辦公類建筑照明設備能耗計算模型

1、1.1研究背景近幾年來，DeST建筑模擬軟件一直集中著力丁空調系統(tǒng)的模擬計算，而對 于不斷發(fā)展的建筑模擬計算領域，建立建筑能耗的計算模型逐漸成為現(xiàn)階段一項 主要任務。觀察圖1-1所示的北京及香港18棟辦公類公共建筑的能耗情況，可見其平 米能耗水平均有較大差異。將其拆分至各分項，可見各分項能耗差異較大，并分 別都有各自的特點，因此有必要對丁各分項單獨進行分析。0礦目IIIII照明及動力特殊功能設備一般動力設備 一般照明插座設備 暖通空調200辦公類建筑平米能耗指標水平比較香港年2整政府辦公樓教學辦公樓寫字樓圖1-1辦公類建筑平米能耗水平比較圖針對公共建筑中的辦公類建筑而言，如圖1-2所示，其能耗

2、分項主要為：照明、設備、空調系統(tǒng)、電梯、通風、給排水等。分析分項計量系統(tǒng)得到的幾棟辦 公類建筑的能耗拆分情況，如圖 1-3和圖1-4所示，發(fā)展大廈照明與插座總能耗 占到建筑總能耗的47%，南京建鄴萬達廣場照明與插座能耗占總能耗 33.8%。據 統(tǒng)計，大型辦公類建筑中，照明與設備能耗一般可占到總能耗的20%40%。由此可見，研究照明、設備的能耗計算模型對丁探究建筑整體能耗至關重要。而由 于其在分項拆分時經常歸在同一類中，因此統(tǒng)一考慮更加方便了后續(xù)的驗證。圖1-2辦公類建筑能耗分項示意圖發(fā)展大廈分項計量能耗拆分結果圖1-3發(fā)展大廈能耗分拆情況南京建鄴萬達廣場分項計量能耗拆分結果其他4.5%電梯2.

3、0%消防應急排污9.2%廚房21.5%.照明+插座.空調電梯.特殊應用其他未計量照明插座空調廚房.消防應急排污電梯其他圖1-4南京建鄴萬達廣場能耗拆分情況肖賀碩士論文辦公建筑能耗統(tǒng)計分布特征與影響因素研究1中提出，各城市商業(yè)辦公建筑單位面積電耗（除采暖外）呈現(xiàn)“雙峰分布”的特點，其兩個“峰”分別代表大型辦公建筑與小型辦公建筑，其能耗水平存在不連續(xù)的變化情 況。實際調研中發(fā)現(xiàn)，照明、設備能耗這一分項在大型與小型辦公建筑中同樣存 在著相似的差別。其差別的產生原因，一方面是由丁其服務水平差別及設計不同 導致的裝機功率密度不同，但限丁照度要求，其差別并不會特別的大。排除這個 原因之外，另一重要原因在丁

4、不同規(guī)模的辦公室照明使用情況存在巨大的差別。如圖1-5所示，所取三個代表分別為趙彬老師辦公室（代表單人辦公室），舊土木館研究生一室（代表多人大開問辦公室），發(fā)展大廈寫字樓（代表整棟辦公建 筑），統(tǒng)計其室內有使用者的情況下的照明開啟時間比例。根據結果可見，不考 慮裝機功率不同，室內使用者工作時間不同等因素的影響之后，不同規(guī)模辦公室 的照明開啟情況存在明顯差異。此現(xiàn)象的產生原因值得進一步的深入探究。不同規(guī)模辦公室照明開啟時間比例對比圖1-5不同規(guī)模辦公室照明開啟時間比例對比圖1.2研究現(xiàn)狀辦公建筑作為公共建筑的重要組成部分，其建筑能耗特點及建筑節(jié)能工作受 到業(yè)內的廣泛關注。已有研究表明，影響照明能

5、耗的因素主要有室外照度及人員行為。大量實測 或模擬研究認為，照明能耗與室外照度相關，當室外照度較大時，人員更趨向丁 利用自然光，此時燈具開啟的可能性較低，或需要燈具提供的照度較低 23456。然而另一些研究發(fā)現(xiàn)人員的操作對照明能耗的影響更大，一項實 測調研發(fā)現(xiàn)開敞式辦公室中人員使用燈具的行為與外界照度無關，但與人員在室 情況緊密相關，及照明能耗的重要影響因素之一為使用者的行為模式7。同時，Yun Geun Young等人進一步提出室外照度對丁照明使用情況沒有統(tǒng)計意義，但人員對燈具的操作與一天中的時間點具有極大關系8。而其他研究也發(fā)現(xiàn)一些使用者的開燈行為僅和是否在室內有關，而與室外照度無關910

6、。目前針對照明能耗的研究主要集中在小型辦公室、住宅建筑中，其分析方法 及研究結論對了解、認識大型辦公建筑的照明能耗特點具有極大的借鑒意義。然 而，受測試數(shù)據數(shù)量及來源的限制，大型辦公建筑的整體照明能耗特點及影響因 素的情況仍不其明晰。常見的預測照明能耗的方式為照明密度和單曲線模型的配 合。大部分的研究沿用公共建筑節(jié)能設計標準中的辦公建筑照明功率值（即普通 辦公室、會議室11W/m2,高檔辦公室18W/m2,走廊5W/m2等） 1112131415;部分文獻的照明功率采用了實測值，實測的照明功率范圍在525 W/m2 1617181920。而曲線模型主要來自公共建筑節(jié)能設計標準中的 工作時段推薦

