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    嚴寒地區(qū)供冷期居民開窗行為研究

    2020-12-29 04:06:12蘇小文王昭俊
    煤氣與熱力 2020年12期
    關(guān)鍵詞:共線性住戶開窗

    蘇小文 , 王昭俊

    (1.哈爾濱工業(yè)大學建筑學院,黑龍江哈爾濱150006;2.寒地城鄉(xiāng)人居環(huán)境科學與技術(shù)工業(yè)和信息化部重點實驗室(哈爾濱工業(yè)大學),黑龍江哈爾濱150090)

    1 概述

    研究表明[1-3],居民的行為是造成建筑能耗不確定的關(guān)鍵因素,特別是低能耗建筑。在對英國一幢超低能耗居住建筑的調(diào)查中發(fā)現(xiàn),居住者行為是造成供暖能耗差異的主要因素[1]。文獻[2]研究指出,用戶開窗行為對圍護結(jié)構(gòu)綜合傳熱系數(shù)影響顯著,進而影響建筑能耗。文獻[4]對開窗熱損失進行了計算分析,提出供暖系統(tǒng)維持合理的室溫對減少開窗熱損失至關(guān)重要。同樣,研究供冷工況下的居民開窗行為對減少建筑冷負荷意義重大。

    我國幅員遼闊,不同氣候區(qū)的居民生活習慣及行為差異較大,對嚴寒地區(qū)居民開窗行為的研究鮮有報道。本文針對供冷期,對嚴寒地區(qū)(哈爾濱住宅小區(qū))被動房建筑代表性住戶(被動房建筑住戶1~4)、普通建筑(三步節(jié)能建筑)代表性住戶(普通建筑住戶1~4)開窗行為展開調(diào)查,建立居民開窗概率模型,分析計算開窗概率的主要影響因素。

    2 研究方法

    2.1 研究對象

    哈爾濱市某小區(qū)兼有被動房建筑與普通建筑(為三步節(jié)能建筑),被動房建筑為我國嚴寒地區(qū)第一個被動房建筑示范工程,采用高效復合外墻保溫系統(tǒng)及高效被動房門窗系統(tǒng),極大限度地減少圍護結(jié)構(gòu)的傳熱和冷風滲透熱損失。室內(nèi)采用頂棚表面輻射供暖(供冷)系統(tǒng),帶高效熱回收裝置的全置換式新風系統(tǒng)可滿足全年新風需求[5]。

    在對被動房建筑室內(nèi)熱環(huán)境及熱舒適度的調(diào)查中發(fā)現(xiàn),為防止頂棚輻射面結(jié)露,原則上不允許居民開窗。但由于缺乏自主調(diào)節(jié)手段,當供冷期室內(nèi)溫度過低或過高時,居民只能通過開窗或?qū)で笪飿I(yè)人員調(diào)節(jié)供冷系統(tǒng)閥門等方式改善室內(nèi)熱環(huán)境。因此,課題組于2017年6~8月對該小區(qū)4戶被動房建筑住戶(分別命名為被動房建筑住戶1~4)及4戶普通建筑住戶(分別命名為普通建筑住戶1~4)的開窗行為進行連續(xù)跟蹤測試,監(jiān)測室內(nèi)外環(huán)境參數(shù)、開窗情況及人員在室情況。被動房建筑住戶1家中僅有一位退休老人在家,普通建筑住戶1、2家中為上班族夫妻,其他住戶家中為上班族夫妻與1名學生。普通建筑室內(nèi)供暖系統(tǒng)為頂棚輻射供暖系統(tǒng),供冷期依靠自然通風降溫,戶型與被動房建筑相似。

    2.2 監(jiān)測內(nèi)容

    被動房建筑與普通建筑均為平開窗,居民喜好開啟客廳南向窗戶通風換氣,因此被監(jiān)測窗選取客廳南向外窗。被監(jiān)測窗的開關(guān)狀態(tài)采用智能位移記錄儀監(jiān)測。智能位移記錄儀由磁鐵、探頭及儲存主體3部分構(gòu)成,磁鐵和探頭分別粘貼在窗戶移動端、固定端。開窗時,磁鐵與探頭分離,儀器記錄為1。關(guān)窗時,磁鐵與探頭吸合,儀器記錄為0。

