白雪莲 张 新 金超强 梁若非

(1 重庆大学土木学院 重庆 400045；2 中国联合工程有限公司 杭州 310052；3 重庆锦腾房地产开发有限公司 重庆 400000)

我国正处于快速城市化的过程中，住宅建筑能耗急剧增加。2001年至2015年，城镇住宅的能耗总量从0.72亿吨标准煤增至1.99亿吨标准煤[1]。因此大力推进我国住宅建筑节能工作尤为重要。建筑作为消费领域之一，不仅要应用各种先进的节能方法和技术，还应合理引导人们用能需求，实现建筑运行能耗的总量控制目标。

随着建筑节能工作的开展，越来越多的学者关注建筑运行后的能耗水平。而住宅建筑实际的能耗水平及节能效果很大程度上取决于居民的用能行为[2-3]。此外，建筑使用阶段的能耗评价通常是将建筑实测能耗与设计值、规范下的基准值等进行对比或同类建筑不同项目的实测能耗直接进行对比[4-6]。可以发现，由于实际的空调运行方式远不同于设计假定，导致运行阶段的实测能耗与设计阶段的预测能耗差异很大。而运行阶段的实测能耗结果，一般由于住户之间空调用能行为的差异[7]，难以对建筑本体实际节能水平做出准确判断。因此，面对住宅建筑中多样化的用能行为，如何将其与能耗评价相结合，统一衡量标准，进而实现不同住宅实测能耗的可比性，是本文需要研究解决的问题。

1 空调运行度时数指标

对于住宅建筑，空调能耗主要取决于室外气象条件、建筑围护结构、人员用能行为以及空调能效[8]。就使用阶段的具体建筑而言，所在地的室外气候条件、建筑围护结构的热工性能、空调设备均已确定，因此空调使用模式是引起能耗变化的主导因素。居民的空调使用行为虽然因社会地位、经济水平、风俗习惯、家庭结构(性别、年龄、职业等)等多种因素的影响而具有复杂性、多样性和随机性等特点，但最终均反映在空调开启时间的长短和温度的设定上。

1.1 定义

空调/采暖度日数[9]通常是用于建筑节能设计阶段的指标，综合考虑了室内环境的冷热程度和持续时间。本研究借鉴该指标含义，提出用于运行阶段的空调运行供冷度时数(operational cooling degree hours，OCDH)和空调运行供热度时数(operational heating degree hours，OHDH)，其定义为供冷季/供热季空调运行中，当空调设定温度高于/低于基准温度时，将高于/低于基准温度的度数乘以1 h，再将该乘积累加。计算式分别如式(1)和式(2)所示。该指标以户为单位，将室外逐时气温与居民实际的空调使用情况相结合，更好地反映了人们实际的冷/热消耗量。其中，日运行小时数为整个住宅空调房间日运行时间之和。由于卧室之间在室时间重合率较高，而卧室与客厅的在室时间重合率较低，因此将所有的户型等效为一室一厅。此外，运行度时数中的基准温度可表示为临界温度值，即当室温大于供冷/小于供热基准温度时，居民开始使用供冷/供热设备。基准温度也可理解为容忍温度。相关研究表明，夏季人们可接受的室温范围是28～30 ℃[10]，夏热冬冷地区供暖基准温度波动范围为14.6～16.4 ℃[11]，故供冷和供热的基准温度分别取29 ℃和15 ℃。

OCDH29=dh(29-t)

(1)

OHDH15=dh(t-15)

(2)

式中：d为空调开启天数，d；h为空调日运行小时数，h/d；t为空调设定温度，℃。

1.2 确定方法

1.2.1 空调设定温度

为了掌握长江流域地区住宅建筑居民的实际用能规律，“十三五”国家重点研发计划项目“长江流域建筑供暖空调解决方案和相应系统”对重庆、成都、上海、杭州和长沙5个典型城市的住宅进行了大量问卷调研，夏季和冬季分别获得有效问卷8 906份和8 433份。图1所示为夏季和冬季空调设定温度的问卷统计结果。由图1(a)可知，夏季客厅和卧室的设定温度均集中在21～28 ℃，且设定温度在25～26 ℃之间所占比例最大，均超过30%。调研住户很少将温度设定在28 ℃以上和21 ℃以下，其所占比例均低于5%。由图1(b)可知，冬季客厅、卧室的空调设定温度分布规律较为相似，调研住户通常将空调温度设定在20～29 ℃。温度设定范围较夏季宽。其中，空调温度设定在25～26 ℃的住户比例超过40%，只有不到10%的住户冬季空调设定温度低于20 ℃，绝大部分居民的设定温度高于规范要求的冬季室内设计温度18 ℃[12]。该设定温度的调研结果与其他文献的结论相似[13-14]，因此本文供冷季、供热季空调设定温度范围分别取21～28 ℃、20～29 ℃。