7、人員作息1215,但由于缺乏實際驗證，曲線的生成方式過于簡化 且隨意21，因此常常模擬值與實際間存在較大偏差2223,且沒有體現(xiàn)出實際 照明能耗的全年變化情況。盡管也有較為復雜的照明能耗模型，但該模型的建立 基礎是小型辦公建筑2425或住宅建筑26,有待進一步研究工作將其拓展至大 型辦公建筑。1.3研究思路根據之前對于造成大型及小型辦公建筑照明、設備能耗差異產生原因的初步 猜測，以及閱讀已有文獻，認為建立辦公類建筑的照明、設備能耗模型應綜合考 慮照度、人員情況的影響，并以使用者造成照明、設備狀態(tài)改變的動作發(fā)生作為 核心內容進行分析。因此定立此項研究的思路如下：首先由單個典型人影響照明、設備能耗

8、的計算模型入手，逐步過渡到有多個 人的情況，建立針對多人大開問辦公室的計算模型，最后擴展到多個辦公室疊加 的整棟辦公建筑的水平進行計算與探究。研究中主要以實地調研為基礎，通過調研得到的基礎數(shù)據分析規(guī)律，構建模 型，從而將模擬計算結果與實際測試結果進行統(tǒng)計層面上的對比驗證，以證明模 型可用，隨后運用模型進行一系列的應用計算，深入理解辦公類建筑中照明、設 備能耗的特點及產生原因，并探究節(jié)約能耗的措施。I實地調研1| -3 n111| '3 n1111 '- 11111構建模型111對比驗證11模型應用111一11111111單人照明、II多人大開問整棟大型辦設備模型辦公室公建筑多個

9、辦公室模型疊加多個單人模型疊加+人員流動結果圖1-6研究思路示意圖第2章調研情況2.1對于單人辦公室的調研2.1.1調研過程調研地點：活華大學舊土木館五間單人辦公室，分別為南北不同朝向，位置示意圖如圖2-1所示；A南CDABE圖2-1被測單人辦公室位置示意圖調研時間：2012年5月28日 6月3日（一周）； 調研方法：燈具安裝功率計，記錄逐時照明功率；插座安裝功率計，記錄使用電腦的逐時功率；照度計測試典型時間段的工作面水平照度、垂直照度； 監(jiān)控錄像或現(xiàn)場觀察確定人員流動情況； 問卷調查，詢問室內人員照明使用習慣。2.1.2調研結果首先在實驗初期嘗試對單人辦公室 A進行了為期一周多的功率測試，測

10、試結 果如圖2-2所示?？梢娖湔彰鏖_燈規(guī)律性很差，隨機性強，可預測性弱。因此進 一步測試中不但擴大了樣本量，而且增加了對丁工作面照度和人員在室情況的調 研，以研究針對丁單人辦公室的照明、設備開啟和關閉動作的影響因素。I IIII01" O2 03V 04：，0礦 06V 07" 08圳11111-1111111111111111|IIIIIIIIIII7： 8：9 2）： 2： 22： 夕, 00IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII1IIIIIIIIIIII II Illi IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII

11、IIIIIIIIIIIIIIIIIIHIIIIII12/2912/2812/2712/2612/2512/2412/2312/2212/2112/2012/1912/1812/17罕00圖2-2單人辦公室 A嘗試進行功率測試結果進一步的測試結果以單人辦公室 A （圖2-3）和C （圖2-4）為例加以說明。 有結果可見，單人辦公室A在測試期間完全沒有開燈，人員在室期間的照度一般 在200lux以上，但有一時刻已經降低到 37lux，仍沒有開燈。單人辦公室 C測試 期間共開燈兩次，一次持續(xù)1.5小時，1次持續(xù)1小時，均出現(xiàn)在18時左右。總結辦公室A、B、C、D、E的照明測試結果如表 2-1,可見不

12、同的單人辦 公室照明情況不論從能耗水平還是離散程度都有較大差別。49單人辦公室A實測時間段內的人員在室、照度水平、照明開啟情況統(tǒng)計圖2-3實測單人辦公室 A （朝北）人員在室、照度水平、照明開啟情況單人辦公室 或測時間段內的人員在室、照度水平、照明開啟情況統(tǒng)計圖2-4實測單人辦公室C （朝南）人員在室、照度水平、照明開啟情況表2-1單人辦公室照明能耗測試結果被測對象1(h)1(kWh)(kWh)辦公室A000辦公室B0.70.0630.0128辦公室C0.50.0450.0236辦公室D1.40.1260.0632E2.30.2070.0816設備能耗的情況以單人辦公室 B （圖2-5）和單人

13、辦公室D （圖2-6）為例 進行說明。單人辦公室B設備功率消耗比較穩(wěn)定，但作息時間存在一定差異性； 單人辦公室D設備功率變化比較明顯，作息差異性比 B辦公室較小。同樣，總結辦公室A、B、C、D、E的照明測試結果如表 2-2,可見不同的 單人辦公室設備使用作息和能耗也都存在較大差別，且與人員行為相關。單人辦公室B設備能耗測試結果圖2-5實測單人辦公室B設備能耗情況單人辦公室D設備能耗測試結果圖2-6實測單人辦公室D設備能耗情況表2-2單人辦公室設備能耗測試結果被測對象1用時間(h)1(kWh)(kWh)辦公室A9.60.600.0217辦公室B7.40.210.0346辦公室C6.80.170.

