北京工业大学 绿色建筑环境与节能技术北京市重点实验室 齐泽伟 逄秀锋 王 丹 王 伟
【摘 要】对建筑实际性能的评估，需要一个“设计预期”作为参考。目前，设计预期的产生，普遍采用能耗模拟的方法：根据设计资料建立该建筑能耗模型，使用标准气象年的气象数据，进行全年能耗模拟，将模拟结果作为“设计预期”。然而，建筑施工过程中的变更，建筑投入使用后实际的人员密度、使用时间、室内设备（照明、办公设备等）负荷、室外气象条件等都对设计预期有显著影响。现有的方法由于没有考虑上述一系列变量的影响，对建筑实际性能的评估分析结论必然是片面的，甚至是错误的。本文以现有方法为基础，提出了合理的“设计预期”的计算方法。以两栋建筑为例，阐述了该新方法的计算过程，并对这两栋建筑实际性能与设计预期进行了对比分析。
【关键词】建筑实际性能、设计预期、能耗模拟、EnergyPlus、差异分析
【基金项目】 国家重点研发计划子课题（No.2016YFC0700100）、国家自然科学基金项目（No.51628801）
Abstract:The evaluation of the actual performance of the building requires a "design expectation" as a reference. At present, the design expectations, generally adopt the method of energy consumption simulation: the building energy consumption model is established according to the design data, using the standard meteorological years of meteorological data to get the annual energy consumption simulation, and the simulation results as expected "design expectation". However, changes in the course of construction, the actual personnel density, using time, indoor equipment (lighting, office equipment, etc.) of the building, and outdoor weather conditions are expected to have a significant impact to the design expectation. Because the existing methods do not take into account the influence of the above series of variables, the conclusion of evaluation and analysis on the actual performance of buildings must be one-sided or even wrong. Based on the existing methods, a reasonable calculation method of design expectation is proposed in this paper. Taking two buildings as an example, the calculation process of the new method is described, and the actual performance and design expectation of the two buildings are compared and analyzed.
0 引言
近年来，国内绿色建筑呈现蓬勃发展的趋势。统计显示，截止到2016年9月底，绿色建筑评价标识项目达到4515个，累计建筑面积达到5.23亿平方米。节能作为绿色建筑的重要特征之一，在设计阶段有着很好的体现，但由于施工以及后期建筑的运营与设计的差异，如施工监管不到位、施工质量差等，绿色建筑技术不能很好的发挥作用，导致其实际节能效果并没有设计预期般节能。两者间的差异，亟需研究。
对于绿色建筑投入使用后其实际性能的研究，国外学者Turner等人[1]研究分析了121栋LEED建筑的能源消耗情况，并比较了其实际能耗与模拟结果，见图1。他们的成果是目前较为全面的揭示绿色建筑实际能耗与设计能耗差异的研究。Accame等人[2]选择了四栋绿色建筑，发现其实际能耗高达设计预期的180%。Menezes等人[3]研究了伦敦市中心一幢办公楼的设计预期和实际能耗之间的差距，研究结果表明其实际能耗超过预期的93%。Herrando等人[4]对写字楼的能源性能进行了评估，其报告指出建筑实际能源消耗高于设计预期，平均偏差为30%。Daly等人[5]、Korjenic和Bednar[6]、Ahmad等人[7]的报告指出，办公室的实际能耗要比设计预期的高出30%。然而，目前这些研究普遍存在一个不足，就是对“设计预期”的设定。其“设计预期”计算采用的能耗模型，或来自于业主申请LEED认证时上交的能耗模型，或根据设计文档建立，并使用标准气象年的气象数据做模拟，而没有考虑建筑实际运行条件与设计的差异。用这一方法计算得出的“设计预期”参考值，我们称之为静态设计预期参考值。
