一种空调的潜热负荷量化预测方法与流程

本发明涉及空调潜热负荷预测，具体涉及一种空调的潜热负荷量化预测方法。

背景技术：

1、随着空调节能与室内热舒适需求的不断提升，空调系统的新技术不断革新，尤其是温湿独立控制空调系统。温湿独立控制空调系统是将温度与湿度解耦控制处理，通过合理分配和调控显热负荷与潜热负荷的模块容量，在保障室内温度和湿度满足人体热舒适的要求下，提升空调系统运行效率，达到空调节能的效果。现有技术的专利号为：cn105371423a，专利名称为：基于湿日数的温湿度独立控制空调系统设计方法，依据“湿日数”和“干燥高温度日数”控制空调运行。

2、与传统空调系统相比，温湿独立控制空调系统可有效降低能耗，尤其是在室外湿度较高的情况下，可通过科学除湿，减少潜热负荷，使得节能达20％，然而，温湿独立控制系统容量的精准设计以及建成后科学运行需要建立可以定量评估显热，尤其是潜热负荷的指标。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明要解决的问题是提供一种空调的潜热负荷量化预测方法，能够仅依据设定气候区或设定城市内少量气候数据预测该气候区或该城市的空调潜热负荷。

2、为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

3、一种空调的潜热负荷量化预测方法，包括公式为：

4、q＝a*itmrh+b*rh+c*t+d，

5、其中：a、b、c、d为决定系数；q为潜热负荷，t为温度；rh为相对湿度；itmrh为温湿积指数；

6、所述温湿积指数的计算公式为：itmrh＝ti×rhi，其中，i表示取样时段，ti为i取样时段的温度，rhi为i取样时段的相对湿度。

7、进一步的，适用气候区为严寒地区、寒冷地区、温和地区、夏热冬冷地区或夏热冬暖地区。

8、进一步的，所述决定系数的确定过程包括：

9、获取预定区域的预定历史时段的温度和相对湿度，所述预定区域为预定气候区或预定气候区其预定城市；

10、获取预定气候区内的预定办公建筑或预定气候区其预定城市内的预定办公建筑的预定历史时段的空调潜热负荷的软件模拟值或实际监测值；

11、以温度、相对湿度和温湿积指数为因子集合，采用多元线性逐步回归分析筛选得到该预定区域的决定系数。

12、进一步的，所述空调潜热负荷的软件模拟值为通过trnsys软件模拟获得。

13、进一步的，所述预定历史时段包括若干年，每年使用空调的时间为空调期，所述空调期包括若干取样时段。

14、进一步的，确定所述决定系数包括计算相对偏差，依据相对偏差判断决定系数是否准确；

15、所述相对偏差的公式为：其中：re为相对偏差，为软件模拟值或实际监测值，y为潜热负荷的预测值。

16、本发明具有的优点和积极效果是：

17、通过设定温湿积指数，构建每个气候区以温度、相对湿度和温湿积指数为因子的潜热预测模型，通过气象站获取气候区取样时段的温度、相对湿度和温湿积指数，即可准确计算预测该气候区的空调潜热负荷。

18、通过潜热预测模型可预测气候区内所有城市的空调潜热负荷，以便辅助控制温湿度独立控制空调系统，提高空调系统的能效，降低建筑能耗。

技术特征：

1.一种空调的潜热负荷量化预测方法，其特征在于，潜热负荷的计算公式为：

2.根据权利要求1所述的一种空调的潜热负荷量化预测方法，其特征在于，适用气候区为严寒地区、寒冷地区、温和地区、夏热冬冷地区或夏热冬暖地区。

3.根据权利要求1所述的一种空调的潜热负荷量化预测方法，其特征在于，所述决定系数的确定过程包括：

4.根据权利要求3所述的一种空调的潜热负荷量化预测方法，其特征在于，所述空调潜热负荷的软件模拟值通过trnsys软件模拟获得。

5.根据权利要求3所述的一种空调的潜热负荷量化预测方法，其特征在于，所述预定历史时段包括若干年，每年使用空调的时间为空调期，所述空调期包括若干取样时段。

6.根据权利要求3所述的一种空调的潜热负荷量化预测方法，其特征在于，还包括计算相对偏差并依据相对偏差判断决定系数是否准确的步骤；

技术总结
本发明提供一种空调的潜热负荷量化预测方法，预测方法为Q＝a*ITMRH+b*RH+c*T+d，其中：a、b、c、d为决定系数；Q为潜热负荷，T为温度；RH为相对湿度；ITMRH为温湿积指数；所述温湿积指数的计算公式为：其中，i表示取样时段，T为温度，RH为相对湿度，在实际中，可以根据需要再预定天数、预定月数或者预定年数的时间跨度内按计划设定多个取样时段，然后即可得到对应取样时段对应的潜热负荷值。本发明能够仅依据设定气候区内少量气候数据预测该气候区的空调潜热负荷，统一控制该气候区内办公建筑的空调系统，降低建筑能耗。

技术研发人员：曹经福,李明财,史珺,宫晓庆
受保护的技术使用者：天津市气象科学研究所
技术研发日：
技术公布日：2024/9/29