14、0361辦公室D9.40.330.0290辦公室E10.30.690.0255通過對單人辦公室的基礎性調研，揭示對丁單個典型人，照明、設備的控制 行為的關鍵性影響因素及其影響方式，作為進一步研究的基礎。2.2對于多人大開間辦公室的調研2.2.1調研過程調研地點：活華大學舊土木館研究生一室；調研時間：2012年3月12日 3月18日(第一次)2012年4月11日4月16日（第二次）調研方法：第一次測試搭建實驗臺，通過傳感器經模塊處理后傳輸信號至電腦，記錄逐時信息照度傳感器一一自記逐時桌面水平照度；紅外傳感器一一自記人員活動情況；功率自記儀一一自記每列燈逐時功耗；問卷一一調查室內人員的照明使用習慣

15、。研究生一室平面圖及儀器的布置如圖 2-7圖所示：圖2-7舊土研究生一室儀器布置圖一星期的調研結果顯示，功率數(shù)據及問卷結果比較完整，但受儀器信號穩(wěn)定 性影響，照度及人員傳感器的數(shù)據缺漏較嚴重。 某天的有效數(shù)據段如圖 2-8所示, 由丁其數(shù)據量較小，難以得到統(tǒng)計性的結論。因此，考慮進行現(xiàn)場監(jiān)控的方式進 行研究，以確保數(shù)據的準確和真實性。一二三四五第第第第第O口 M n 昌$個 DOSE 占 OCKS 出 00哲HrhT 00莒谷T gwrflT DOS寸 M OOCTI TT 00-3 5 OOMSOT OOUOT 00 吊 #6 00 g 6 O0-6IK ooqsA 00 詰T.1K 006

16、059圖2-8研究生一室第一次測試某有效數(shù)據段第二列 第三列 第四列 第五列 第一列 第二列 第三列 第四列 第五列 第一列 第二列 第三列 第四列 第五列第三列 第四列注：柞由上至下為五列燈的開啟情況第二列 第三列 第四列 第五列第二次測試第一步：預測試預先挑選多個工位測試點，用照度計測量不同時段各工位水平面照度水平， 包括開燈和不開燈等情況，確定照度基本水平。由此分布即可以采用插值的方法 根據某天某時刻某個位置的照度測試值推知此時其他各位置的照度情況，以為之 后的實驗數(shù)據分析做準備。第二步：全天逐時測試包括三個工作日和一個非工作日，在不主動干擾照明的情況下進行。在燈具和插座上安裝功率計，測

17、量逐時照明、設備功耗情況；同時進行現(xiàn)場 監(jiān)控調研：1. 每小時記錄一次測量圖2-7所示的三個測試點的工作面照度水平；記錄此時室內人數(shù)及位置。2. 特殊時刻記錄早上最初幾個人到來時，記錄到來時間，所在位置，是否到來隨即開燈，開哪列燈;中間有人開/關燈時，1己錄當時時間，開/關燈人的位置，開/關了那幾列的燈;有人調整遮陽時，記錄當時時間，該人位置，調整了哪部分遮陽；中午和中間離開時是否有人關燈；晚上最后幾個人離開時，記錄離開時間，所在位置，是否關燈，關哪列燈。2.2.2調研結果第一次功率測試結果如圖 2-9所示，由圖可見一般從早上有人到來時即開燈， 全天保持開啟狀態(tài)，直到晚間由值班人員統(tǒng)一關燈。同

18、時，也出現(xiàn)了某列燈直到 晚間才開啟的情況，甚至有一列燈全天未開的情況出現(xiàn)。起始時間81CTO OOD D3月12日星期一3月13日星期二3月14日3月15日3月16日3月17日3月18日弟一夕U第三列鏟列“第五列聲一冽Q 列.第三列第四列第五列WW'- E第一列:第四列第第三列弟一列弟一列第一夕u第頊一第 F- 宥列T界一列第三列第四列 第苜可“第四列德拉才一84CTO 3CO 3II - IUI.I-JCTO 2t ! Jj1 _.85=:|:E (i11:遙d .、一 1 冬_. 一，！ 9 ! !圖2-9舊土研一第一次測試功率結果統(tǒng)計18份照明使用習慣的問卷，得到結果如圖 2-1

19、8所示。統(tǒng)計結果顯示， 早間到達辦公室時，48%的人即刻開燈，68%的人會先判斷照度，覺得暗了再開， 18%的人會等別人開燈；中間覺得亮度不夠時，78%的人會直接開自己位置的燈， 38%的人表示會嘗試先采用自然光；中午吃飯期間和中途離開的情況下，分別有 48%和38%的人表示若辦公室沒人會關燈，其他人不會關燈；在室工作期間，38% 的人表示會關沒人位置的燈，18%的人表示覺得夠亮時會關燈，其他人表示不會 發(fā)生關燈的行為；最后離開時，68%的人表示如果是最后離開時會關燈，28%表 示會關自己位置的燈，28%表示不會關燈。由丁樣本量并不足夠大，并且集中丁研究生，因此對丁總結辦公室整體人行 為略顯不

