在密集时间频率下对模拟太阳能热系统性能的热水汲取曲线的研究外文翻译资料

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附录A 译文

在密集时间频率下对模拟太阳能热系统性能的热水汲取曲线的研究

Skai Edwards ^a, Ian Beausoleil-Morrison ^{b, [1]},Andreacute; Laperrie`re ^c

^a持续建筑能源系统，卡尔顿大学工程与设计学院，加拿大渥太华

^b持续建筑能源系统，卡尔顿大学工程与设计学院，加拿大渥太华

^c实验室技术能源，魁北克水电，Shawinigan，加拿大

2014年6月18日收到原稿；

2014年10月17日收到修改版；

2014年10月20日接收

2014年11月11日上线

联系人：副主编Aliakbar Akbarzadeh

摘要

加热水以提供洗浴，清洁和电器需求显著地促进住宅领域的能量需求。尽管证明生活热水汲取曲线对热系统性能具有重要作用，但是使用重复的周期曲线进行长期模拟（例如，每年）在分析太阳能生活热水和太阳能组合系统时是常见的做法。基于在魁北克（加拿大）的73所房屋中进行的测量，已经开发了可用于这种分析的新的生活热水汲取曲线。 为4个消费水平和3个时间消费模式创建了以5分钟为时间频率的年度生活热水平均分布（除去倾向于在早晨使用生活热水的消费者，在晚上使用生活热水的消费者等）。用这些新曲线进行太阳生活热水系统的模拟显示，阶段性和年度综合预测都可以被生活热水阶段性曲线显著的影响。

关键词：生活热水； 绘制曲线；太阳能热水

1.介绍

加热水以提供洗浴，清洁和电器需求显着地促进住宅领域的能量需求。例如，在加拿大， 2000年至2008年中，这些所谓的家用热水（DHW）需求占房地产行业所有能源最终用途的18％，占该国二次能源总消费量的3％（加拿大自然资源部，2011）。

通过进一步采用太阳能生活热水系统、太阳能组合系统以及其他技术，如微型废热发电（Beausoleil-Morrison，2008），可以实现节能以提供生活热水需求。当通过模拟预测这些技术的性能时，已经证明了施加准确的生活热水汲取曲线（例如Jordan和Vajen，2001a；Spur等人，2006）是重要的。这是因为生活热水抽取的幅度和时间对于确定系统是否能够满足需求是至关重要的。例如，在晚上发生的生活热水样本比早晨样本（由于太阳能收集器的白天充电）更容易被太阳能热系统满足。

尽管生活热水汲取曲线图具有很重要的作用，但在分析太阳生活热水和太阳能组合系统时，通常使用重复的每日曲线进行长期模拟（最常见的是每年）（例如Lima等人，2006；Hobbi和Siddiqui，2009； Enteria等人，2014）。本质上，这个假设系统将日复一日地响应相同的生活热水负载。

由于与仪器和安装相关的成本，近年来几乎没有完成测量生活热水汲取曲线的大规模研究。研究人员相反依赖于基于概率的方法。这些向特定生活热水事件（例如淋浴）分配概率并估计每个监测的时间间隔的使用。 Jordan和Vajen（2001b）基于这一原则开发了一系列生活热水汲取曲线，作为国际能源机构（IEA）太阳能加热和冷却（SHC）计划的太阳能组合系统任务26的一部分。并且开发了一个函数，该函数为一年中的特定绘图类型分配概率，与平均每日绘图配对，以提供用于模拟的年度生活热水汲取曲线（间隔为1，6和60分钟）。 Hendron和Burch（2007）基于类似的原则，以6分钟的间隔开发了另一系列的生活热水汲取曲线。

阻碍研究人员准确地开发这样的合成概况的关键因素是生活热水抽吸的大变异性。 生活热水抽取的幅度和时间分布从一个家庭到下一个家庭有着显著的不同。已经发现诸如居住者设备所有权的数量和人口统计资料以及居住者态度等因素是重要的（Perlman和Mills，1985）。

