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基于全局能耗的酒店外窗设计参数优化
1
作者
刘缦纾
王晓亮
+5 位作者
魏庆芃
李姝靓
张辉
程炳华
廖洋洲
麦贤敏
《制冷与空调(四川)》
2025年第2期162-169,204,共9页
外窗作为建筑围护结构的薄弱环节,其造成的热损失约占建筑总热损失的一半以上,合理的外窗设计对建筑节能具有极其重要的意义。外窗一方面带来太阳的光和热,同时较小的热阻也增加了室内外的温差传热,外窗的光热作用对建筑照明、采暖和空...
外窗作为建筑围护结构的薄弱环节,其造成的热损失约占建筑总热损失的一半以上,合理的外窗设计对建筑节能具有极其重要的意义。外窗一方面带来太阳的光和热,同时较小的热阻也增加了室内外的温差传热,外窗的光热作用对建筑照明、采暖和空调能耗产生耦合交叉的影响。然而,目前关于外窗的研究却很少从全局能耗的角度分析外窗设计参数对建筑的综合节能作用。基于此,以成都某酒店建筑为案例,采用建筑能耗模拟和实验验证相结合的方法开展外窗全局节能优化研究。结果表明,窗墙比对全局能耗的影响最大,节能潜力在20%以上,其次是外窗朝向,当朝向为南时,全局能耗最低,最大可节能7.1kWh/m^(2)。而日射得热系数和传热系数的优化潜力相对较低,传热系数每降低0.1W/(m^(2)·K),全局能耗降低0.19kWh/m^(2);日射得热系数每增加0.1,全局能耗增加0.94kWh/m^(2)。研究可为酒店外窗的节能优化设计和改造提供技术支撑和方法指导。
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关键词
建筑外窗
全局能耗
节能优化
设计参数
能耗模拟
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职称材料
基于长短期记忆网络的短期空调冷负荷预测
被引量：
8
2
作者
肖紫薇
刚文杰
+1 位作者
袁嘉琦
赵炜哲
《暖通空调》
2022年第4期132-137,共6页
提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的短期空调冷负荷预测模型,仅采用历史负荷数据预测未来1 d的逐时冷负荷。通过与传统的BP神经网络模型进行对比,验证其准确性。为了进一步提高模型预测精度,对网络结构(包括输入层、输出层及隐含层...
提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的短期空调冷负荷预测模型,仅采用历史负荷数据预测未来1 d的逐时冷负荷。通过与传统的BP神经网络模型进行对比,验证其准确性。为了进一步提高模型预测精度,对网络结构(包括输入层、输出层及隐含层神经元数量)与预测策略进行了优化,获得最优的预测模型。结果表明,基于LSTM的预测模型可实现准确的负荷预测,且与BP神经网络模型相比,预测精度更高,均方根误差和均方根误差的变异系数分别降低116 kW和5.42%。对LSTM模型优化的结果表明:利用历史7 d负荷数据预测未来1 d的逐时空调负荷是最佳的输入输出组合选择;隐含层神经元数量为60时,模型精度较高且较为稳定;采用分步输出的预测策略能降低峰值负荷时的预测误差,提高负荷预测精度。
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关键词
空调
冷负荷预测
预测模型
长短期记忆网络
神经网络
神经元
均方根误差
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职称材料
题名
基于全局能耗的酒店外窗设计参数优化
1
作者
刘缦纾
王晓亮
魏庆芃
李姝靓
张辉
程炳华
廖洋洲
麦贤敏
机构
西南民族大学建筑学院
西南民族大学中国-葡萄牙文化遗产保护科学“一带一路”联合实验室
清华大学建筑学院
北京清华同衡规划设计研究院
有限公司
三亚嘉
悦
开发
建设
有限公司
武汉大悦城房地产开发有限公司
出处
《制冷与空调(四川)》
2025年第2期162-169,204,共9页
基金
国家自然科学基金项目“基于全局能耗的建筑外窗光热耦合作用效应及协同优化研究”(52008358)
四川省创新团队项目“高原建筑生态适应性四川省青年科技创新研究团队”(2022JDTD0008)
西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(2020NYB38)。
文摘
外窗作为建筑围护结构的薄弱环节,其造成的热损失约占建筑总热损失的一半以上,合理的外窗设计对建筑节能具有极其重要的意义。外窗一方面带来太阳的光和热,同时较小的热阻也增加了室内外的温差传热,外窗的光热作用对建筑照明、采暖和空调能耗产生耦合交叉的影响。然而,目前关于外窗的研究却很少从全局能耗的角度分析外窗设计参数对建筑的综合节能作用。基于此,以成都某酒店建筑为案例,采用建筑能耗模拟和实验验证相结合的方法开展外窗全局节能优化研究。结果表明,窗墙比对全局能耗的影响最大,节能潜力在20%以上,其次是外窗朝向,当朝向为南时,全局能耗最低,最大可节能7.1kWh/m^(2)。而日射得热系数和传热系数的优化潜力相对较低,传热系数每降低0.1W/(m^(2)·K),全局能耗降低0.19kWh/m^(2);日射得热系数每增加0.1,全局能耗增加0.94kWh/m^(2)。研究可为酒店外窗的节能优化设计和改造提供技术支撑和方法指导。
关键词
建筑外窗
全局能耗
节能优化
设计参数
能耗模拟
Keywords
Building exterior window
Global energy consumption
Energy-saving optimization
Design parameters
Energy consumption simulation
分类号
TU83 [建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
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职称材料
题名
基于长短期记忆网络的短期空调冷负荷预测
被引量：
8
2
作者
肖紫薇
刚文杰
袁嘉琦
赵炜哲
机构
华中科技大学
武汉大悦城房地产开发有限公司
出处
《暖通空调》
2022年第4期132-137,共6页
文摘
提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的短期空调冷负荷预测模型,仅采用历史负荷数据预测未来1 d的逐时冷负荷。通过与传统的BP神经网络模型进行对比,验证其准确性。为了进一步提高模型预测精度,对网络结构(包括输入层、输出层及隐含层神经元数量)与预测策略进行了优化,获得最优的预测模型。结果表明,基于LSTM的预测模型可实现准确的负荷预测,且与BP神经网络模型相比,预测精度更高,均方根误差和均方根误差的变异系数分别降低116 kW和5.42%。对LSTM模型优化的结果表明:利用历史7 d负荷数据预测未来1 d的逐时空调负荷是最佳的输入输出组合选择;隐含层神经元数量为60时,模型精度较高且较为稳定;采用分步输出的预测策略能降低峰值负荷时的预测误差,提高负荷预测精度。
关键词
空调
冷负荷预测
预测模型
长短期记忆网络
神经网络
神经元
均方根误差
Keywords
air conditioning
cooling load prediction
prediction model
long-short-term memory network
neural network
neuron
root mean squared error
分类号
TU831.2 [建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于全局能耗的酒店外窗设计参数优化
刘缦纾
王晓亮
魏庆芃
李姝靓
张辉
程炳华
廖洋洲
麦贤敏
《制冷与空调(四川)》
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于长短期记忆网络的短期空调冷负荷预测
肖紫薇
刚文杰
袁嘉琦
赵炜哲
《暖通空调》
2022
8
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职称材料
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