20、足。但由這部分樣本配合第二次測試的結果，可以提煉出幾種典型的照明使用行為模式，為后續(xù)研究奠定基礎到辦公室時開燈習慣覺得亮度不夠時的行為中午吃飯的關燈習慣等別人開先嘗試利用自然光30%直接開全部燈0%開自己位置的燈70%在室時的關燈習慣等別人開0%關自己位置的 燈 0%中途離開的關燈習慣關自己位置的 燈70%圖2-10照明習慣問卷統(tǒng)計結果離開時的關燈習慣第二次測試進行比較順利，其預測試中關燈和開燈時的各工位照度測試結果 如圖2-11和圖2-12所示，其中各標號對應的工位位置見圖2-13。關燈時各位置全夭照度變化曲線圖圖2-11關燈時各位置全天照度變化曲線圖lux開燈時各位置全夭照度變化曲線圖圖2

21、-12開燈時各位置全天照度變化曲線圖圖2-13第二次測試中各位置編號示意圖正式測試中，共跟蹤觀察3個工作日和1個休息日的人員流動、照度和照明能耗情況，其中以第一個工作日為例展示其結果如圖2-14、圖2-15,圖2-16和所示為四天內的照明、設備能耗測試結果。由測試結果可見，其照明開啟時間比 例高丁單人辦公室，且照明作息更加規(guī)律，隨機性稍弱。之后陸續(xù)有人來，但 L4 一直未開；晚上23:20仍有兩人在，L1/2/3/5 一直開，L4一直關圖2-144月11日早間人員流動及照明控制行為示意圖4月11日4月12日4月14日4月16日140012001000800600400200108人數(shù)6照度14

22、照度22照度3Ay 32 on92 on12 QMO2 Au-Qy A81 on71 on61 on51 Ay 41 on31 on21 onw 11 AU-O1 CO9 CO812IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII第二歹u第一列圖2-15 4月11日全天照度、室內人數(shù)、燈具開啟情況圖第五列第四列第三列星期三星期四星期六星期一11234455667788990第四列第五列第一列第二列1 ;1第三列第三歹U第四列 ii""MSBI03-000.0 fd始時間圖2-16舊土研一第二次照明功率測試結果總結設備能耗實測結果，隨機抽取 20個在室人員中的4個

23、，觀察如圖2-17 所示逐時設備能耗曲線。由圖可見，受人員流動影響，每個人使用設備的作息差 別較大，并觀察到有個別晚間不關機的現(xiàn)象出現(xiàn)。將研究生一室所有設備能耗加和統(tǒng)計，5.28- 6.1日五天內的設備總能耗曲線 如圖2-18所示?？梢娙藬?shù)增多后，每天的作息規(guī)律性增強，差異性有所減小。圖2-17舊土研一抽樣設備能耗測試結果實測研一設備總能耗曲線1600140012001000W 80060040020000 1 23456789,12345678905.285.295.305.316.1圖2-18舊土研一設備總能耗測試結果另外在研究過程中，還對國貿、飛利浦、松下等大開問辦公室進行了短期的 現(xiàn)場

24、調研，了解其照明系統(tǒng)設計情況、照明作息、照明控制情況、設備使用情況、 照明設備能耗等信息，為之后的模型建立提供更加廣泛的現(xiàn)實依據。2.3對于大型辦公建筑的調研2.3.1調研過程調研地點：香港太古集團太古匯寫字樓群；調研時間：2012年3月19日3月25日;調研方法：通過BMS系統(tǒng)導出各寫字樓的分項 breakdown電耗；與太古物業(yè)溝通，獲得平面圖、建筑信息、能耗報告、租戶用能報告等信息； 現(xiàn)場觀察太古匯寫字樓的人員流動情況及照明作息和控制方式等。2.3.2調研結果重點觀察BMS系統(tǒng)中的Lighting&Power分項數(shù)據，結合現(xiàn)場調研，挑選幾 棟寫字樓進行分析。摘取典型周四棟辦公建筑

25、的逐時公共區(qū)照明數(shù)據，如圖2-19所示。并對Dorset, Devon, Oxford三棟樓進行更深一步的統(tǒng)計分析，摘取一年 的數(shù)據計算其統(tǒng)計特征值，繪制四分位圖如圖2-20,圖2-21和圖2-22。由以上結果可見，大型辦公建筑的照明、設備的使用作息規(guī)律更加明顯，尤 其是工作日中，每天的能耗水平及變化趨勢基本相同；全年的逐時四分位圖統(tǒng)計 結果同樣顯示其能耗水平十分集中且形狀固定，可見其隨機性較多人大開問辦公 室更加小，作息更加固定。kW300典型周（3.7 3.13）照明電耗變化曲線250200DevonDorsetOxfordCambridge0000000000 0 0 00 0 8 1

26、0 0 00 0 0 00 0 0 00 0 000000000000000000000000 3 0 30 3 0 3 0 3 03 0 3 03 0 3 03 0 3O一0 0 00 0 0 0 3 00 3 70 0 0 00 0 0 03 0 3 00 4 7 20000 000 0 0 30303030304714821488000000000000000000030303030381182158111225921132691623361372周一周二周三周四周五周六周日圖2-19太古匯4棟辦公樓典型周公共區(qū)照明電耗變化曲線300Onv32 onv?2 Onv12 Onvo2 onv