    由于人員是否在室與開窗行為關(guān)系密切,因此對人員在室情況進行統(tǒng)計分析。采用智能人體感應儀監(jiān)測室內(nèi)是否有人,儀器安裝在客廳人員活動區(qū)域,且監(jiān)測范圍基本覆蓋客廳內(nèi)人員的主要活動區(qū)。當有人經(jīng)過時儀器記錄為1,無人經(jīng)過時記錄為0。

    導致開窗的因素(在開窗概率模型中,將因素視為變量)有很多,如室內(nèi)外溫濕度[6-7]、CO2濃度[8]、PM2.5濃度[9]等。由于本文主要探討熱環(huán)境的影響,且調(diào)研在供冷期,室外空氣品質(zhì)良好。因此,選擇室內(nèi)外溫濕度作為導致開窗的因素。室內(nèi)外溫濕度使用WSZYW-1型溫濕度自記儀測量。室內(nèi)測點布置在客廳人員經(jīng)常停留區(qū),距離地面0.6 m。

    2.3 開窗概率模型

    開窗行為是一個二分類問題,只有開(取值為1)與不開(取值為0)兩類結(jié)果。Logistic回歸模型是研究二分類觀察結(jié)果與因素關(guān)系的分析方法。筆者通過Logistic回歸,建立開窗概率p與變量(室內(nèi)外溫濕度)的關(guān)系式[10]:

    p=

    (1)

    式中p——開窗概率

    a1、a2、ai、an——回歸系數(shù)

    x1、x2、xi、xn——變量

    b——常數(shù)項

    由式(1)可知,在Logistic回歸模型中,變量與概率是非線性關(guān)系。因此,引入Logit變換,實現(xiàn)線性回歸:

    a1x1+a2x2+…+aixi+…anxn+b

    與線性回歸模型不同,在Logistic回歸中,采用最大似然估計法得到回歸模型的參數(shù)(回歸系數(shù)、常數(shù)項)估計值。

    在模型回歸中,變量的多重共線性會帶來不確定性結(jié)果,增加系數(shù)估計的標準誤差。因此,在Logistic回歸前應對輸入變量進行多重共線性分析。變量間的多重共線性采用方差膨脹因子(Variance Inflation Factor,VIF)進行判定,計算式為[10]:

    式中kVIF——方差膨脹因子

    Ri——變量xi與其余變量xj(j=1,2,…,i-1,i+1,…,n)線性回歸的復相關(guān)系數(shù)

    當某變量的方差膨脹因子大于等于5時,則認為該變量與其余變量存在嚴重的共線性[11],需以該變量作為單獨變量建立Logistic回歸模型。其余變量共線性影響忽略不計,建立多變量Logistic回歸模型。

    多變量回歸模型主要為探究各變量對開窗概率的影響程度,需要先將各變量進行歸一化處理(采用極大極小值法),再將歸一化結(jié)果輸入到模型中,利用數(shù)據(jù)處理軟件SPSS計算回歸系數(shù)及常數(shù),建立Logistic回歸模型。從而在同一量度水平下,比較各變量對開窗概率的影響程度。某個變量(歸一化后)的系數(shù)絕對值越大,說明該變量對開窗概率的影響越大。然后建立以該變量為單獨變量的開窗概率模型,量化該變量對開窗概率的影響。

    3 監(jiān)測結(jié)果與分析

    3.1 開窗行為

    在確保人員在室的前提下,對調(diào)研期各日各時段(1 h)開窗頻率(開窗時長的占比)取算術(shù)平均,得到各住戶逐時平均開窗頻率(見圖1)。在圖1中,第1 h表示[0:00,1:00),第2 h表示[1:00,2:00),以此類推。

