合同能源管理中節(jié)能量計(jì)算方法的研究_第1頁(yè)
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合同能源管理中節(jié)能量計(jì)算方法的研究_第5頁(yè)
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1、122專(zhuān)業(yè)論壇暖通窄調(diào)HV&AC2009年第39卷第4期南京工業(yè)大學(xué)許超龔延風(fēng)摘要介紹了一種基于ANN的合同能源管理節(jié)能量計(jì)算方法。分析了公共建筑能耗的主要影響因素,利用ANN建立了公共建筑的實(shí)際能耗計(jì)算模型,得出全年能耗模擬值。節(jié)能量即為該模擬值與改造后的實(shí)際能耗值之差。對(duì)南京市兩幢公共建筑2007年能耗進(jìn)行了仿真模擬,全年模擬能耗與實(shí)際能耗偏差均在3%以?xún)?nèi)。關(guān)鍵詞合同能源管理節(jié)能量人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Research on caIculation method of energy COnSerVat-On amount in energy management contract8y Xu Choo

2、*ond Gong YanfengAbstract Describes a method based on artificial neural networks(ANNto calculate the energy conservation amount in energy management contract(EMC.By analysing the major influencing factors of energy consumption of public buildings and establishing the calculation model of actual ener

3、gy consumption with ANN,simulates the annual consumption.111e energy conservation amounts are equal to the margin between the simulated energy consumption value and the actual value after reformed.The simulation of theenergy consumption of two public buildings in2007,in Nanjing,shows that the deviat

4、ion between the annual simulated value and the actual value is within3%.Keywords energY management contract(EMC,energy conservationamount,artificial neural network (ANNNanjing University of Technology,Nanjing,China0引言1997年,我國(guó)引進(jìn)了合同能源管理機(jī)制。近年來(lái),隨著建筑節(jié)能的快速發(fā)展,基于市場(chǎng)型節(jié)能機(jī)制下運(yùn)作的節(jié)能服務(wù)公司ES(的(energy service corporat

5、ion日益增多,并在公共建筑的節(jié)能服務(wù)中開(kāi)始發(fā)揮作用。ESC0是基于合同能源管理機(jī)制運(yùn)作的、以贏利為直接目的的專(zhuān)業(yè)化公司1。合同能源管理的基礎(chǔ)就在于EsCO對(duì)客戶(hù)進(jìn)行節(jié)能改造后節(jié)能量的計(jì)算。節(jié)能量計(jì)算得準(zhǔn)確與否將直接關(guān)系到KSCO和客戶(hù)雙方的利益。它是評(píng)價(jià)能源服務(wù)管理的最終指標(biāo),是社會(huì)效益的最終體現(xiàn);它是ESCO制定節(jié)能方案的基礎(chǔ),是合同能源管理雙方收益分配的唯一依據(jù)。沒(méi)有節(jié)能量的科學(xué)計(jì)算,則無(wú)法使ES(:D與客戶(hù)雙方對(duì)節(jié)能利益取得一致的意見(jiàn),無(wú)法繼續(xù)推進(jìn)合同能源管理工作。如何科學(xué)地計(jì)算合同能源管理節(jié)能量,目前尚沒(méi)有很好的解決方法。這也是妨礙合同能源管理在我國(guó)廣泛開(kāi)展的一個(gè)重要原因。本文由分析

6、公共建筑能耗的各主要影響因素出發(fā),利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN(artificial neural networks建立公共建筑的實(shí)際能耗計(jì)算模型,提出一種公正且較為準(zhǔn)確的合同能源管理節(jié)能量計(jì)算方法,為EscO 和客戶(hù)雙方計(jì)算節(jié)能收益提供參考依據(jù),從技術(shù)角度為進(jìn)一步推動(dòng)合同能源管理機(jī)制的發(fā)展掃除障礙。1公共建筑能耗的影響因素與節(jié)能量的關(guān)系建筑能耗是在多種因素的共同影響下形成的,表1給出了主要的能耗影響因素。圖1為建筑能耗影響因素。在建筑能耗的所有影響因素中,一部分是人為因素,如對(duì)圍護(hù)結(jié)構(gòu)的改造、設(shè)備系統(tǒng)的改造或者運(yùn)行管理模式的改進(jìn)等;而另一部分則是自然因素,如氣候條件、使用條件(室內(nèi)環(huán)境特性、使用時(shí)間、建筑使用面積等這類(lèi)基礎(chǔ)性條件,它們可能導(dǎo)致建筑整體能耗的增大或減小。許超,男,1983年11月生,在讀碩士研究生210009江

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