本文作者改进了“设计预期”的计算方法：1）根据设计文档建立目标建筑的基本能耗模型；2）根据目标建筑建设过程中的设计变更、投入使用后的实际人员密度、设备负荷以及使用时间，修改相应的模型输入参数，得到修正后的能耗模型；3）采用实际气象数据进行能耗模拟，得到目标建筑的动态设计预期参考值。
本文以某两栋办公类绿色建筑为例，采用EnergyPlus能耗模拟软件，阐述了建筑动态设计预期参考值的计算方法与过程。并根据动态设计预期参考值，对这两栋建筑的实际性能进行了初步分析。
1 建筑基本情况
1.1 建筑概况
建筑A位于上海市，2015年竣工，为办公类型建筑，绿色建筑设计一星。总建筑面积为45320.71 m2，地上34012.72 m2，地下11307.99 m2。该建筑共有25层，地上23层，地下2层，高度为88.6m。地上功能空间有：办公室、商业、餐饮等；地下1层和2层主要是停车场。
建筑B位于河北省秦皇岛市，2012年竣工，为办公类型建筑，绿色建筑设计二星，运营二星。总建筑面积为46496.32 m2，地上43093.35 m2，地下3402.97 m2。该建筑共有16层，地上15层，地下1层，高度为66 m。地上功能空间有：办公区、会议室、休息厅、多功能厅、接待厅等；地下1层主要是停车场及设备机房。
两栋绿色建筑的围护结构具体参数如下表1所示。
1.2 空调系统
建筑A采用变制冷剂流量多联式空调系统（Variable Refrigerant Volume，VRV）。每层设置两个空调室外机，每间空调房间设有一处集中遥控器，对室内机组或空调器进行集中或分区控制。不同房间可根据各自情形对室温进行独立控制。该建筑1-3层每层设有两台全热交换器，4-23层每层设有一台全热交换器，空调新风直接从室外引入，在全热交换器内换热后，直接送入房间。本建筑详细设备参数见下表2。
建筑B采用风机盘管加新风空调系统，其水系统如图2所示。空调冷源为螺杆式地源热泵机组；空调热源为市政热力。空调水系统采用异程式，冷冻水系统采用变频调速变流量系统，冷水机组冷却水采用地埋管换热系统。冬夏季风机盘管末端根据各自所在区域室温三速调节风量及电动两通阀的开关以控制各区域室温。该建筑每层设有热回收型新风机组，为每层提供新风。本建筑详细设备参数见下表3。
2 建筑模型的建立
2.1 建模工具简介
本论文中应用的建模和模拟工具是OpenStudio和EnergyPlus。OpenStudio是由美国能源部开发的集成EnergyPlus和Radiance的建筑能耗模拟软件，既能进行能耗分析，也可以进行采光分析。EnergyPlus是由美国能源部和劳伦斯伯克利国家实验室共同开发的一款建筑能耗模拟软件，其既能够进行建筑冷热负荷计算，也能进行建筑全年动态能耗计算。
2.2 建立建筑模型
首先建立建筑基本能耗模型，以两栋绿色建筑的CAD施工图纸为基础，应用OpenStudio建立建筑几何模型，建筑外观如图3所示。之后将建筑模型导入能耗模拟软件EnergyPlus中，在能耗模拟软件EnergyPlus中进行参数设置时，各类参数与每栋建筑提供的设计文档相关参数保持一致。以此得到每栋建筑的基本能耗模型。
2.3 模型修正
前文已经提到，应用上文得到的建筑基本能耗模型，采用标准气象年的气象数据模拟得出的建筑能耗“设计预期”参考值，称之为静态设计预期参考值。但若是以此参考值作为建筑能耗的设计预期显然是存在问题的。因为这种方法没有考虑到建筑施工过程中某些变量的变更，因此无法代表设计预期在实际运行边界条件下的能耗。在此种情况下，本文作者提出需要对建筑基本能耗模型进行必要的修正。
本文作者在调查这两栋绿色建筑中发现，两栋绿色建筑的实际人员密度、照明功率密度、设备功率密度与设计阶段相比，存在着明显的差异，因此将实际密度输入能耗模型以进行修正，并根据BA系统记录的逐时运行数据，编写人员占用时间表，照明和设备的使用时间表。其主要空间设计参数如表4所示。
3 能耗模拟及对比分析
3.1 设计预期能耗模拟
在得到修正后的建筑能耗模型后，需要将两栋绿色建筑所在地区的实际气象数据输入能耗模拟软件EnergyPlus中，本文所采用的实际气象参数通过当地气象站获取，主要包含的数据有室外干球温度、露点温度、相对湿度、地面水平辐射、太阳直射辐射、太阳散射辐射、室外风向和风速。将实际气象参数输入EnergyPlus中并进行模拟，得到的模拟数值即为建筑的动态设计预期参考值。图4给出了建筑A从2017年1月到12月共12个月的动态设计预期与实际能耗的对比。图5给出了建筑B从2016年1月到12月共12个月的动态设计预期与实际能耗的对比。
3.2 能耗差异分析
通常，一个仔细建立的建筑能耗模型，其月能耗模拟误差在5%以内。因此，若目标建筑月实际能耗与动态设计预期值的差异在5%以内，就认为该建筑达到了设计预期。
在绿色建筑A中，全年实际能耗比设计预期高出7.2%，其各月能耗差异见图6。从图中可以看出，除了6月以外，其他月份的差异均在5%以上。最大的差异出现在12月，高达39%；其次是2月，为21%。由于该建筑没有安装分项计量，因此无法根据模拟的分项能耗数据与实际分项能耗的对比来分析造成差异的原因。根据现场了解的情况，初步分析可能是由于其全热交换器设计控制策略为上班时间开启，下班关闭。但是由于这两个月室外气温较低，为了维持楼内一定的温度，空调系统全天开启或者提前开启延时关闭，使得全热交换器没有固定的运行策略，导致实际能耗远高于模拟能耗。1月和3月室外气温同样较低，但差异分别为10%和15%，这可能是由于1月存在春节假期，全热交换器期间停止运行；3月室外温度回升，全热交换器开启时间与12月和2月相比较短，这使得1月和3月的实际能耗与模拟能耗的差异没有12月和2月明显。7月、8月和9月，差异分别为12%、13%和10%，这可能是由于这三个月室外温度较高，为了保证室内舒适度，其全热交换器未按设计控制策略运行，而是提前开启，使得运行时间较长，导致实际能耗高于模拟能耗。
