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建筑热过程随机分析论文摘要：本文分析了建筑热过程的随机特性的背景提出一种研究室外随机气象条件和室内随机自由得热共同作用下的建筑热过程的随机分析的方法并给出该方法在暖通空调中的几个应用领域以及对该方法的理论和实测的验证过程。关键词：建筑热过程随机分析供暖空调1.背景建筑热过程是研究建筑环境特性、分析评价节能建筑、设计建筑环境的控制系统（供热、通风、空调）的基础。建筑热过程是由于室外气象条件和室内各种热源（人、照明及设备）作用在建筑物上而造成的建筑室内环境的温湿度变化。因此它取决于室外气象状况、室内热源状况及建筑物结构的热性能参数。然而由于室外气象参数与室内的各种热源均不是确定的过程而是具有很大的不确定成分的随机过程因此这些随机因素作用于建筑物使建筑内的热环境变化过程（理论变化过程）亦成为一随机过程。长期以来建筑热过程基本上都是按照确定性过程来研究即在确定的气象参数和室内热源发热量的条件下做建筑热过程的计算设计热环境控制系统分析建筑物能耗情况。这样如何选取计算用气象参数和室内热源发热量便出现很多问题。在供热系统设计计算中根据室外气象参数的概率分布统计出在一定的不保证率下的室外最不利条件作为计算依据来进行供暖负荷计算。但不同的建筑物结构对室外气象条件的变化具有不同响应（不同窗墙比不同内外墙面积轻、中、重结构等）再者外温的不保证率并非室内温度的不保证率于是导致一些建筑计算负荷偏大设备选择过多造成系统初投资和运行费的浪费。因此应该追求的是要使室内温度在一定水平的不保证率下供暖负荷应为多少？在建筑物热性能评价中按照当地的某一套标准气象数据（参考年TRY、典型年TMY、标准年SY等）进行分析。但实际上每一年的气象过程均会与此标准过程不同而不同的气象过程将会使不同的建筑出现不同的热响应。例如：冬季日照时数多时窗墙比大可以减少供热负荷而日照时数少时窗墙比大又会增加供热负荷。一个地区的日照时数每年不同根据一组确定的数据得到的该地区最佳的窗墙比如何能适合于该地区实际上变化多端的气象环境呢？由于在随机的外界气象条件下室内温度或供暖负荷亦为随机过程因此评价建筑物是否节能的标准应为室内温度低于某一给定值的时间的概率最小（不供暖时）或冬季累计供热量高于某一给定值的概率最小（供暖时）。在空调系统设备选择、空调系统模拟分析等设计和研究工作中亦存在这些问题。目前国内外空调设计都广泛存在比较大的设备富裕量。有关调查数据表明国内或国外设计的北京、广州等地的一些饭店和宾馆的空调系统选用的制冷机在一般季节只运行不到装机容量的一半最热季节也不到三分之二有三分之一的制冷机几乎不需要用到[1]。空调设计过程中往往对每个不确定环节乘以一个大于1的安全系数如此层层加码设计出的系统不可避免会造成设备容量选择偏大。由于各种不确定因素的作用实际空调系统的运行状态是随机变化的因此应根据空调负荷这一随机变量的概率分布来选择空调设备也就是在不同概率信度下确定不同的设备容量而概率信度的确定则与建筑物的使用功能和业主的经济观念密切相关体现了空调系统设计中功能与投资的辩证关系。尽管目前国内外在建筑能耗分析领域不断开发和研究出细致、准确和更完善的新方法然而不解决这个随机性的问题使用再准确的方法也不能全面地反映出室外气象条件和室内热源的随机性也无法得出真正反映实际建筑物热过程状况的结果。由以上分析可见在建筑热过程的分析与研究中真正追求的不应该是在一定条件下的建筑物室内温度变化或需要的冷、热量而是在一定条件下建筑物室内温度变化的概率分布及所需冷热量的概率分布（由于建筑物的热惯性此概率分布往往不同于室外气象参数的概率分布）将能比较完善地解决上述一些问题得出符合实际的结论。2.研究的基本问题和方法计算上述概率分布的方法之一就是直接用当地实测的50年或100年的气象数据再通过现行的各种建筑物能耗分析程序进行模拟计算得到这个建筑物50年或100年内的室内温度或所需冷热量的变化情况然后再通过统计得到其概率分布。这种方法从理论上讲可以妥善解决上述问题但计算量非常大同时也很难使每个实际工作者都掌握50年或100年的气象数据这就使它很难被真正用来解决任何实际问题。再一条途径就是直接的随机的分析方法。建筑热过程的求解实际是求解一组微分方程组而外界气象条件及室内热扰动就是此微分方程组的边界输入参数。如果这些边界输入参数均为随机过程则此方程组成为随机微分方程组。直接求解这组微分方程组找出作为解的随机过程的各种统计参数即可以得到上述这种概率分布从而有可能发展成一种较为简单的方法直接用来解决上述这些实际问题。国内外学者从80年代初就开始探讨随机分析的方法。1981年泰