图1 空调设定温度Fig.1 Setting temperature of air conditioner

1.2.2 空调日运行小时数

笔者对问卷中夏季空调使用小时数进行了统计，如图2所示。由图2可知，空调日运行小时数为4～8 h的调研住户最多，占比为41.6%；空调日运行小时数为18～24 h的调研住户最少，占比为1.2%[12]。由于住户用能习惯及舒适性要求不同，一天中空调的使用时间在0～24 h均有可能。因此确定日运行小时数水平范围为0～24 h。

图2 调研样本供冷季空调使用小时数Fig.2 Operation hours of air conditioner in cooling season

1.2.3 空调运行天数

文献[13]对长江流域地区住宅空调运行时的室外温度进行监测，发现夏季空调运行时室外温度分布区间为20～50 ℃，主要集中在25～37 ℃。且夏季室温超过31 ℃时人们通常无法忍受。冬季空调运行时室外温度分布区间为-9～25 ℃，主要集中在0～7 ℃。因此，根据空调用典型年气象数据，确定室外日平均温度超过25～31 ℃的天数为供冷季的空调运行天数范围，室外日平均温度低于0～7 ℃的天数为供热季的空调运行天数范围。

基于上述三个空调行为水平的选取依据，夏热冬冷地区几个典型城市的三个空调行为水平取值如表1和表2所示。

表1 夏热冬冷地区供冷季、供热季空调设定温度及日运行小时数水平Tab.1 The temperature settings and daily operation hours of the air conditioning in hot summer and cold winter areas

表2 夏热冬冷地区典型城市供冷季、供热季空调运行天数Tab.2 The operation days of the air conditioning of typical cities in hot summer and cold winter areas

2 基于空调运行度时数的能耗评价法

2.1 空调使用模式分类

将空调设定温度、日运行小时数和运行天数的水平值分别带入式(1)和式(2)进行计算，可得到不同城市不同工况下的空调运行供冷/供热度时数。空调运行度时数越大，冷/热消耗越高。为从运行度时数中挖掘典型的空调使用模式，本文采用K-means聚类方法[15]基于“相似度量”准则对数据进行处理分析，并将类别个数设定为3，自然形成经济型、舒适型和高耗型空调行为模式，从而获得三类模式的区间。其中，临界值由经济型(舒适型)最大值与舒适型(高耗型)最小值的平均值而定。结合三个空调行为因素的水平取值，计算得到夏热冬冷地区几个典型城市的空调运行供冷、供热度时数，如图3所示。各城市对应的三类行为临界值如表3所示。可知由于气象条件不同，不同城市空调运行度时数曲线有所差异。其中，武汉供冷季比其他城市炎热，运行供冷度时数最大；合肥供热季比其他城市寒冷，运行供热度时数最大。总结适用于夏热冬冷地区三种用能模式下的参数典型数值范围以及对应模式的具体特征，分别如表4和表5所示。可知，经济型的舒适性要求最低，通常仅有一个空调行为因素用能较大，能耗较低，且因素水平取值范围较大；其次是舒适型；高耗型舒适性要求最高，通常空调运行天数多，日运行小时数大，设定温度低，能耗最高，且因素水平取值范围较小。空调设定温度、日运行小时数和运行天数三个行为因素的综合作用，决定了3种行为模式下的空调能耗依次升高。

表3 夏热冬冷地区典型城市经济型、舒适型和高耗型空调使用模式临界值Tab.3 Critical value of economic,comfortable and high consumption of air conditioning modes in typical cities in hot summer and cold winter areas

表4 聚类结果特点Tab.4 Characteristics of clustering results

表5 空调设定温度和日运行小时数的典型数值范围Tab.5 Typical value range of set temperature and daily operating hours of the air conditioning

