引言我国正处于工业化和城市化发展的重要阶段，随着居民生活水平的不断提高，建筑能源消耗逐步增长至整个社会能源消耗的1/3[1]。在我国北方的部分地区，城镇建筑能耗甚至高达50％[2]。因此实现建筑节能对提升建筑能效、降低排放、实现环保等具有重要的意义。公共建筑中，建筑空调能耗约占建筑总能耗的1/2[3]。建筑设计阶段，建筑空调负荷决定了建筑空调系统的能耗和初投资。我国在《公共建筑节能设计标准》中强制规定，供暖空调热负荷必须进行动态计算[4]。文中分析公共建筑负荷的影响因素，采用DeST模拟软件对大连某公共建筑的建筑负荷进行模拟，分析含湿量、干球温度、太阳散射辐射强度、太阳直射辐射强度与建筑空调热负荷之间的联系。采用SPSS软件对以上变量进行多元回归预测分析，建立供暖空调负荷预测回归方程，为建筑的空调负荷计算提供参考。1寒冷地区公共建筑空调负荷影响因素分析建筑负荷根据建筑物所在的地理位置、建筑设计及其结构、建筑使用条件及建筑内部设备配置情况等变化，影响因素较多，分为外扰因素和内扰因素。外扰因素主要包括气象参数、建筑朝向窗墙比、体形系数、围护结构性能等；内扰因素主要包括室内人员的密度、在室率以及人均散热量、照明及设备散热等。1.1气象参数寒冷地区涉及14个省、市、自治区，其气候特点是冬季漫长、寒冷和干燥，平原地带夏天炎热潮湿，高原地带夏天凉爽，降水相对密集。全年气温变化幅度较大，日照比较富裕。春秋两季不明显，气温变化显著。春季雨雪稀少，多风沙天气，夏秋季冰雹和雷暴众多[5]。最冷月平均气温为-10~0 ℃，日平均气温不大于5 ℃的天数为90~145 d。大连年平均气温10 ℃左右，极端最低气温-28~-18 ℃，年平均降水量500~850 mm，年平均日照时数2 621 h，约占日照率的60%，冬季无严寒，夏季无酷暑，降雨集中，季风明显，选取大连典型气象年的气象数据进行模拟分析。1.2建筑朝向窗墙比有研究对青岛地区某办公建筑的建筑负荷能耗进行模拟计算，研究公共建筑的朝向窗墙比与建筑空调能耗、供暖能耗以及建筑总能耗之间的关系[6]。研究表明，窗墙比增大，建筑的供暖和空调能耗及建筑总能耗也增加；其中东向和西向窗墙比影响最大，南向次之，北向最小。建筑夏季有外遮阳措施时，为了有效地降低建筑总能耗，可以增大南向窗墙比；朝向窗墙比与供暖空调负荷之间呈线性相关关系。1.3体形系数建筑的体形系数在建筑设计中至关重要，建筑的围护结构热工参数取值由体形系数决定。体积一定的建筑，体形系数越大，建筑与环境的接触面积越大，建筑的散热量越大，建筑能耗越高。因此，设计师应尽量将建筑设计成长宽比较接近的平面形式；同时体形系数S对供暖能耗的影响远大于对空调能耗的影响[7]。建筑表面凹凸越多，层次感越强，体形系数越大，导致建筑能耗增大。因此，体形系数S与供暖空调负荷之间为线性正相关关系。1.4围护结构性能1.4.1屋顶、外窗、外墙热工性能影响围护结构传热的主要参数是传热系数K，且围护结构主要得热量来自屋顶、外窗、外墙等。围护结构传热系数增大导致公共建筑与环境的传热量增多，使建筑夏天得热量增大，空调冷负荷升高；建筑冬天失热量增大，空调热负荷升高。屋顶、外窗、外墙传热系数与供暖、空调负荷成正比。1.4.2建筑遮阳建筑遮阳通过技术手段遮挡阳光，减少直射室内的阳光，类型包括建筑自遮阳、建筑外遮阳和建筑内遮阳[8]。采用遮阳措施可以有效控制太阳光进入房间，降低空调负荷和照明用电。建筑综合遮阳效果越差，透过外窗的太阳辐射越多，建筑得到的太阳辐射量越大，虽然减少了冬季采暖期的空调热负荷，但增加了夏季空调冷负荷。综合遮阳系数与办公建筑负荷之间为线性相关，影响比例仅为0.07[9]。1.5建筑内扰公共建筑的建筑负荷主要由人员、照明及设备散热产生的热量组成，建筑内扰的动态情况由上述三者的密度及使用时间决定。建筑的人员、照明及设备散热因素随建筑类型改变而变化，但是同类建筑之间具有较相似的运行模式，如照明和设备种类、人员和照明休息时间，该部分建筑符合主要以电能为主。文中的模拟计算参考《公共建筑节能设计标准》进行设定。