27、QV Onv81 onvTI Onv61 Onv51 Onv41 Onv31 Onv21 Onv11 onvol 009 008 007 006 005 004 003 002 Onv1 coo圖2-20 Devon典型工作日照明能耗四分位圖Dorset典型工作日照明能耗四分位圖30025020015010100 5003 COC2 003 009 CO早 coq CO彳 coq on51 00學 CO早 on2 onv1 009 89 88 87 Q6 85 84 83 82 81 80圖2-21 Dorset典型工作日照明能耗四分位圖Oxford典型工作日照明能耗四分位圖圖2-22 Oxf

28、ord典型工作日照明能耗四分位圖第3章 基于單個典型人的照明、設備計算模型3.1人員流動模型根據王闖提到的一種通過馬爾可夫鏈計算人員移動的方式26,應用丁此照明、設備能耗模型中，可考慮適當簡化，只考慮人員進出建筑（或辦公室）的移 動,而忽略其在建筑內部房間之間的移動過程。其中，以上班這一事件為例，采用馬爾可夫鏈進行計算的方法需要構建矩陣01場Pe Pai1 I 0 1其中，0表示室外，1表示建筑（或辦公室）內部。對丁上班這一事件而言， 即為某時刻，某一人員有P00的概率繼續(xù)留在室外不來上班，有 P01 = 1-P00的概率 至U達辦公室來上班，而一旦到達辦公室就不會再出去。按照上班時間開始向前

29、推算，早間室內人員的到達時間與上班時間之差符合 幾何分布特征，由最早上班時間和規(guī)定上班時間通過統(tǒng)計分布進行計算可得預期 平均到達時間，根據馬爾科夫鏈性質可推得矩陣中 P00的計算方法如下：由此求得概率值P00和P01,完成馬爾可夫矩陣，即可以隨機模擬計算人員上 班的情況。下班的情況與此類似，但過程相反，中午離開去吃飯與吃完飯回辦公 室的過程也符合同樣相似的規(guī)律。至此，人員移動的情況可以采用規(guī)定上班時間、最早上班時間、規(guī)定下班時 問、最晚下班時間、規(guī)定午休開始時間、最晚離開午飯時間、規(guī)定午休結束時間、 最早午飯歸來時間八個特征參數(shù)描述的馬爾可夫鏈進行模擬計算。由此計算人員 流動結果，并為之賦予不

30、同的照明、設備控制相關的典型人類型，即可作為人員 流動結果輸入后續(xù)模型參與計算。3.2控制動作模型3.2.1模型構建思路根據單人辦公室的調研結果進行總結分析，重點觀察期開關燈瞬間的觸發(fā)因 素，可見不同人對丁照明和設備的操作行為差別很大，從而導致了各單人辦公室 的照明和設備能耗上的顯著差異。但對丁多種多樣的行為模式，可以放在同樣的 框架中進行討論，即總結為采用不同特征參數(shù)來代表的單個典型人控制動作模 型。首先，影響照明能耗的開關燈模式如圖3-1所示，跟從兩條主線，受人員流動情況影響的同時受照度影響。人員上班到來時會進行判斷是否立即開燈，中午 離開會判斷是否關燈，中午回來若燈是關的再次判斷是否開燈

31、，晚上下班離去判 斷是否關燈；同時受照度影響，照度下降到一定程度會判斷是否開燈，照度上升 到一定程度會判斷是否照度足夠可以關燈。不同類型的典型人對應不同的可能性 序歹0,從而對丁照明控制表現(xiàn)出不同的行為方式。圖3-1照明開關燈模式圖3-2同理，可總結辦公設備（大部分指辦公電腦）的開啟和關閉模式，如圖 所示。其狀態(tài)變化只與人員流動情況相關，人員到來的時候隨即開啟設備，中午 離開時可能會關閉顯示器，晚間離開時可能會關閉顯示器，關閉主機，兩者都關 閉或兩者都不關閉。LH畦千:圖3-2辦公設備開啟和關閉模式圖.'.j3.2.2定量刻畫方法對單人辦公室的測試結果進行統(tǒng)計規(guī)律分析，嘗試采用定量化的

32、方法刻畫照 明、設備能耗的關鍵影響因素的影響方式。照明模型采用一個特定的概率序列描述人員活動對丁照明開啟情況的影響：到來時（包括早間和午間）按一定概率 P1開燈；中間離開時按一定概率P2關燈；下班離開時按一定概率P3關燈。照度影響采用概率曲線的方法進行描述（圖3-3）:隨著室內照度的減小，開燈概率逐步變大，對丁不同類型的典型人有不同的反應曲線，采用開燈概率為50% 時的室內照度值L1作為特征參數(shù)對曲線形狀加以描述；室內照度增大時，關燈 的概率逐步增大，同樣符合概率曲線特征，采用關燈概率為50%時的室內照度值L2作為特征參數(shù)進行描述。如所示，由測試結果可見，初步認為其反應曲線形狀 基本符合類似對

33、數(shù)函數(shù)形狀?？偨Y調研結果中單個人的行為，統(tǒng)計典型人在不同 照度水平下開燈行為所占總出現(xiàn)次數(shù)的頻率，如圖3-4所示，可進行一定程度上的驗證。若增大樣本量或檢測時間，采用各種照度下的開燈頻率預測概率，可以 得到更加準確的曲線描述，此方面有待進一步的研究深入。圖3-3照度影響的定量刻畫示意圖設備模型設備開啟和關閉只受人員流動情況影響，其影響方式同樣可以采用一個概率 序歹0進行描述：早上到來開啟設備概率為1;中午離開按一定概率P4關閉顯示器；下班離開按一定概率P5關閉顯示器；下班離開按一定概率P6關閉主機。3.2.3特征參數(shù)取值以單人辦公室的調研結果基礎，采用統(tǒng)計歸納的方法討論特征參數(shù)的取法。人員移動