    由圖1可知,除普通建筑住戶1外,其他普通建筑住戶開窗頻率整體上高于被動房建筑住戶。普通建筑住戶1在測試期間的開窗頻率最低,經(jīng)訪問得知該住戶認為供冷期室內(nèi)溫濕度適宜,未感覺不適,因此不經(jīng)常開窗。被動房建筑住戶2、4開窗頻率變化趨勢一致,這兩住戶均處于頂層,受太陽輻射影響,室內(nèi)溫度略高。而被動房住戶控溫手段少,當室溫升高時,只能開窗加強空氣流通,維持自身熱舒適。被動房建筑住戶1、3均在中間層,受太陽輻射影響小,開窗頻率不高。

    圖1 各住戶逐時平均開窗頻率

    3.2 室內(nèi)溫度變化

    哈爾濱夏季涼爽短暫,但一天中的室外溫度波動很大,13:00—16:00室外溫度較高,甚至高達35.4 ℃。此時開窗,易增加冷負荷。但從統(tǒng)計結(jié)果可以看出,被動房建筑住戶2在這一時間段開窗頻率仍然比較高。對被動房建筑住戶2在供冷期最熱周(2017年7月18日至24日)開窗引起室內(nèi)溫度的變化情況進行研究。

    供冷期最熱周室外溫度、被動房建筑住戶2室內(nèi)溫度、窗狀態(tài)隨時間的變化見圖2,數(shù)據(jù)每隔5 min統(tǒng)計1次,圖2數(shù)據(jù)包括家中有人、無人狀態(tài)的數(shù)據(jù)。1表示窗開啟,0表示窗關(guān)閉。

    由圖2可知,供冷期最熱周室外溫度變化范圍為19~33 ℃,被動房建筑住戶2室內(nèi)溫度變化范圍為25~27 ℃。該住戶在一周內(nèi)開窗4次,前2次開窗持續(xù)時間長。開窗確實易導致被動房建筑室內(nèi)溫度升高,但被動房建筑墻體熱惰性大,氣密性強,短時間開窗引起室內(nèi)溫度變化幅度不明顯。

    圖2 供冷期最熱周室外溫度、被動房建筑住戶2室內(nèi)溫度、窗狀態(tài)隨時間的變化見圖2

    4 開窗概率

    選取被動房建筑住戶2、普通建筑住戶3分別作為被動房建筑、普通建筑的典型住戶。這兩個住戶開窗較頻繁,且家庭成員類似。

    4.1 共線性分析

    在建立開窗概率模型前,先對各變量進行多重共線性分析,以消除共線性帶來的誤差。被動房建筑住戶2、普通建筑住戶3各變量的方差膨脹因子見表1。

    表1 被動房建筑住戶2、普通建筑住戶3各變量的方差膨脹因子

    由表1可知,被動房建筑住戶2各變量的方差膨脹因子均小于5,不存在明顯的共線性。對于普通建筑住戶3,除室內(nèi)溫度外,其他變量的方差膨脹因子均大于5,室外相對濕度的方差膨脹因子最大,共線性問題不能忽視,需要單獨討論其對開窗概率的影響。在將室外相對濕度對開窗概率的影響采取單獨討論處理后,對剩余變量重新進行多重共線性分析。室內(nèi)溫度、室內(nèi)相對濕度、室外溫度的方差膨脹因子分別為1.44、1.01、1.43,這說明這3個變量的共線性不顯著,可共同作為變量探討對開窗概率的影響。

    4.2 開窗概率模型

    ① 被動房建筑住戶2

    被動房建筑住戶2開窗概率模型為:

    Logit(p2)=2.5tin,s-1.8φin,s+

    2.2to,s+φo,s-1.75

    (2)

