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典型天气数据能否准确预测日光质量及日光响应控制系统的性能?

DOI:10.1016/j.enbuild.2018.11.029 期刊:Energy and Buildings 出版年份:2019 更新时间:2025-09-23 15:22:29
摘要: 尽管典型气象年(TMY)数据被广泛用于预测日光质量和日光响应控制系统的性能,但鲜有研究验证这些预测的准确性。本研究采用TMY数据和一分钟间隔的实际本地气象数据,对真实空间进行了日光模拟。前者用于预测日光质量、设计闭环日光响应调光控制系统、选择校准时段以及预测系统性能;后者则用于表征实际日光质量和系统表现。虽然实际天气条件能为该空间提供高出30%的日光水平(似乎暗示更大的节能潜力),但现有基于气候的日光建模(CBDM)方法均未体现这种差异。研究使用TMY数据设计了闭环调光控制系统,筛选了适合系统校准的天气条件,并通过将过调光发生率限制在占用时段的2%以内来预测系统节能效果。研究发现:若在校准时段的天气条件与TMY数据识别的条件相似时进行系统校准,其预测节能效果通常准确;而当校准在不适当的天气条件下进行时,系统节能效果较低且过调光现象更频繁。此外,在导致光传感器信号与工作面照度比值较高的天气条件下进行系统校准,可能有助于减少因实际天气波动较大引发的过调光情况。
作者: Jun Wang,Minchen Wei,Ling Chen
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究典型气象数据(TMY)是否能准确预测日光质量及日光响应控制系统的性能。

如果在校准系统时采用相似的天气条件,TMY数据通常能准确预测日光质量和节能效果。然而,不当的校准会导致节能效果降低和过度调光增加。在较高光传感器信号与工作面照度比值条件下进行校准,可以缓解天气变化带来的问题。

该研究仅限于特定地点(香港)和单一空间类型(教室)。实际校准被假定为在选定时段内的任意分钟进行,未考虑实时天气变化,可能无法反映实际情况。仅使用一年的实际天气数据可能无法捕捉长期变化性。

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