34、特征參數(shù)主要有定上班時間、最早上班時間、規(guī)定下班時間、最晚 下班時間、規(guī)定午休開始時間、最晚離開午飯時間、規(guī)定午休結束時間、最早午 飯歸來時間，以及一個迭代步長（有要求精度決定）。各時間點可通過對丁不同 建筑的實地調研加以確定。歸納出三種典型人的行為方式，分別為 A類（開燈較多的類型）、B類（開 燈一般的類型）、C類（開燈較少的類型），其特征參數(shù)總結如表 3-1:表3-1三類典型人的照明控制特征參數(shù)類型剛到來時開燈概率50%時的照度閾值中間離開關燈概率下班離開關燈概率50%時的照度閾值A類0.8400lux00.3650lux（開燈較多的類型）B類0.5300lux0.30.6550lux（開

35、燈一般的類型）類型剛到來時開燈概率50%時的照度閾值中間離開關燈概率下班離開關燈概率50%時的照度閾值C類（開燈較少的類型）0.2200lux0.60.9450lux同理，將設備的開啟和關閉模式同樣總結為三種典型人的行為模式： A類（很 少關電腦的類型）、B類（關電腦情況一般的類型）、C類（經常關電腦的類型）， 歸納其對應特征參數(shù)如表 3-2:表3-2三類典型人的設備控制特征參數(shù)類型關顯示器概率1關閉主機概率關顯示器概率A類（很少關電腦的類型）00.60.8B類（關電腦情況一般的類型）0.40.80.9C類（經常關電腦的類型）0.8113.3模型計算校驗為了校驗模型計算方法的可信度，采用單人辦

36、公室 C為例進行模擬計算，并 與實際情況，進行對照。由丁人員移動模型引自王闖博士論文中人員移動模型， 因此，此部分檢驗直接將人員移動的真實情況輸入模型，用以驗證照明開關燈模 型與設備開啟和關閉模型的有效性。對丁單人辦公室C的輸入參數(shù)如表3-3所示：表3-3單人辦公室C模擬計算輸入參數(shù)P10.2(lux)450中間離開時關燈概率 P30.6中午離開關閉顯示器概率P40.8下班離開時關燈概率 P30.9下班離開關閉主機概率 P61照度降彳研燈閾值（lux）200P51單次模擬計算五天內，單人辦公室 C的照明和設備使用情況的結果如圖 3-5 （紅色表示模擬計算結果，藍色表示實測結果），可見與真實情況

37、比較相符。由 丁模型計算過程與隨機概率有關，因此多次重復計算取平均值，可得其預期照明、 設備能耗，與實際能耗進行對比（圖3-6和表3-4）,可見無論從單次計算結果的趨勢上，或是從多次重復計算的統(tǒng)計結果上，該模型都能比較好的描述顯示狀況, 證明該模型的有效性。表3-4單人辦公室 C重復模擬計算結果（100次）-(kWh)(kWh)(kWh)照明0.0480.0450.0082設備0.1520.1700.0741第4章 對于多人開間辦公室的擴展模型同一開問辦公室中人數(shù)多丁 5人，不多丁 100人的情況下，可以認為屆丁多 人大開問辦公室的情況加以討論。實際調研中發(fā)現(xiàn)，如圖4-1所示，以照明情況為例，

38、單人辦公室與多人大開 間辦公室的作息存在很大不同：單人辦公室大多作息隨機，開啟時間少，能耗較 低；多人大開問辦公室則相對作息固定，開啟時間長，能耗較高。為了探究其原 因，考慮將單個典型人的照明、設備計算模型進行疊加，結合單人在多人辦公室 中需要調整的因素，建立針對多人大開問辦公室的擴展模型。ianr >HI I >M I!H Ikk IH l 卜一-/時好-|+1»«-卅卜 j-W+j-+44叫 14,141 i II I j | is II I | ihl I|a| | i"dk| j la'al I | ir', I i I ! l

39、| i i i >1 IQI i i >1 igi >1 ,1 ' I i iI ii'iii I ir'i I I 111 >1 I I ari >1 II .,rH 1 11 111 J1111111111 111 *1111 11 !l I 11 "11 I 1111 -l 1111111111 'll1 "III- 1 *111作息固定，； 開啟時河| I長，能耗； :較高 !土 -公.堊舊研辦.至-T q ：»! S ih : 9 £ I :禾捉E w 而,曜 il；Sa a 

40、9; > r- 3 - -' - :i 竺 M 3 2：! T £ 5 it：!: ： 5 !_ i ? 二二 或蘭匚 2-=S mMJ B ggi j SHS W W!»圖4-1單人辦公室與多人辦公室的照明特征差異示意圖4.1單人辦公室至多人辦公室的模型拓展由單個典型人的照明、設備能耗計算模型拓展至多人大開問辦公室中，需要 在單人的控制動作模型與人員流動模型的基礎上，將多人結果累加，并進一步考 慮其辦公室照明系統(tǒng)情況（照明分區(qū)，照度分布等）及多人問相互影響效果（例如離開時分區(qū)內有其他人則不會考慮關燈）。綜上所述，建立模型計算框圖如圖4-2所示：不變預計關燈后