2建筑负荷模拟2.1分析方法文中着重考虑室外环境对寒冷地区办公建筑供暖空调负荷的影响，包括含湿量、干球温度、太阳散射辐射强度、太阳直射辐射强度。选取寒冷地区大连某办公建筑为研究对象，基于各因素不同情况下采用DeST软件进行全年动态模拟，负荷计算结果使用SPSS软件进行多元线性回归分析，得出该办公建筑的供暖空调负荷预测方程。2.2基本参数2.2.1外扰因素采用DeST软件建立办公楼建筑模型，根据建筑设计规范《公共建筑节能设计标准》，对建筑外扰参数进行全局设定，包括朝向窗墙比和围护结构热工参数等。建筑外扰参数全局设定如表1所示。10.3969/j.issn.1004-7948.2023.04.002.T001表1建筑外扰参数全局设定外扰参数数值体形系数0.12东向窗墙比0.81南向窗墙比0.77西向窗墙比0.81北向窗墙比0.57外墙传热系数/[W/(m2·K)]0.33屋顶传热系数/[W/(m2·K)]0.27楼板传热系数/[W/(m2·K)]0.47外窗传热系数/[W/(m2·K)]1.00外墙太阳辐射吸收系数0.55外窗太阳得热系数SHGC0.43外窗遮阳系数SC0.49屋顶太阳辐射吸收系数0.552.2.2内扰因素办公楼不同房间的内扰参数设定如表2所示。10.3969/j.issn.1004-7948.2023.04.002.T002表2办公楼不同房间内扰参数设定房间类型人员密度/(人/m2)人均发热量/W人均产湿量/(kg/h)人均新风量/(m3/h)灯光最大功率/(W/m2)设备最大功率/(W/m2)办公室0.10660.102301813密集办公室0.25610.109301120会议室0.30610.10930511休息室0.30620.06830110餐厅0.77660.102201315包房0.07610.109301513厨房0.10610.2601 8001315大厅0.05580.18420150卫生间0.13660.10230180走廊0.02580.1842050不同热扰下各个传热方式的分配比例如表3所示。10.3969/j.issn.1004-7948.2023.04.002.T003表3不同热扰下各个传热方式的分配比例内扰项对流部分四周/%辐射部分/%天花板/%缺省人员热扰0.5501040缺省灯光热扰0.3405010缺省设备热扰0.733.3333.3333.33内扰的动态情况由人员在室率、照明及设备的密度及使用时间决定，为了准确模拟该办公楼建筑的逐时负荷情况，设定内扰作息规律，以反映办公楼内扰参数逐时分布。办公楼建筑的人员在室率、照明开启率、设备使用率如表4~表6所示。办公楼建筑的空调系统的工作时间为8：00~22：00。10.3969/j.issn.1004-7948.2023.04.002.T004表4办公楼建筑的人员在室率星期0：00~8：008：00~12：0012：00~13：0013：00~17：0017：00~18：0018：00~22：0022：00以后周一至周五01003010050100周六、周日030103020100%10.3969/j.issn.1004-7948.2023.04.002.T005表5办公楼建筑的照明开启率星期0：00~8：008：00~15：0015：00~17：0017：00~19：0019：00~22：0022：00以后周一至周五05070901000周六、周日0305090500%10.3969/j.issn.1004-7948.2023.04.002.T006表6办公楼建筑的设备使用率星期0：00~8：008：00~12：0012：00~13：0013：00~17：0017：00~18：0018：00~22：：0022：00以后周一至周五01003010050100周六、周日030103020100%该办公楼空调系统热舒适标准为：工作时间的室内温度夏季为24~27 ℃，冬季为20~22 ℃，春秋季为22~24 ℃，其他时间为自然室温；工作时间的室内湿度夏季为50％~60％，冬季为35％~40％，春秋季为50％~60％，其他时间为自然相对湿度。