    式中p2——被動房建筑住戶2的開窗概率

    tin,s、to,s——歸一化后的室內(nèi)、外溫度

    φin,s、φo,s——歸一化后的室內(nèi)、外相對濕度

    由式(2)可知,對于被動房建筑住戶2,歸一化后的室內(nèi)溫度系數(shù)的絕對值最大,歸一化后的室外溫度次之,然后是歸一化后的室內(nèi)、外相對濕度。這說明對開窗影響最大的是室內(nèi)溫度,其次是室外溫度。隨著室內(nèi)外溫度增大,開窗概率增加。由于室內(nèi)溫度是開窗行為發(fā)生的最直接驅(qū)動因素,因此討論室內(nèi)溫度對開窗概率的單獨影響。室內(nèi)溫度(由于此時將室內(nèi)溫度作為單獨變量進行分析,Logistic回歸時不進行歸一化處理)作為變量時的開窗概率模型為:

    (3)

    式中tin——室內(nèi)溫度,℃

    由式(3)得到的被動房建筑住戶2開窗概率隨室內(nèi)溫度的變化見圖3。由圖3可知,在室內(nèi)溫度24~30 ℃范圍內(nèi),均存在開窗概率。開窗概率與室內(nèi)溫度正相關(guān)。

    圖3 被動房建筑住戶2開窗概率隨室內(nèi)溫度的變化

    ② 普通建筑住戶3

    普通建筑住戶3開窗概率模型為:

    Logit(p3)=-1.07tin,s-0.7φin,s+

    4.49to,s+1.164

    (4)

    Logit(p3)=-0.024φo,s+3.712

    (5)

    式中p3——普通建筑住戶3的開窗概率

    由式(4)、(5)可知,對于普通建筑住戶3,歸一化后的室外溫度系數(shù)的絕對值最大,歸一化后的室內(nèi)溫度次之,然后是歸一化后的室內(nèi)、外相對濕度。這說明對開窗影響最大的是室外溫度,其次是室內(nèi)溫度。由于室外溫度是開窗行為發(fā)生的最直接驅(qū)動因素,因此討論室外溫度對開窗概率的單獨影響。室外溫度(由于此時將室外溫度作為單獨變量進行分析,Logistic回歸時不進行歸一化處理)作為變量時的線性回歸方程為:

    (6)

    式中to——室外溫度, ℃

    由式(6)得到的普通建筑住戶3開窗概率隨室外溫度的變化見圖4。由圖4可知,在室外溫度15~35.5 ℃范圍內(nèi),均存在開窗概率。開窗概率與室外溫度正相關(guān)。

    圖4 普通建筑住戶3開窗概率隨室外溫度的變化

    5 結(jié)論

    ① 除普通建筑住戶1外,其他普通建筑住戶開窗頻率整體上高于被動房建筑住戶。被動房建筑住戶2、4開窗頻率變化趨勢一致,這兩住戶均處于頂層,受太陽輻射影響,室內(nèi)溫度略高。而被動房住戶控溫手段少,當室溫升高時,只能開窗加強空氣流通,維持自身熱舒適。被動房建筑住戶1、3均在中間層,受太陽輻射影響小,開窗頻率不高。

    ② 供冷期最熱周(2017年7月18日至24日)室外溫度變化范圍為19~33 ℃,被動房建筑住戶2室內(nèi)溫度變化范圍為25~27 ℃。該住戶在一周內(nèi)開窗4次,前2次開窗持續(xù)時間長。開窗確實易導致被動房建筑室內(nèi)溫度升高,但被動房建筑墻體熱惰性大,氣密性強,短時間開窗引起室內(nèi)溫度變化幅度不明顯。

    ③ 對于被動房建筑,對開窗影響最大的是室內(nèi)溫度,其次是室外溫度。隨著室內(nèi)外溫度增大,開窗概率增加。在室內(nèi)溫度24~30 ℃范圍內(nèi),均存在開窗概率。

    ④ 對于普通建筑,對開窗影響最大的是室外溫度,其次是室內(nèi)溫度。在室外溫度15~35.5 ℃范圍內(nèi),均存在開窗概率。

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