41、是否仍滿足-N，、需求/rYesP5概率關燈圖4-2多人辦公室照明能耗計算模型框圖同理，建立針對多人大開問辦公室的設備能耗計算模型，其相互影響關系較弱，基本只需要將模型進行累加。其模型計算框圖如圖4-3所示：開啟對應設備圖4-3多人辦公室設備能耗計算模型框圖4.2模型計算校驗采用以上模型對丁舊土木館研究生一室的人員流動、照明能耗、設備能耗情 況進行模擬計算。結合實地調研情況，歸納其輸入參數(shù)如表4-1:表4-1研究生一室模擬計算輸入參數(shù)輸入參數(shù)（研究生室）規(guī)定上班最晚離卅A O人均設備時間晚飯時間18裝機功率100最早上班晚間休息d n設心24h設備匕到達時間8貝結束時間19|裝機功率0相關顯示

42、器占關規(guī)定下班最早晚飯2118電腦功耗0.2時間歸來時間比例最晚下班23A類人數(shù)7照 內區(qū)分區(qū)4輸入參數(shù)（研究生一室）離開時間明數(shù)相關規(guī)定午休開始時間12B類人數(shù)7外區(qū)分區(qū) 數(shù)1最晚離卅13C類人數(shù)6照明裝機午飯時間功率585規(guī)定午休14上午人員0.324h照明0結束時間系數(shù)裝機功率最早午飯13下午人員0.6歸來時間系數(shù)外區(qū)逐時0,0,0,0,0,0,0,47,130,292,329,247,270,25晚間休息17晚間人員0.3照度4,240,146,60,0,0,0,0開始時間系數(shù),0,0,0設定參數(shù)，對舊土研究生一室嘗試進行模擬計算，以照明能耗為例，某次的 模擬計算結果如圖4-4所示。由

43、于模型采用隨機生成的計算模式，而實際發(fā)生的 情況也是隨機進行的，因此為了校驗模型的準確性，應該采用多次重復計算，與 實測平均值進行統(tǒng)計層面對比的方法來檢驗模型的可用性。圖 4-5、圖4-6和圖 4-7中結果為重復計算該模型100次得到的統(tǒng)計結果四分位圖，與實測值的平均 情況進行對比的結果。表4-2和表4-3中所示為模型計算結果統(tǒng)計累計平均值與 實測累計平均值的對比結果。由各項對比結果可見，該模型無論從累積結果或是 曲線形狀情況上都與實測結果比較符合，從而證明模型的可用性。一人員實測一人員計算一照明實測一照明計算圖4-4研究生一室人員情況及照明能耗的單次模擬結果與實測對比研究生一室人員流動情況計

44、算與實測對比圖一實測平均值Tt算平均一5%置信區(qū)間TS分也辱圖4-5研究生一室人員流動模擬結果與實測對比圖16001400120010008006004002000研究生一室照明功率情況計算與實測對比圖700600500400300200100一實測平均值二計算平均_泓置信區(qū)間乜分位臥圖4-6研究生一室照明功率模擬結果與實測對比圖研究生一室設備能耗情況計算結果統(tǒng)計圖一實測平均值二計算平均一5%置信區(qū)間-ffl會位臥圖4-7研究生一室設備功率模擬結果與實測對比圖 表4-2照明能耗模擬計算日累計平均值與實測對比照明能耗模型能耗計算累計電耗（kWh/天）7.15計算標準差（kWh ）0.59實測累計

45、電耗（kWh/天）7.02表4-3設備能耗模擬計算日累計平均值與實測對比設備能耗模型能耗計算累計電耗（kWh/天）16.59計算標準差（kWh）1.67實測累計電耗（kWh /天）16.11第5章針對整棟辦公建筑的擴展模型當考慮的范圍擴大到整棟辦公建筑， 其室內人員數(shù)量大幅增加，當達到1000 人以上的量級時，可以認為已經達到了大型辦公建筑的考慮范圍。通過對比舊土木館研究生一室與香港太古辦公樓的照明功率實測曲線（圖5-1）可見，對丁多人大開問辦公室而言，其照明開啟作息較單人辦公室更為固定， 但仍存在一定程度的隨機性，并且傍晚時會出現(xiàn)較明顯的受外界照度下降影響的 開燈現(xiàn)象；而一旦擴大到了大型辦公

46、建筑的層次，其作息逐漸固定，能耗水平穩(wěn) 定，且照明受外界照度影響不顯著。為了探究其問題，我們將模型進一步拓展到 整棟辦公建筑的層次進行探討。W舊土研一實測照明功率曲線cp2011-3-13-1建筑 Lighting&Pow葭化曲線oo oo)0o 5on- on 9on- on oco oo 6CO OO 3on- on 9on- on oco oo 6OO 3Qu oo 9占公實曲戔太辦樓測幺/作息固定, 水平穩(wěn)定, 受照度影 響不明顯作息較固定, 但仍有一定 隨機性，且 受照度影響 較明顯圖5-1多人辦公室與整棟辦公建筑照明特征差異示意圖5.1多人辦公室至整棟辦公樓的拓展當模型由多