3供暖空调负荷预测3.1多元回归预测采用DeST软件参考大连的典型气象年气象数据进行模拟。采用SPSS软件，以该办公楼在供暖季的热负荷模拟结果为因变量，与含湿量、干球温度、太阳直射辐射强度、太阳散射辐射强度进行逐步多元回归分析，建立相应的负荷预测方程。多元回归分析将相关变量中的一个变量视作因变量，其他一个或多个变量视作自变量，建立多个变量间的数学模型。影响空调热负荷的4个自变量（含湿量、干球温度、太阳直射辐射强度、太阳散射辐射强度）依次进入回归模型，建立最佳预测模型并进行验证讨论。选取该办公楼供暖季内各模拟日8：00~22：00的共计2 111组数据，进行逐时热负荷值与气象数据研究。多元回归分析结果如表7所示。10.3969/j.issn.1004-7948.2023.04.002.T007表7多元回归系数统计回归项未标准化系数标准化系数t显著性共线性统计B标准错误Beta容差VIF常数项298.7283.256—91.7550.000—含湿量/(g/kg)10.3311.1320.1129.1310.0000.2983.352干球温度/℃-23.4270.288-1.008-81.3730.0000.2953.394太阳散射辐射/(W/m2)-0.0830.011-0.053-7.7900.0000.9831.018太阳直射强度/(W/m2)-0.0740.007-0.081-10.2930.0000.7321.365由表7可知，将含湿量、干球温度、太阳直射辐射强度和太阳散射辐射强度加入研究模型，其VIF分别为3.352、3.394、1.018、1.365，数值均小于5，表明以上4种因素不具有多重共线性，具有独立性。含湿量、干球温度、太阳直射辐射强度和太阳散射辐射强度的显著性均小于0.005，表明以上4种因素均能够显著影响热负荷。其中，干球温度、太阳直射辐射强度和太阳散射辐射强度负向影响热负荷，3种因素值越小，热负荷越大；含湿量正向影响热负荷，含湿量越大，热负荷越大。负荷预测回归方程为：Q=298.728+10.33x1-23.427x2-0.083x3-0.074x4 （1）式中：Q——热负荷，W/m2；x1——含湿量，g/kg；x2——干球温度，℃；x3——太阳散射辐射强度，W/m2；x4——太阳直射强度强度，W/m2。3.2回归方程的检验得到空调负荷预测回归方程后，需对回归方程进行检验。利用确定系数R2进行检验，其值为相关系数的平方，反映回归方程的拟合程度，R2值越高，表明其拟合程度越好。经检验干球温度、含湿量、直射辐射强度和散射辐射强度可以解释热负荷变化情况的90.5%。热负荷残差直方图如图1所示。10.3969/j.issn.1004-7948.2023.04.002.F001图1热负荷残差直方图由图1可知，标准差为99.9%，钟形曲线的形状接近正态分布的形状。热负荷散点图如图2所示。10.3969/j.issn.1004-7948.2023.04.002.F002图2热负荷散点图由图2可知，变量的标准化残差值和标准化预测值的交叉散点图中的点在数值0的周围水平随机分布。表明文中所选样本的观测值满足正态性和齐一方差的假设。4结语选取大连某办公建筑为研究对象，首先研究公共建筑的影响因素，并采用DeST软件对该建筑的供暖空调负荷进行模拟，着重分析含湿量、干球温度、太阳散射辐射强度、太阳直射辐射强度与空调热负荷之间的关系，对负荷计算结果采用SPSS软件进行多元回归分析，得出以下结论：（1）气象参数、建筑朝向窗墙比、体形系数、围护结构性能以及建筑内扰显著影响建筑负荷，而建筑遮阳影响不大，且建筑朝向窗墙比、体形系数、围护结构性能与建筑负荷呈线性相关关系。（2）根据SPSS软件回归分析显示，含湿量、干球温度、太阳散射辐射强度、太阳直射辐射强度的方程系数分别为10.331、-23.427、-0.083、-0.074，常数项系数为298.728。研究得出公共建筑的空调负荷影响因素以及适用于寒冷地区大连公共建筑的供暖空调负荷预测方程，预测结果展现该公共建筑在供暖季内的逐日负荷变化趋势，为建筑的空调负荷计算提供便捷的计算方法。