ISSN 2304-6600 (Online)
ISSN 1997-0935 (Print)



Безопасность строительных систем. Экологические проблемы в строительстве. Геоэкология

ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ГОДОВОГО ХОДА ТЕМПЕРАТУРЫ НАРУЖНОГО ВОЗДУХА И ЕЕ ЗНАЧЕНИЙ В ТЕПЛЫЙ ПЕРИОД

  • Самарин Олег Дмитриевич - Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ)
DOI: 10.22227/1997-0935.2018.3.378-384
Страницы: 378-384
Предмет исследования: рассматриваются способы получения массивов климатических данных для моделирования воздушно-теплового режима помещений здания и оценки его годового энергопотребления. Отмечено, что большинство современных подходов в этой области опираются на понятие «типового года» и поэтому малопригодны для инженерной практики, так как требуют поиска, накопления и отбора большого объема значений климатических параметров. Цели: обобщение вероятностного подхода к получению массивов климатических данных на случай исследования годового хода среднесуточной температуры наружного воздуха и создания массива наружных температур в теплый период. Материалы и методы: в работе использована программная генерация массивов климатических данных методом Монте-Карло с применением датчика псевдослучайных чисел на основе линейного конгруэнтного алгоритма. Учет закономерного сезонного хода наружной температуры при этом осуществляется за счет использования «плавающих» математического ожидания и среднего квадратического отклонения. Реализована численная модель нестационарного теплового режима вентилируемого помещения на основе решения системы дифференциальных уравнений теплопроводности и теплообмена на поверхностях помещения. Результаты: приведены некоторые результаты расчета срочной температуры наружного воздуха в течение года и в теплый период с применением метода Монте-Карло для климатических условий Москвы. Выполнено сравнение результатов оценки нестационарного теплового режима вентилируемого помещения при использовании среднесуточных температур наружного воздуха в течение месяца по климатическим данным и по результатам программной генерации. Выводы: показано принципиальное совпадение статистического распределения наружных температур и поведения температуры внутреннего воздуха по обоим сравниваемым вариантам. Отмечено, что метод Монте-Карло дает результаты, не отличимые с точки зрения инженерных потребностей от применения «типового года», и выявлена возможность практической реализации вероятностно-статистического принципа формирования климатических данных для некоторых расчетов, касающихся систем климатизации и теплового режима здания. Предложено применять предлагаемую методику при оценке годового энергопотребления зданий и оценки эффективности энергоресурсосбережения.
  • вероятностно-статистическое моделирование;
  • метод Монте-Карло;
  • климат;
  • типовой год;
  • теплый период;
  • воздушно-тепловой режим;
  • псевдослучайные числа;
  • математическое ожидание;
  • среднее квадратическое отклонение;
  • энергоресурсосбережение;
Литература
  1. Самарин О.Д. Вероятностно-статистический выбор массивов представительных климатических данных // Вестник МГСУ. 2016. № 2. С. 98-105.
  2. Самарин О.Д. О подтверждении вероятностно-статистических соотношений между расчетными параметрами наружного климата // Известия высших учебных заведений. Строительство. 2014. № 3. С. 66-69.
  3. Zukowski M., Sadowska B., Sarosiek W. Assessment of the cooling potential of an earth-tube heat exchanger in residential buildings. Vilnius : VGTU Publishers, 2011. Vol. 2. Pp. 830-834.
  4. Малявина Е.Г., Иванов Д.С. Разработка расчетного «типового» года для определения теплопотерь заглубленных в грунт частей здания // Труды Главной геофизической обсерватории им. А.И. Воейкова. 2014. № 571. С. 182-191.
  5. Гагарин В.Г., Иванов Д.С., Малявина Е.Г. Разработка климатологической информации в форме специализированного «типового года» // Вестник Волгоградского государственного архитектурно-строительного университета. Сер.: Строительство и архитектура. 2013. Вып. 31(50). Ч. 1. Города России. Проблемы проектирования и реализации. С. 343-349.
  6. Крючкова О.Ю. Инженерная методика расчета годовых затрат энергии и воды центральными установками кондиционирования воздуха // Интернет-вестник ВолгГАСУ. Сер.: Политематическая. 2013. Вып. 4 (29). Режим доступа: http://vestnik.vgasu.ru/attachments/ Kryuchkova-2013_4(29).pdf.
  7. Typical meteorological year user’s manual. TD9734, hourly solar radiation - Surface meteorological observations. Asheville, North Carolina : National Climatic Data Center, U.S. Department of Commerce, 1981.
  8. User’s manual for TMY2s (Typical Meteorological Years), NREL/SP4637668, and TMY2s, Typical Meteorological Years derived from the 1961-1990 national solar radiation database. Colorado : National Renewable Energy Laboratory, Golden, 1995.
  9. Weather year for energy calculations. Atlanta: American Society of Heating, Refrigerating, and AirConditioning Engineers, Inc. (ASHRAE), 1985.
  10. Умнякова Н.П. Климатические параметры типового года для теплотехнических инженерных расчетов // БСТ: Бюллетень строительной техники. 2016. № 8 (984). С. 48-51.
  11. de Larminat P. Earth climate identification vs. anthropic global warming attribution // Annual Reviews in Control. 2016. Vol. 42. Pp. 114-125.
  12. Кобышева Н.В., Клюева М.В., Кулагин Д.А. Климатические риски теплоснабжения городов // Труды Главной геофизической обсерватории им. А.И.Воейкова. 2015. № 578. С. 75-85.
  13. Wang J., Zhai Z., Jing Y., Zhang C. Influence analysis of building types and climate zones on energetic, economic and environmental performances of BCHP systems // Applied Energy. 2011. № 88 (9). Рp. 3097-3112.
  14. Wang X., Mei Y., Li W., Kong Y., Cong X. Influence of sub-daily variation on multi-fractal detrended analysis of wind speed time series // PLoS ONE. 2016. Vol. 11. No. 1. Pp. 6014-6284.
  15. Jedinák R. Energy efficiency of building envelopes // Advanced Materials Research. 2013. Vol. 855. Pp. 39-42.
  16. Hani A., Koiv T.-A. Energy consumption monitoring analysis for residential, educational and public Buildings // Smart Grid and Renewable Energy. 2012. Vol. 3. No. 3. Pp. 231-238.
  17. Naji S., Alengaram U.J., Jumaat M.Z. et al. Application of adaptive neuro-fuzzy methodology for estimating building energy consumption // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2016. Vol. 53. Pp. 1520-1528.
  18. Valiño V., Rasheed A., Perdigones A., Tarquis A.M. Effect of increasing temperatures on cooling systems. A case study: European greenhouse sector // Climatic Change. 2014. Vol. 123. No. 2. Pp. 175-187.
  19. Гагарин В.Г, Козлов В.В. О нормировании теплозащиты и требованиях расхода энергии на отопление и вентиляцию в проекте актуализированной редакции СНиП «Тепловая защита зданий» // Вестник Волгоградского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Строительство и архитектура. 2013. № 31-2 (50). С. 468-474.
  20. Рымаров А.Г., Савичев В.В. Особенности работы регенеративной системы вентиляции административного здания // Вестник МГСУ. 2013. № 3. С. 174-177.
  21. Погода и климат. Режим доступа: http://www.pogodaiklimat.ru/.
СКАЧАТЬ (RUS)