引言世界范围内的建筑能耗约占总能耗的40%[1]。目前，我国建筑领域能耗已上升为仅次于工业能耗的第二大能耗大户，并存在较大的刚性增长空间。我国高校建筑具有巨大的节能潜质[2-3]。长三角地区共有高校数450余所。因此，研究长三角地区的学生公寓楼能耗特征非常重要。Han[4]等研究发现，建筑能源使用主要受气候、建筑围护结构、建筑服务与能源系统、建筑运行与维护、使用者活动与行为、室内环境质量共6个因素的影响。行为节能是近几年研究的热点，以往研究高校学生宿舍能耗的方向主要在调查宿舍使用者的行为特征方面[5]。人员行为对建筑能耗具有巨大的影响[6-10]，但在设计阶段难以对人员行为进行预测[11]。Nikdel[12]等评估基于建筑人员行为的HVAC控制系统的节能效益，并发现人员行为对建筑能耗有着较大的影响。进行建筑能耗研究时，诸多学者采用Energy Plus软件进行模拟[13-15]，该软件的模拟精确度较好。目前，对建筑朝向、热舒适性等方面的研究越来越受到关注[16]。Andersen[17]等通过问卷调查发现，开暖气的住宅比例与室外温度有很强的相关性。Shen[18]等对人员采暖行为的驱动因素进行研究。随着生活水平的提高，宿舍能耗将会有更大的增长。长三角某高校学生公寓楼冬季使用分体式空调系统供暖，公寓楼内人员行动复杂，造成能源的大量损耗。对其中1幢公寓楼的每间宿舍内部电能消耗进行监测统计，通过用电量特征研究学生整体用能行为以及室外气候因素与人员行为的关系。1宿舍基本情况选取东华大学某栋学生公寓楼为研究对象，公寓位于上海市松江区的松江大学城内。该宿舍楼坐北朝南，宿舍楼总面积5 285.7 m2，长44.1 m，宽16.3 m，共七层，总高21.0 m，层高3.0 m，墙厚300 mm。典型楼层南向12间宿舍，北向8间，二楼北向有8间宿舍，南向10间。该类型宿舍为四人间，每间宿舍配备1台分体式空调，测试时间是为2020年10月1日至次年1月13日，包含过渡季节和寒假前的学生在校时间。测试期间的周平均温度变化如表1所示。10.3969/j.issn.1004-7948.2023.08.002.T001表1测试期间的周平均温度变化周次周平均温度周次周平均温度第1周21.4第9周12.6第2周21.0第10周9.7第3周18.3第11周7.1第4周17.2第12周6.6第5周17.1第13周7.1第6周17.0第14周4.0第7周18.9第15周1.6第8周14.2℃每个宿舍使用1个电表记录每日用电量，即插座用电、照明用电、空调用电合计值。宿舍中空调温度常设置26 ℃，制冷量为3 500 W，制热量为4 850 W。宿舍管理方面，空调、风扇、插座全天供电，照明在周一至周五的供电时间为6：00~23：00，周末供电时间为6：00~24：00。2能耗现状对比分析2.1秋季学期宿舍用电量特点分析通过观测宿舍楼电表数据，记录测试期间每个宿舍每天的用电数据。测试期间室外温度和单位宿舍能耗的日变化趋势如图1所示。在2020年10月9日至2020年11月18日期间，室外平均温度为18.25 ℃，较为温和，故能耗极低，保持2.3 kWh/d。在温度低于10 ℃时，即2020年11月18日之后，进入冬季，气温开始大幅下降，波动较为明显，从而引起能耗的较大波动。其中，2021年1月8日的能耗最大，为15.2 kWh/d。2020年12月30日出现极端天气，使能耗值大幅上升。在极端天气过后的2021年1月1日，室外温度为7 ℃。2020年11月23日室外温度为7 ℃由高温天气温度降低形成，2021年1月1日室外气温由极端天气后气温升高形成，后者墙体温度更低，辐射散热量大,导致能耗增加。10.3969/j.issn.1004-7948.2023.08.002.F001图1测试期间室外温度和单位宿舍能耗的日变化趋势第11周~第14周宿舍逐日能耗与室外温度变化如图2所示。第13周和第14周室外温度较低，人员使用空调制热取暖，建筑围护结构受外界温度变化的影响，建筑整体的能耗增加，而第11周、第12周气温较为稳定，建筑能耗波动相对较小。这表明室外温度较低时，人员用能行为不统一；但是气温急剧变化时，公寓楼内人员用能行为更加统一。