎn)提出相應(yīng)的空調(diào)系統(tǒng)與圍護(hù)結(jié)構(gòu)的節(jié)能降耗方案,對(duì)影響能耗的主要圍護(hù)結(jié)構(gòu)因素采用市場(chǎng)上現(xiàn)有的幾種幕墻結(jié)構(gòu)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)技術(shù)比較,光伏幕墻可實(shí)現(xiàn)建筑長(zhǎng)生命周期的節(jié)能效果但前期投資過(guò)大。對(duì)末端系統(tǒng)節(jié)能進(jìn)行研究,主要建模分析了較適用于大型公共建筑的熱回收系統(tǒng)、水環(huán)熱泵系統(tǒng),對(duì)大型公共建筑采用上述系統(tǒng)可以分別節(jié)能4-5%、4.22%,并分析了部分商場(chǎng)關(guān)閉通風(fēng)系統(tǒng)可能產(chǎn)生影響的末端管理模式模擬計(jì)算,在部分時(shí)段會(huì)出現(xiàn)CO2超標(biāo)現(xiàn)象。冷熱源機(jī)組是空調(diào)系統(tǒng)能耗的最主要部分,對(duì)于大型公共建筑往往需要混合多臺(tái)機(jī)組配合運(yùn)行,機(jī)組設(shè)置與建筑負(fù)荷波動(dòng)是否配置合理,對(duì)大型公共建筑是否節(jié)能有著極大的影響。本文主要針對(duì)混合多臺(tái)冷水機(jī)組的運(yùn)行模式進(jìn)行分析,提出了混合多臺(tái)冷水機(jī)組運(yùn)行模型,并針對(duì)本項(xiàng)目特點(diǎn)進(jìn)行求解,得到其節(jié)能控制節(jié)點(diǎn),同時(shí)采用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)建立了人員密度與室外溫度及建筑負(fù)荷率與機(jī)組控制的模糊網(wǎng)絡(luò),對(duì)機(jī)組群控具有較好預(yù)測(cè)效果,最后提出了適用于大型公共建筑的機(jī)組節(jié)能措施。
【關(guān)鍵詞】：大型公共建筑 能耗模擬 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 建筑節(jié)能 內(nèi)外分區(qū)
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TU201.5;TU242
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 1 緒論9-19
• 1.1 研究背景9-12
• 1.1.1 大型公共建筑能耗現(xiàn)狀9-10
• 1.1.2 大型公共建筑的發(fā)展前景10-11
• 1.1.3 大型公共建筑的節(jié)能政策11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 研究中存在的問(wèn)題14-16
• 1.3 課題的學(xué)術(shù)意義16
• 1.4 課題研究目的、內(nèi)容16-19
• 1.4.1 研究目的16-17
• 1.4.2 研究?jī)?nèi)容17-19
• 2 項(xiàng)目概況及建模軟件19-23
• 2.1 項(xiàng)目概況19-21
• 2.1.1 建筑概況19
• 2.1.2 空調(diào)系統(tǒng)概況19-21
• 2.2 能耗模擬軟件21-22
• 2.2.1 能耗模擬軟件介紹21
• 2.2.2 能耗模擬軟件DeST21-22
• 2.2.3 模擬軟件DeST與建筑應(yīng)用22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 3 大型公共建筑能耗特點(diǎn)及建模23-33
• 3.1 我國(guó)大型公共建筑能耗特點(diǎn)23-24
• 3.2 重慶地區(qū)商業(yè)建筑模型建模24-30
• 3.2.1 重慶市商業(yè)建筑能耗特點(diǎn)24-25
• 3.2.2 大型商業(yè)建筑模型建立25-30
• 3.3 重慶地區(qū)辦公建筑模型建模30-32
• 3.3.1 重慶市辦公建筑能耗特點(diǎn)30-31
• 3.3.2 辦公建筑模型建立31-32
• 3.4 本章小結(jié)32-33
• 4 大型公共建筑能耗分析以及模型預(yù)測(cè)研究33-73
• 4.1 大型公共建筑負(fù)荷特征模擬分析33-41
• 4.1.1 逐時(shí)冷熱負(fù)荷及指標(biāo)33-38
• 4.1.2 冷熱負(fù)荷主要組成結(jié)構(gòu)38-39
• 4.1.3 典型功能房間負(fù)荷變化特性39-41
• 4.2 大型公共建筑內(nèi)外分區(qū)模擬分析41-48
• 4.2.1 內(nèi)外分區(qū)范圍及自然室溫差異41-44
• 4.2.2 內(nèi)外分區(qū)負(fù)荷指標(biāo)44-45
• 4.2.3 內(nèi)外分區(qū)負(fù)荷逐時(shí)匹配性45-48
• 4.3 大型公共建筑能耗特征模擬分析48-58
• 4.3.1 大型公共建筑能耗組成48-49
• 4.3.2 大型公共建筑能耗特點(diǎn)49-52
• 4.3.3 大型公共建筑能耗指標(biāo)52-54
• 4.3.4 影響大型公共建筑節(jié)能潛力的主要因素54-58
• 4.4 基于神經(jīng)元算法對(duì)大型公共建筑能耗預(yù)測(cè)分析58-72
• 4.4.1 BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)建立59-62
• 4.4.2 基于BP神經(jīng)元算法的大型公共建筑模型實(shí)例62-68
• 4.4.3 BP神經(jīng)元模型能耗預(yù)測(cè)及適應(yīng)性分析68-72
• 4.5 本章小結(jié)72-73
• 5 大型公共建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)及空調(diào)系統(tǒng)建模節(jié)能分析73-125
• 5.1 圍護(hù)結(jié)構(gòu)節(jié)能模擬分析73-81
• 5.1.1 圍護(hù)結(jié)構(gòu)與建筑幕墻73
• 5.1.2 影響幕墻能耗的主要因素73-74
• 5.1.3 建筑節(jié)能幕墻技術(shù)的選擇74-75
• 5.1.4 公共建筑幕墻結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)技術(shù)性分析75-81
• 5.2 末端空調(diào)系統(tǒng)建模及節(jié)能分析81-106
• 5.2.1 采用熱回收空調(diào)系統(tǒng)82-94
• 5.2.2 采用水環(huán)熱泵空調(diào)系統(tǒng)94-102
• 5.2.3 公共建筑末端運(yùn)行管理問(wèn)題102-104
• 5.2.4 公共建筑末端設(shè)計(jì)管理建議104-106
• 5.3 冷水機(jī)組數(shù)學(xué)建模及節(jié)能分析106-124
• 5.3.1 冷水機(jī)組模擬能耗分析106-107
• 5.3.2 冷熱源機(jī)組配置合理性分析107-109
• 5.3.3 混合多臺(tái)機(jī)組運(yùn)行能耗數(shù)學(xué)模型及群控策略?xún)?yōu)化109-117
• 5.3.4 基于BP神經(jīng)元算法的混合多臺(tái)機(jī)組模糊群控策略117-121
• 5.3.5 提高冷水機(jī)組效率的節(jié)能措施121-124
• 5.4 本章小結(jié)124-125
• 6 結(jié)論與展望125-129
• 6.1 主要工作及結(jié)論125-128
• 6.2 展望128-129
• 致謝129-131
• 參考文獻(xiàn)131-137
• 附錄137
• A. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練代碼137
• B. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄137

【相似文獻(xiàn)】

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