虽然经济的发展使得人们对室内舒适性要求越来越高，但受能源消费强度和总量 “双控制”的约束，可以预见舒适型空调行为模式将成为未来居民用能行为的发展趋势，而且该类型也应作为建筑节能模拟计算的基本参数，从而更加准确地预测建筑能耗。因此，对于住宅空调能耗实测结果，若实测时的空调使用模式为舒适型，则直接以实测能耗进行分析；若实际使用模式为经济型或高耗型，则需要按照舒适型的行为参数作为设定取值进行模拟计算，得到非实际使用模式但达到舒适要求的能耗结果，从而掌握舒适型用能模式下的建筑能耗水平。其中，经济型、高耗型转换为舒适型的方法为舒适型用能模式下运行度时数最大值与最小值之差乘以实际运行度时数在其所属用能模式内所占的比例。此外，利用空调运行度时数曲线可对空调行为进行换算，统一衡量能耗的标准，从而为不同住宅能耗的可比奠定基础支撑。

注：图(a)中虚线与各曲线相交，从上至下依次为武汉、长沙、重庆、杭州、合肥、上海。图(b)中虚线与各曲线相交，从上至下依次为合肥、武汉、杭州、上海、长沙。图3 夏热冬冷地区典型城市空调运行供冷、供热度时数Fig.3 OCDH29 and OHDH15 of typical cities in heating season of hot summer and cold winter areas

2.2 相对能耗水平指标

根据测评住宅所在地区的气候条件及长江流域地区空调行为相关研究，确定所在地区的空调运行度时数曲线及其三类用能模式区间。在此基础上，提出相对能耗水平指标η，其计算式如式(3)所示。以测评住宅的空调运行度时数与其所在用能模式下的运行度时数临界值的接近程度，量化对比空调能耗水平。值越大，说明测评住宅的空调运行度时数更接近其所在类别的运行度时数的最大值，即在同一空调行为模式下，该测评住宅空调能耗越高。

η=0.5(ηC+ηH)×100%

(3)

(4)

式中：η、ηC、ηH分别为测评住宅相对能耗水平、供冷相对能耗水平、供热相对能耗水平；ODH为测评住宅实际的空调运行供冷/供热度时数，℃·h；ODH1、ODH2分别为当地测评住宅空调行为所属类别中的空调运行供冷/供热度时数最小值和最大值，℃·h。

3 案例应用

3.1 建筑基本情况

本文测评的两个住宅建筑均来自于国家“十三五”重点研发计划的示范工程，分别位于芜湖市和武汉市。建筑基本信息及围护结构热工参数如表6和表7所示。从两工程中各选取一户住宅，分别对两住宅客厅和卧室的温湿度及空调能耗进行长期监测。住宅1和住宅2的平面图如图4所示，空调面积分别为37.83、30.56 m2，并以斜线形式在图中标出。利用Energyplus模拟软件分别对两住宅进行建模。其中，气象参数的设定采用当地典型年气象数据。室内热源设定[16]：人员数量为3人，人体显热量为60 W；客厅、卧室照明灯具功率均为65 W；假定客厅有一台电视，电气设备为100 W。空调类型采用分体式空调，空调能效设为3.0。换气次数为1.0次/h。室内设计参数按标准中的规定进行设定。

图4 测试住宅户型平面图Fig.4 Layout plan of test residence

表6 建筑基本信息Tab.6 The basic information of buildings

表7 建筑围护结构热工参数Tab.7 Thermal parameters of building envelope

3.2 空调使用行为评价指标的验证

以武汉测评建筑为例，利用对供冷季和供热季空调使用行为共192个工况进行模拟计算，得到不同用能模式下的空调能耗。对供冷季、供热季空调能耗与运行度时数两变量分别进行一元线性回归分析，结果如表8和图5所示。其中，可决系数R2是反映模型拟合优度的重要统计指标，取值为0～1，其数值大小反映了回归贡献的相对程度，R2越大(接近于1)，所拟合的回归方程越优。可知供冷季、供热季模型调整后R2分别为0.933、0.951，且拟合后的能耗与模拟能耗吻合度较高，表明空调能耗与运行度时数之间存在显著线性相关。

图5 拟合后的能耗与模拟能耗对比Fig.5 Comparison of simulated energy consumption and fitted energy consumption