10.3969/j.issn.1004-7948.2023.08.002.F002图2第11周~第14周宿舍逐日能耗与室外温度变化2.2不同年度同一时间段能耗对比分析对比分析2019年和2020年11月22日至12月21日的能耗，不同年度采暖初期典型月的能耗对比如图3所示。该图直观地体现了温度对建筑能耗的影响占主导地位。在11月28日至12月5日室外温度变化趋势相同，该段时间的能耗差异由宿舍人员行为引起。人员对室内热环境的适应性以及对室内温度的调控能力等均是行为节能的影响因素。在12月11日至12月16日，2019年与2020年的日平均温度相差较大，导致这两年的日能耗差异较大。这表明室外极端气温对采暖能耗有很大的影响，导致使用典型气象年资料设计计算负荷和能耗模拟存在较大偏差。10.3969/j.issn.1004-7948.2023.08.002.F003图3不同年度采暖初期典型月的能耗对比2.3各宿舍朝向能耗特点分析南北朝向宿舍平均能耗变化如图4所示。南北朝向宿舍每周能耗量的变化趋势大致相同，阴面和阳面能耗的差异较小，能耗变化趋势几乎相同。第10周之前，阳面宿舍的能耗略高于阴面。因为在10月时上海地区温度还处于较高的阶段，受光照影响，阳面宿舍可能会采用空调、风扇等电器进行降温。第10周之后，室外温度下降明显，阴面宿舍的能耗略高于阳面宿舍。因为阴面宿舍接受的太阳辐射少于阳面宿舍，为了保证室内的热舒适性，空调开启时间长于阳面，导致宿舍能耗大于阳面。10.3969/j.issn.1004-7948.2023.08.002.F004图4南北朝向宿舍平均能耗变化2.4各楼层宿舍耗电量分析各楼层单间宿舍的周平均能耗如图5所示。各楼层宿舍平均每周用电量的变化趋势大致相同（6楼无学生居住，不做分析）。在整个阶段，1层和2层宿舍的能耗波动幅度最大。其中，第2层宿舍能耗较高的主要原因是该楼层学生比较活跃，同楼层宿舍之间的联系和交流比较频繁，人员流动导致的热量散失大于其他楼层。2层宿舍中空调的使用时间明显高于其他楼层，导致宿舍供暖能耗高于其他中间层宿舍。其他中间层宿舍的能耗波动幅度也不同，主要原因是不同楼层的人员交流频率、上课时间以及空调使用时长存在差异。1层宿舍位于最下层，接近潮湿的地面，其湿度相对较大且采光较差，因此室内供暖所需热负荷较高，导致其能耗大。7层宿舍能耗相对1、2层能耗小。主要原因为7层宿舍居住者以大四学生为主，其他楼层居住者为大三学生，大四学生考研或实习占用更多时间，在宿舍的时间比其他年级短，导致宿舍能耗小于1、2层，仅与3层相接近。因此，建筑能耗受人员行为影响较大，可以从人员行为方面减少建筑能耗。10.3969/j.issn.1004-7948.2023.08.002.F005图5各楼层单间宿舍的周平均能耗通过对比不同时间段的宿舍能耗情况，可以看出在气温较低也就是能耗较高的阶段，能耗随着楼层的变化较为明显，不同楼层间的能耗差较大。处于中间楼层的宿舍，围护结构热负荷较小，因此其单位宿舍能耗相对较低。2.5周末与工作日的宿舍耗电量分析为了进一步分析宿舍内人员活跃行为对采暖能耗的影响，对比周末与工作日整栋楼的日平均能耗，如图6所示。周末与工作日的宿舍能耗变化趋势基本相同。由于课程自选，宿舍中的成员并未统一上课时间，工作日宿舍中有人，使得宿舍能耗在工作日和周末的差异不大。第11周和第13周学校在周末组织活动，白天宿舍无供暖，使能耗降低。在夏热冬冷地区，冬季供暖能耗在建筑能耗中的占比较高。人员行为对建筑能耗的影响明显，受体表温度感知影响，对供暖的需求存在差异性。10.3969/j.issn.1004-7948.2023.08.002.F006图6周末与工作日整栋楼的日平均能耗对比2.6各楼层各宿舍日平均能耗分析使用SPSS软件对各楼层和各房间的日平均能耗和总能耗进行数据分析。部分楼层和整栋楼的日平均能耗与总能耗分布如图7所示。