上海地区空调室内优化设定温度模型

字符意义

	人体皮肤表面积，		()	空气温度，℃（K）
	有效皮肤辐射面积系数，站立为0.725，坐着为0.696			室外空气温度，℃
	由服装引起的人体辐射表面积增加系数			房间黑球温度，℃
	服装对对流换热系数的影响系数			房间平均辐射温度，K
	服装对辐射传热系数的影响系数			人体皮肤温度，K
	对流换热系数，		W	人体对外做功，W
	服装热阻，(clo，1clo=0.155)			发射率，其中皮肤为0.99，衣服为0.7
M	人的新陈代谢量，(W)			常数，5.67×10-8
	空气中的水蒸气分压力，(Pa)

0 前言

空调室内温度是空调系统运行的一个重要参数，如果该参数设定不合理，不仅影响室内人员的热舒适性，而且还会造成空调系统能量的大量浪费。通常，就节能而言，在夏季，空调室内温度的设定值应尽可能得高，而在冬季，空调室内温度的设定值应尽可能得低。但在节能的同时，还应充分考虑空调室内人员的热舒适性要求。由此可见，空调室内温度的合理设定是创造舒适节能的室内热环境的关键。本文以Fanger教授的PMV热舒适方程为分析基础，并根据测试数据建立适合上海地区的空调室内优化设定模型，为上海地区空调系统的优化节能控制提供理论依据。

1 PMV方程式

20世纪60年代，美国采暖、制冷和空气调节工程师大会(ASHRAE)在堪萨斯州立大学环境实验室进行了大量的研究和试验工作，提出了有关人体舒适条件的数据，并产生了ASHRAE 55-74标准。丹麦工业大学Fanger教授以这些数据为基础并与人体产热、散热的物理方程相结合，提出了一个综合性的舒适方程，该方程将环境的物理变量与人体新陈代谢及服装隔热等个人变量联系在一起，提出了预期投票率PMV(predicted mean vote)的计算方程式^[1]:
 

　　　(1)

其中，
 

(1a)

(1b)

(1c)

(1d)

(1e)

(1f)

(1g)

(1h)

一般，人体坐、立、在平地上行走和工作时，所做的机械功均为零，即。从式(1)不难看出，PMV数值可看成是

的函数。式(1f)采用的是贝尔丁经验公式计算空调房间的平均辐射温度；式(1g)中的黑球温度（）是将温度计放在直径为150mm的黑色空心球中测得的反映热辐射影响的温度，为待定系数。

2 室内优化设定温度的影响因素分析

PMV指标代表了对同一环境绝大多数人的冷热感觉，当PMV为“0”时，表示热感觉适中，为“1”时表示微暖，为“-1”时表示微凉，为“2”时表示暖，为“-2”时表示凉，为“3”时表示热，为“-3”时表示冷^[1]。ISO7730推荐PMV在-0.5—+0.5之间，可认为空调室内环境为最佳热舒适状态。考虑到节能要求，在夏季PMV取上限，即+0.5；在冬季PMV取下限，即-0.5。所以，空调室内优化设定温度可定义为：夏季时，使热舒适指标PMV值为+0.5时的室内应需保持的温度；冬季时，使热舒适指标PMV值为-0.5时的室内应需保持的温度。下面利用PMV热舒适方程(1)分析夏季工况各主要计算参数对空调室内优化温度的影响。
 

图1 空气流速(<0.3m/s)对室内优化设定温度的影响
 

图1为夏季工况下空调室内空气流速(<0.3m/s)对室内优化设定温度的影响。图1(左)显示了在其它参数不变情况下，不同空气流速对应的室内优化设定温度；图1(右)显示室内优化设定温度随室内空气流速的变化趋势。在图1中显示的计算条件下，当空气流速从0.1m/s变化到0.3m/s时，室内优化设定温度仅升高了0.5℃，且随着室温的升高其影响程度将进一步变小，说明室内空气流速在低于0.3m/s的情况下对室内优化设定温度的影响比较小。根据图1(右)中的曲线形式，当M=70W/m²时，室内优化设定温度与室内空气流速之间的关系可用(2)式进行描述：