表8 模型拟合可决系数分析Tab.8 The analysis of model fitting coefficient

3.3 测评分析

3.3.1 空调用能特性分析

对两住宅空调房间的温湿度数据及空调运行情况进行处理统计，得到两住宅供冷季、供热季的空调用能特性，分别如表9、表10所示。可知，两住宅的空调用能存在较大差异。住宅1较为节约，空调全年运行220.86 h，全年空调能耗仅为1.52 kW·h/m2。住宅2空调用能较频繁，空调全年运行1 198.18 h，全年空调能耗为13.32 kW·h/m2，约为住宅1空调能耗的8.76倍。通过计算空调运行供冷/供热度时数，发现两住户的空调行为均属于经济型。将实际空调行为转换为舒适型并带入模拟，得到在舒适型用能模式下的全年空调能耗分别为10.98、20.11 kW·h/m2，如表11所示。与实际能耗相比，舒适型模式下的空调能耗均有不同程度地增大。

表9 供冷季测试住宅空调用能特性及空调运行供冷度时数计算Tab.9 The energy consumption characteristics of air conditioning and the calculation of OCDH29 in cooling season

表10 供热季测试住宅空调用能特性及空调运行供热度时数计算Tab.10 The energy consumption characteristics of air conditioning and the calculation of OHDH15 in heating season

表11 测试住宅舒适型用能模式及对应的空调能耗Tab.11 The energy consumption mode and the corresponding air conditioning energy consumption in comfortable behavior mode

3.3.2 空调能耗对比分析

以标准中规定的运行方式作为设定参数分别模拟两住宅全年空调能耗，并与实际空调能耗结果进行对比，如表12所示。由于住宅2位于武汉，受疫情影响，住户基本上一直在家，使用空调供热较频繁，因此实际的供热能耗高于预测供热能耗。此外，实测空调能耗均不同程度地低于设计阶段的预测能耗，全年空调能耗最大偏差可达251.3%，两者存在较大差异。这主要是由于实际的空调运行方式与设计有较大不同。若以此实测能耗远低于预测能耗即判断该建筑节能效果则明显可能导致错误判断。

表12 空调能耗的实测值与预测值的对比Tab.12 Comparison of measured and predicted energy consumption of air conditioning

针对使用阶段的住宅相对能耗评价，参照本文提出的评价方法计算两测评住宅相对能耗水平指标，可得住宅1、住宅2相对能耗水平分别为9.8%、73.1%。即可表明相比住宅2，在同一用能模式下，住宅1耗能少，较节能。该评价方法避免了气象条件和用能行为的影响，实现了住宅之间实测能耗的相互可比性。

4 结论

1)空调使用行为是引起住宅能耗变化的主导因素。为了合理引导住宅用能需求，统一衡量能耗标准，实现不同住宅实测能耗的可比性，本文综合考虑空调设定温度、空调运行天数和日运行小时数三个因素，提出了空调运行供冷/供热度时数指标的定义和计算方法。通过长江流域地区住宅问卷调研结果和相关住宅人员用能行为的研究，确定了空调设定温度、日运行小时数和运行天数这三个空调行为的取值范围。

2)根据空调运行度时数，利用K-means聚类方法将空调行为分为经济型、舒适型和高耗型三种模式。并计算得到了典型城市的运行度时数及三类模式的临界值。以此来评价不同地区住宅实际的空调行为，以及预测转换为舒适型模式下的空调能耗水平。在此基础上，提出相对能耗指标，用于评估不同住宅的相对能耗水平。

3)以不同地区的两栋住宅建筑进行应用分析。

通过模拟计算，发现空调能耗与运行度时数存在显著的线性相关，验证了指标的可行性。两住宅全年空调运行小时数分别为220.86、1 198.18 h，全年空调能耗分别为1.52、13.32 kW·h/m2。两住宅实际空调行为均属于经济型。转换为舒适型用能模式后的空调能耗水分别为10.98、20.11 kW·h/m2。对比两住宅实测空调能耗和预测能耗，发现由于空调使用行为的不同，导致两者存在较大差异，全年空调能耗差异最大可达251.3%。两住宅相对能耗指标分别为9.8%、73.1%。剥离气象条件和空调使用行为的影响，住宅1的建筑本体更节能。