在4月、5月和10月，模拟能耗要比实际能耗高出12%、26%和19%。这可能是由于其全热交换器设计控制策略为上班时间开启，下班关闭。但在实际运行中，其全热交换器没有固定的运行策略，因为这三个月处于过渡季阶段，外界环境空气不需要经过全热交换器进行换热，可以直接引入室内，所以其全热交换器一直处于关闭状态，因而模拟能耗要高于实际能耗。
在绿色建筑B中，全年实际能耗比设计预期高出30%，其各月能耗差异见图7。从图中可以看出，在5、6、8三个月中，实际能耗与动态设计预期的差异在5%以下，因此可认为这三个月的运行是达到设计预期的。
在采暖季11月、12月、1月和2月，实际能耗远高于动态设计预期，分别达到了90%、98%、75%和38%，其原因在于设计阶段空调热源为一级市政，但是在实际运行时，该建筑采用地源热泵作为热源。3月同样处于采暖季，但由于只有半个月的供暖时间以及室外温度的回暖，使得3月模拟能耗虽然仍然低于实际能耗，但差别不如前三个月显著，为11%。因为模拟的是供暖季的差异，所以其余月份两者差异较小，这也可以证明修正后的建筑能耗模型能较好的反映设计参数在实际边界条件下的性能。
4 结论
本文对评估建筑实际性能的参考值“设计预期”提出了一个合理的计算方法，改进了当前基于静态设计预期参考值对建筑实际性能评估的研究，使设计预期更能真实地反映设计在实际边界条件下的性能。文中以两栋绿色建筑为例，阐述了这一方法的计算过程，并且使用能耗模拟软件EnergyPlus模拟了两栋绿色建筑的能耗情况，对两栋绿色建筑实际性能与设计预期进行了对比分析。同时可以得出绿色建筑实际性能与设计预期之间的差异。在绿色建筑A中，由于全热交换器运行控制策略不当，导致全年实际能耗比设计预期高出7.2%。从各月能耗差异来看，只有6月的差异在5%以下，达到了设计预期；最大的差异出现在12月，高达39%；其次是2月，为21%；1月和3月差异分别为10%和15%；7月、8月和9月，差异分别为12%、13%和10%；而在4月、5月和10月，模拟能耗要比实际能耗高出12%、26%和19%。在绿色建筑B中，由于空调热源未采用一级市政，导致全年实际能耗比设计预期高出30%。从各月能耗差异来看，5、6、8三个月的实际能耗与动态设计预期的差异在5%以下，达到了设计预期；在采暖季11月、12月、1月和2月，实际能耗远高于动态设计预期，分别达到了90%、98%、75%和38%；由于3月只有半个月的供暖时间以及室外温度的回暖，使得3月模拟能耗虽然仍然低于实际能耗，但差别不如前三个月显著，为11%。
参考文献
[1] Turner C, Frankel M. Energy performance of LEED for new construction buildings. New Buildings Institute, 2008, 4: 1-42.
[2] Accame F, Cesare J, Chen Y, et al. Green buildings in the US and China: Bridging the Energy Performance Gap. US Green Building, 2012.
[3] Menezes A C, Cripps A, Bouchlaghem D, et al. Predicted vs. actual energy performance of non-domestic buildings: Using post-occupancy evaluation data to reduce the performance gap. Applied Energy, 2012, 97(3):355–364.
[4] Herrando M, Cambra D, Navarro M, et al. Energy Performance Certification of Faculty Buildings in Spain: The gap between estimated and real energy consumption. Energy Conversion and Management, 2016, 125:141-153.
[5] Daly D, Cooper P, Ma Z. Understanding the risks and uncertainties introduced by common assumptions in energy simulations for Australian commercial buildings. Energy and Buildings, 2014, 75(75):382-393.
[6] Korjenic A, Bednar T. Validation and evaluation of total energy use in office buildings: A case study. Automation in Construction, 2012, 23(5):64-70.
[7] Mushtaq Ahmad, Charles H. Culp. Uncalibrated Building Energy Simulation Modeling Results. HVAC & R Research, 2006, 12(4):1141-1155.
备注：本文收录于第21届暖通空调制冷学术年会（2018年10月23～27日，中国·三门峡）论文集。版权归论文作者所有,任何形式转载请联系作者。