为了更好地反映生活热水使用的这种变异性，一些研究人员试图从在该领域收集的数据样本以绘制曲线（Perlman和Mills，1985； Burch和Salasovich，2002）。 Becker和Stogsdill（1990）对以前对生活热水消费的现场研究进行了回顾，并构建了一个从加拿大和美国在20世纪70年代末至80年代中期进行的五项研究的测量数据库，包括Perlman和Mills（1985）的测量。虽然这项研究为研究人员提供了丰富的实验数据，但许多这些数据是在三到四个月前收集的，因此可能不再反映当前的使用模式。例如，近几年引入的能量洗碗机和洗衣机消耗的生活热水显着减少（Bansal等，2011）。此外，自Becker和Stogsdill（1990）研究开始以来，市场力量和能源效率标准和法规（例如Koomey等，1999）鼓励更新这些电器。

Becker和Stogsdill（1990）发现，其数据库中包含的几百间住宅和公寓的每日平均生活热水消耗量为238L/天。Thomas等人（2011年）最近的实地研究，其中加拿大安大略省74所房子的数据显示，生活热水消费量明显降低。这74所房屋的平均每日平均生活热水消耗量为186升/天。这一发现表明，Becker和Stogsdill（1990）提供的数据不再代表当前的使用模式，因此证明了新的生活热水汲取曲线的发展。

虽然Thomas等人（2011）提供了大量房屋抽样最近的生活热水抽取测量数据，数据只在每个房子收集短期的时间（最多几个星期）。因此，仍然需要基于代表当前使用模式的测量数据来开发生活热水汲取曲线。

1.1.目标和大纲

这里报告的研究目的是开发一系列具有代表性的密集时间频率下的生活热水汲取曲线，适用于太阳能生活热水，太阳能组合系统和微型废热发电系统的模拟研究。鉴于这种预期用途，生活热水曲线跨越一个完整的年度周期是重要的。

为了实现这些目标，在加拿大魁北克省的73所房子中测量了生活热水汲取模式（Laperrie`re和Brassard，2008）。根据统计分析，选择这些房屋中的12个的数据用于制定代表性的年度曲线。下一节将描述用于收集和分析数据的方法。本节还将根据在抽样期间收集的数据用于构建年度抽样曲线。在此之后，对结果12的代表性特性进行检查，并与之前的工作相一致。然后使用新数据进行模拟，以演示其使用以及生活热水汲取模式对太阳能热系统的模拟具有的影响。

2.测量的生活热水的抽取

本节介绍本研究中使用的测量方法。 它提供了所使用的仪器、这个仪器的物理位置以及测量中不确定性来源的详细信息。 然后，它显示测量数据，并将其与以前的生活热水消耗数据进行对比。

2.1. 测量方法

本研究在加拿大魁北克的73个家庭的热水箱上放置仪器。 除了五个家庭的业主，其他所有业主提供了关于事故级别的信息; 该信息总结在表1中。

表格1 研究中测量住房的入住率

在2006年11月初至2007年4月中旬的深秋、冬季和早春季节期间，每户房屋持续测量生活热水消费模式为60-165天。

73间房屋均配备浸入式电阻加热器的水箱提供生活热水。控制这些加热器以将罐中的温度维持在60℃的标准值。由于在这种罐中使用的控制器通常采用大范围温度特性以及具有低精度的恒温器，因此从罐中实际抽取的水的温度可以变化几度。不幸的是，在本研究中没有测量从罐中抽取的水的温度。因此，对于该分析，假设生活热水汲取发生在55℃和60℃之间。该范围的下限基于由Evarts和Swan（2013）进行的研究中收集的数据提供的指导，而上端对应于标准设定点。

振荡活塞型的容积流量计安装在每个热水器上游的冷水补充管线上。由于由水箱供应的热水量被冷补充水替代，因此这些水表测量生活热水抽水量。

每次消耗1L的水时，流量计产生脉冲信号。每五分钟，由仪表产生的脉冲信号由数据采集系统（DAQ）计数和记录。流量计可以测量每五分钟测量间隔内高达375L的流量，这远高于研究中观察到的最大流量（125L，5分钟）。