图7部分楼层和整栋楼的日平均能耗与总能耗分布10.3969/j.issn.1004-7948.2023.08.002.F7a1（a）1楼各房间日平均能耗（b）1楼各房间总能耗10.3969/j.issn.1004-7948.2023.08.002.F7a2（c）2楼各房间日平均能耗（d）2楼各房间总能耗10.3969/j.issn.1004-7948.2023.08.002.F7a3（e）3楼各房间日平均能耗（f）3楼各房间总能耗10.3969/j.issn.1004-7948.2023.08.002.F7a4（g）7楼各房间日平均能耗（h）7楼各房间总能耗10.3969/j.issn.1004-7948.2023.08.002.F7a5（i）整栋楼各房间日平均能耗（j）整栋楼各房间总能耗由图7可知，各楼层各房间的能耗需求符合正态分布，能耗分布的偏度为0.381，为右偏，说明部分宿舍有较高的能耗需求。受到人员行为的影响，同一楼层宿舍间的能耗差距较大，1楼宿舍日平均能耗的最大值为11 kWh，而最小值仅为2.8 kWh；3楼宿舍各房间日平均能耗的平均值与整栋楼的平均值相近，但3楼单间宿舍最高能耗为每日11.07 kWh，为整栋楼单间宿舍能耗的最高值。该单间宿舍处于中间层，但能耗为整栋楼最高值，主要原因为人员交流密切，且对于宿舍内温度要求大于其他宿舍，因而能耗最高。从传热学的角度分析，处于顶层的7楼的宿舍能耗应大于处于中间层的2楼，但2楼单位宿舍能耗为7楼单位宿舍能耗的1.25倍，7楼宿舍能耗也低于整栋楼的平均值。该结果可能由人员行为导致。人员行为对建筑能耗的影响较大，甚至超过建筑本身围护结构对能耗的影响。3能耗模拟3.1建立学生公寓楼能耗模型使用SketchUp软件构建建筑阳台模型，如图8所示。10.3969/j.issn.1004-7948.2023.08.002.F008图8建筑阳台模型该模型与实际建筑较为吻合。为了提高模拟的准确性和简化模型的搭建，在实际模型建立过程中，使用阳台被玻璃窗全封闭的建筑模型。基准模型模拟时间为2020年秋季学期前15周（2020年10月1日至2021年1月13日）。通过调查实际情况获得室内空调计算参数和室内热扰参数值。空调夏季温度设置26 ℃，相对湿度40%~65%；空调冬季温度设置18 ℃，相对湿度30%~60%。室内人员密度为5人/m2，照明功率4.5 W/m2，设备功率1 000 W。根据大多数高校学生的实际作息情况和学生公寓的实际用能监测统计情况，对寝室内的人员作息和照明、电子设备的使用情况进行设定，人员作息、照明使用时间如图9所示。10.3969/j.issn.1004-7948.2023.08.002.F009图9人员作息、照明使用时间3.2模型结果分析2020年秋季学期前15周，公寓楼的实际用电总量为53 663 kWh。对该公寓楼进行同等运行时间(2 520 h)的能耗模拟，模拟结果显示建筑用电总量为50 668 kWh。两者的能耗偏差为∆δ=(50 668-53 663)/53 663×100%=-5.58%，在合理范围之内。秋季学期宿舍的日用电量模拟值与实测值对比如图10所示。模拟过程使用平均气象年的数据进行预测，并与2020年实际情况进行比较。在非采暖季节（10月1日至11月11日），建筑的主要能耗来自照明和电子设备，两者能耗均在230 kWh左右，差值非常小，所以模型中关于照明和电子设备的各项设定合理。在采暖季节，两者变化趋势出现差异，主要因为室外气温变化导致建筑内热负荷需求量增加，使用空调消耗了大量的能源。该模拟证明通过合理的输入人员行为可以获得较为准确的能耗模拟结果。10.3969/j.issn.1004-7948.2023.08.002.F010图10秋季学期宿舍的日用电量模拟值、实测值对比4结语对长三角地区某高校学生公寓楼秋季学期能耗数据进行统计分析及模拟研究，探究不同朝向、不同楼层、气候因素、人员活动情况。得到了如下结论：在非采暖季时，朝南房间能耗更高，采暖季时，朝北房间能耗更高，但不同朝向能耗差距较小。由于宿舍人员密集且作息规律不统一，人员行为差异使得各宿舍采暖能耗有很大差异，人员行为对于建筑能耗的影响要大于楼层和朝向的影响。能耗需求符合正态分布，但存在右偏，说明部分宿舍有较高的能耗需求。虽然每间宿舍的人员行为引起的采暖能耗差异较大，但是当气温极端变化时，人员用能行为规律趋于统一。通过合理的输入人员行为可以获得较为准确的能耗模拟结果。