　　　(2)

式(2) 中,,

均为的函数。

图2为夏季工况下空调室内相对湿度(30%—80%)对室内优化设定温度的影响。图2(左)为在某特定条件下，不同室内相对湿度对应的优化设定温度，图2(右)显示了室内优化设定温度随室内相对湿度的变化情况。在图2中显示的计算条件下，室内空气相对湿度在30%—80%范围内每增加10%，室内优化设定温度将下降约0.1℃，这说明空气相对湿度(30%—80%)对室内优化设定温度的影响也较小。根据图2(右)中的曲线形式，当M=70W/m²恒定时，室内优化设定温度与室内空气相对湿度之间的关系可用(3)式描述：

　　　(3)

式(3)中，,、均为的函数。

当，A=1.0，C=2.5时，=～。

图2 室内相对湿度(30%—80%)对室内优化设定温度的影响

图3 服装热阻对室内优化设定温度的影响

图3反映了服装热阻对室内优化设定温度的影响。图3(左)为在某特定条件下，不同服装热阻对应的优化设定温度，图3(右)显示了室内优化设定温度随服装热阻的变化规律。从图3可看出，当M=70W/m²，室内风速为0.1m/s时，每增加0.1clo的服装热阻，夏季室内优化设定温度将降低约0.4℃，这说明服装是影响室内优化设定温度的重要影响因素。根据图3(右)中的曲线形式，当M=70W/m²时，室内优化设定温度与人体服装热阻之间的关系可用(4)式进行描述：

　　　(4)

式(4)中，均为的函数。

当，A=1.0，C=2.5时，～。

从式(2)～(4)可看出，当人体劳动强度为坐着活动时（M=70W/m²），空调室内优化设定温度只与成非线性关系，而与成线性关系。

3 上海地区空调室内优化设定温度

由前文分析知，当<0.3m/s，时，这两个参数对空调室内优化设定温度的影响较小，故可先将室内空气流速和室内相对湿度按某一常数给出。这样，空调室内优化设定温度可归结于、A和C的函数：

　　　(5)

人们服装的热阻一般是随着室外气温变化的，所以，可表示为室外气温的函数：

　　　(6)

图4为上海地区人们的衣着服热阻随室外空气温度变化的调查数据，这些数据是这样得到的：通过问卷调查获得人们的衣着情况，然后，利用(7)式^[2]计算人们的服装热阻：

　　　(7)

同时，记录当天的室外平均气温。

通过对测试数据的整理，可近似得到上海地区人们的衣着服热阻与室外空气温度之间的经验表达式：

　　　(8)

图4 人们的服装热阻与室外温度之间关系（2003、2004年测试；地点：上海）

图5、图6为上海地区某空调房间室内黑球温度与室内空气温度的测试数据，通过对测试数据的整理，可得到二者之间的经验关系表达式：

夏季 (9)

冬季 (10)
 

图5 夏季空调室内黑球温度与室内空气温度之间的关系(测试地点:上海)

图6 冬季空调室内黑球温度与室内空气温度之间的关系(测试地点:上海)

将式(9)、(10)分别与式(1g)比较，可得夏季：A=0.8866，C=3.7843；冬季：A=0.9511，C=1.7362。

现假定室内空气流速，室内相对湿度，人体新陈代谢率M=70W/m²；则利用PMV方程可得夏季和冬季空调室内优化设定温度的计算表达式：

夏季　　　 (11)

冬季　　　 (12)

将式(8)分别代入式(11)、(12)中，得到以室外空气温度为变量的空调室内优化设定温度计算模型：　　　 (13)

上海地区，夏季：，，；冬季：，，。

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