目前,建筑在运行过程中由于耗能而产生的碳排放占全国碳排放总量的28%,其中2/3源于快速增长的用电量[1].因此,提升可再生能源在建筑供能中的渗透比例,加快建筑能源系统结构转型显得意义重大.随着建筑被动式技术的发展,围护结构的保温性能不断提升,生活热水负荷在建筑能耗中的占比也愈发突显.据统计显示,生活热水总负荷已占到建筑总能耗的26%[1],且随着居民生活水平的不断提高,生活热水的“量”与“质”也亟需得到保证.因此,发展低碳能源系统,同时满足居民日益增长的生活舒适性需求,将成为建筑节能的必然趋势.目前,利用太阳能供应生活热水是一种普遍认可的方式,而合理可靠的设计是保证太阳能热水系统在未来长期高效运行的前提关键.
目前关于太阳能热水系统的设计方法可大致分为:基于仿真的参数分析法、基于相关性模型设计法和全生命周期优化设计法.其中,基于仿真的设计方法通常采用参数化研究的方式比较不同设计方案的系统性能.文献[3]基于TRNSYS仿真软件,对加拿大蒙特利尔地区的家庭住宅太阳能热水系统进行仿真模拟,通过分析关键设计参数的变化对系统太阳能保证率的影响来确定最佳设计值,从而得到了适用于该地区独立住宅家庭的太阳能热水系统设计参数取值范围.但是这种方法在对比分析时每次只能改变一个设计变量,设计成本耗时耗力,而且在仿真过程中设计边界的输入也必将面临不确定性的困扰.文献[2]采用了五种仿真软件模拟英国某零能耗建筑的DHW系统,并依据各软件所遵从的规范标准作为仿真边界的输入,研究发现:仿真模拟的结果与实测值之间存在-30%～40%的偏差,而模拟的准确度主要取决于仿真设计值的输入.
为了简化太阳能热水系统仿真设计的工作量,美国威斯康辛大学[4]基于大量仿真模拟实验,提出了太阳能保证率的概念,并建立了F-chart相关性模型用于太阳能集热器面积的设计.文献[5]对F-chart相关性模型进行了系数修正,使其满足于巴西地区的气象条件,并根据市面上主流的太阳能集热器的性能参数建立了设备信息数据库,开发了适用于巴西地区的太阳能热水系统优化设计软件.
由于F-chart法是一种稳态的设计方法,模型基于经验,无法以动态的边界描述热水负荷的特性.因此,采用数学规划理论对太阳能热水系统进行全生命周期评价的优化设计方法受到了学者们的青睐.文献[6]采用非线性数学规划法对太阳能热水系统进行建模,以系统全生命周期费用为目标函数,利用遗传算法对模型进行全局寻优搜索,并对优化变量进行了敏感性分析.然而上述设计方法均属于确定性设计,仅以日均太阳辐射或典型气象年难以反映气象条件的随机特征,因此太阳能热水系统在未来长期运行过程中可能会面临供能不可靠的风险.
针对上述问题,本文首先基于Dymola仿真平台对太阳能热水系统进行动态建模,借助Genopt优化软件调用粒子群智能算法对系统关键设计变量进行优化设计,得到系统的确定性优化设计方案.然后,采用天津市30年历史气象数据来表征气象条件的随机性,对该设计方案进行了供能可靠性评估.最后,为了进一步提升太阳能热水系统抵御气象不确定性的能力,并保证系统稳定可靠运行,本文针对系统关键设计环节进行了投资改善,并给出了合理的投资建议.