47、人辦公室拓展到整棟辦公建筑的層次時，其主要思路比較活晰, 即為將多個多人大開問辦公室和單人辦公室的模型以建筑信息為基礎進行累加, 從而得到整棟辦公建筑的照明、設備計算模型。其模型建立的邏輯框圖如所示:圖5-2整棟辦公建筑照明、設備能耗計算模型邏輯框圖總結整棟辦公建筑照明、設備能耗模型中的相關影響因素作為補充輸入條件 如下：建筑信息（建筑形式、外窗、朝向、遮擋角度等）；辦公室房間信息（各類辦公室個數(shù)、面積等）；人員類型分布（每間辦公室中各類典型人數(shù)量等）；照明、設備系統(tǒng)情況（照明、設備裝機功率、照明分區(qū)、控制方式等）人員行為模式（到來離開平均時間、各類典型人控制動作概率參數(shù)等）5.2模型計算與實

48、測對比采用上述大型辦公建筑的照明、設備能耗計算模型，應用至北京發(fā)展大廈寫 字樓進行嘗試計算對比。結合之前對丁發(fā)展大廈的一系列調研結果，整理其模型 輸入參數(shù)如表5-1。表5-1發(fā)展大廈照明、設備能耗模型模擬計算輸入參數(shù)列表相關信息輸入條件建筑信息由平面圖建立DeST模型合并簡化，設定20個多人辦公室；辦公室房間信息每間辦公室5個內區(qū)照明分區(qū)，2個外區(qū)照明分區(qū)人員類型分布假設三種類型人均勻分配照明裝機功率300kW , 24h照明裝機功率 65kW; 照明、設備系統(tǒng)情況設備裝機功率 400kW , 24h設備裝機功率 60kW規(guī)定上班時間9:00，最早上班時間 7:00;規(guī)定下班時間17:00，最

49、晚下班時間 20:00; 人員行為模式規(guī)定午休開始時間12:00，最晚離開午飯時間13:00;規(guī)定午休結束時間14:00,最早午飯歸來時間 13:00由丁大型辦公類建筑分項計量數(shù)據或BMS系統(tǒng)中一般將照明與插座電耗歸為一項，因此將模型計算得到的照明與設備能耗相加，與實測結果比較，從而判 斷模型的可信度。首先嘗試計算一天內的照明&設備能耗曲線，與實測結果進行對比，結果如 圖5-3發(fā)展大廈人員情況與照明&設備能耗單次模擬結果與實測對比。同樣由丁模型采用隨機生成模式，因此采用多次計算的方式從統(tǒng)計規(guī)律上與 實測結果進行對比。由DeST建筑模擬軟件的采光計算模塊對發(fā)展大廈的采光情 況進行

50、模擬計算，得到各外區(qū)辦公室 8760小時的逐時照度結果。帶入模型進行 計算，得到一年中工作日的模擬計算結果，進行四分位圖的統(tǒng)計分析，并與實測 平均值進行統(tǒng)計意義上的對比，結果如圖5-4所示。統(tǒng)計發(fā)展大廈照明&設備能耗模擬計算結果的日累計平均值，并與實測日累計平均能耗相比較，結果如表 3-1。由各項對比結果可見，模型計算結果的累計值和曲線形狀都能夠較好地與實 測結果相符合，證明模型的可信度。一人員一照明設備實測一照明設備計算圖5-3發(fā)展大廈人員情況與照明&設備能耗單次模擬結果與實測對比發(fā)展大廈照明、設備能耗計算結果與實測統(tǒng)計平均值對比一實測平均值一計算平均一5%置信區(qū)間一四分位圖

51、圖5-4發(fā)展大廈照明&設備能耗模擬結果與實測對比圖表5-2發(fā)展大廈照明&設備能耗模擬計算日累計平均與實測對比計算累計電耗（kWh/天）計算標準差（kWh）實測累計電耗（kWh/天）發(fā)展大廈8681121.78766第6章模型應用6.1群集效應的作用效果群集效應表現(xiàn)在多人辦公室或是整棟辦公建筑中，人員集中到一定程度后， 對丁照明、設備能耗會產生的相應影響，使得照明、設備開啟作息更加固定，隨 機性減弱，另一方面開啟時間比例也會有所增加從而導致更高的能耗水平。引入變異系數(shù)這一衡量標準，用以描述照明、設備能耗水平的穩(wěn)定性。變異 系數(shù)=標準差/統(tǒng)計平均值，因此可以排除規(guī)模不同帶來的影響，

52、準確描述不同情 況下的隨機性大小。變異系數(shù)越小，即數(shù)據越集中，隨機性越小，表現(xiàn)在物理意 義上就是作息越固定，能耗水平越集中、越穩(wěn)定。以舊土木館研究生一室所代表的多人大開問辦公室照明模型為例，其他參數(shù) 維持原模型不變，調整室內人數(shù)一項，按照人數(shù)從 1個增加到5個，再增加到20 個的情況分別進行計算對比，觀察隨著共用辦公室的人數(shù)增加的情況下群集效應 的作用效果。單次的模擬計算結果如圖 6-1所示，可以初步看出隨室內人數(shù)的增加，照明 開啟時間比例增加，至20人時已經基本全天開啟。多次重復計算，得到不同人 數(shù)下的日累計照明能耗的統(tǒng)計平均值，對比結果如圖6-2所示?？梢娡晦k公室內，共用人數(shù)增加，互相影響作用，導致照明開啟時間越長，能耗水平越高；另 一方面，觀察表6-1中不同人數(shù)情況下