研究中存在与流量计和数据采集系统相关的测量不确定性。在前者的情况下，在测量范围的下端处，解析流中的偏差误差最大（相对地）。 数据采集系统的偏差误差为每5分钟记录间隔1个脉冲。当使用Moffat（1988）在建议的方法传播这些单独的偏差误差时，发现在最低消耗水平的5分钟记录间隔上，生活热水消耗可以被解析为1L（零消耗，其被记录在超过300万个测量点的90％）。在研究中观察到的最高消耗水平（对于5分钟记录间隔为125L）的组合不确定性在5分钟记录间隔内为2L。

2.2.测量数据分析

首先计算73个房屋中每个房屋的每日平均生活热水消耗量。 这显示了宽范围的消费水平：70—438L /天。 消耗水平的分布如图1所示，而73所房屋的消费水平的平均值，中位数，标准差，以及第20和第80百分位数总结在表2中。

10

房屋数量

5

0

0 100 200 300 400

每日平均消耗量（升 /天）

图1 73所房屋的每日平均生活热水消费量的分布

表2 来自73所房屋的测量数据的统计数据

有趣的是，将这组数据与较早的和最近公布的数据进行比较。如前所述，Becker和Stogsdill（1990）对生活热水使用的实地研究进行了回顾，并构建了从20世纪70年代末到80年代中期在加拿大和美国进行五项研究的测量数据库。他们发现数据库中包含的几百间住宅和公寓的平均每日平均生活热水消耗量为238 L /天，比当前研究中发现的值高26％。这不是一个惊人的发现，考虑到第1节中概述的生活热水消费减少的趋势。

在最近的一项研究中，Evarts和Swan（2013）估计了新斯科舍省（加拿大）大量样本房屋的生活热水使用情况。他们比较了两组房屋的公用事业计费信息：那些使用燃料油用于空间加热和生活热水加热的公用事业计费信息，以及那些仅使用燃料油用于空间供暖的公用事业计费信息。通过减去两组燃料油的年平均消耗量，他们能够估计住房样本中加热生活热水所需的燃料油量（假设两组之间的唯一差异是由于生活热水加热）。然后，通过为生活热水加热器选择固定的能量转换效率，他们能够估计每日平均生活热水的平均数量。该平均值为209L /天，比当前研究中测量的平均值高约10％。考虑到Evarts和Swan（2013）采用的方法的假设数量，这种一致性水平非常接近。

Thomas等人最近的实地研究（2011年），测量安大略省（加拿大）74所房屋的数据，为当前研究提供了另一个当代参考点。他们发现，他们的房屋样本的日平均生活热水消耗量为186L /天，中值为174L /天，值在本研究结果的2％以内（见表2）。

图1显示，73个房屋样本的每日平均生活热水消费量有显著差异。在房屋之间也观察到了吸收模式的时间分布的差异。这在图2中示出，它与四个被测房屋的消费模式形成对比。该图的每个象限是通过整合样本房屋每天每小时测量的生活热水消耗，然后在监测期间的每一天对这些每小时积分量求平均而产生的。这揭示了，例如图2a为代表性的房屋在监测期间内的7:00到8:00比一天任何其他时间明显需要更多的生活热水。类似地，它显示了图2b为代表性的房屋经历了从19：00到20：00的最大生活热水汲取。

在他们的研究中，Perlman和Mills（1985）观察到，大多数房屋在早晨或晚上经历了生活热水最大需求。对当前研究中测量数据的分析显示，在当前研究中约四分之一的测量房屋可以被表征为主要是早晨消费者（例如图2a），而大约三分之一可以被表征为主要是晚上消费者（例如在图2b中）。但剩余的房子（约40％）不适合这些消费模式。图2c和d示出了这些房屋中的两个房屋的消耗模式：前者在深夜的消费中达到峰值，在中午具有较小的峰值，而后者具有分散在全天的消耗，在早晨和傍晚具有较

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