摘要：近年來，隨著國民經濟的增長和人們物質生活水平的提高，供熱空調系統的應用日益廣泛，使得建筑物的供熱空調能耗也逐年增大。我國是發展中國家，資金和能源的供求矛盾日趨激烈，因此供熱空調系統的合理設計已提到日程上來。

關鍵字：供熱空調系統,保證率設計,建筑熱環境,隨機分析

    雖然建筑熱物理理論近來有較大發展，從穩態傳熱算法到動態傳熱算法，從單一圍護結構的。到建筑物整體的傳熱算法傳熱算法。但是長期以來，建筑熱物理基本上都是作為確定性過程來研究的，即在確定的室外氣象參數和室內發熱量的條件下，做建筑熱物理的有關計算，如建筑物冷熱負荷的計算等，再去設計供熱空調系統，分析建筑物能耗等。在供熱空調設計過程中往往對每個不確定環節乘以一個大于1的安全系數，如此層層加碼設計出的系統不可避免會造成設備容量選擇偏大，這一方面浪費了初投資，別一方面由于設備常運行于低負荷狀態，也降低了設備效率，造成了運行和維修費用的增加。

　 供熱空調系統的偏大設計有社會經濟體制和管理體制不合理方面的原因，如設計費用按建筑總投資的固定比例計算，建筑物供熱按建筑面積而不是實際耗熱量收費，甲方往往只是控制建筑物初投資，忽視建筑物的運行和維修費用等。此外，設計人員也缺乏一套科學的方法來處理各種不確定性因素對供熱空調系統設計的影響。

　 由于室外氣象和室內熱源都是隨機過程，它們作用在建筑物上產生的建筑熱環境也是隨機過程，因此應該采用隨機分析的方法去研究建筑熱環境。隨機分析的方法追求的是某個量（如室溫、供熱負荷等）的概率分布，而不是具體的某個數值。建筑熱環境是復雜的系統，其中存在許多不確定性。因此，在研究建筑熱環境時，不僅要了解建筑熱環境的系統性能指標的期望值（平均值），而且要了解這些指標的標準偏差。這樣，就能在概率意義上定量描述這些不確定性因素對建筑熱環境的影響。而以往確定性的方法只能得到建筑熱環境系統性能指標的某個數值，由于在處理室外氣象和室內熱源這些不確定性因素時采用簡單的保守數值，往往使得計算得到的性能指標遠遠高于實際需要的性能指標。1978年諾貝爾經濟學獎得主H·A·Simon提出的有限合理性原理[1]，從哲學意義上精辟地論述了客觀世界復雜性與不確定性的本質："…客觀世界是極其復雜的，人們頭對它的認識總是有限的，因此客觀總是的角是個集合，而不是一個點…"。也就是說，客觀世界中的，它們構盛開個集合，這個集合中的每個解都可看成某種程度上的滿意解。如果片面地追求唯一解或最佳解，那么往往不得不引進許多假設、近似或約束，這樣求得的所謂唯一解或最佳解很可能反而遠離真實解的集合，見圖1。

圖1 Simon的有限合理性原理示意圖

　 以空調設計負荷的計算為例，傳統的確定性方法取室外氣象和室內熱的最不利數值，采用動態模擬程序去計算空調設計負荷。實際空調負荷是隨機變化的，而確定性模擬方法并沒有給出實際空調負荷小于空調負荷的可能性大小，致使設計人員在選定空調設備時，為安全起把空調設計負荷乘以一個大于1的安全系數。由于各種不確定性因素的作用，實際空調系統的運行狀態也是隨機變化的，因此應根據空調負荷這一隨機變量的概率分布來確定空調設計負荷，選擇空調設備，也就是在不同概率信度下確定不同的設備容量。概率信度的確定則與建筑物的使用功能和甲方的經濟觀念密切相關，體現了空調系統設計中功能與投資的對立統一關系。

　 供熱空調系統的設計和建筑結構的設計不同。建筑結構設計的目的在于提供居住、生產和科研的場所，因此要求幾乎絕對的保證，一旦發生事故，如房屋倒塌，那么不僅會損壞產品、儀器，而且會造成生命危險。供熱空調系統的設計目的在于提供生活、生產和科研需要的室內熱環境，如果在一定短時間里室內熱環境偏離設計要求，并不會造成太大的損失或危害。對于精密儀器車間等對空調精度和可靠性要求比較高的工藝空調系統，設計的可靠性可以定得高一些，因為一旦空調系統出故障，會影響產品質量或儀器壽命；而對于一般民用住宅、辦公樓和賓館的舒適空調系統，往往允許室內熱環境在一定短時間里偏離設計要求，這不僅不會損害人體健康，反而有利于消除或防止空調建筑普遍存在的綜合癥。可見，供熱空調系統的設計允許一定的不保證率，如果設計要求的不保證率越小，那么需要空調系統的容量就越大，這正好體現了工程設計中投資與功能的對立統一關系。

　 由于供熱空調系統的設計涉及許多不確定因素，如室外氣象、室內熱源、建筑物的圍護結構、整個建筑中各房間的空調系統的同時使用情況、空調系統本身的設備故障、衰老以及建筑物空調面積的擴大等。因此，如果片面地追求供熱空調系統的安全性，那么常常導致以最不利的條件作為設計條件，勢必造成供熱空調系統的容量偏大。實際空調系統的運行狀態是隨機變化的，也就是說，空調負荷系統是隨機變量，它服從一定的概率分布，如圖2所示。

圖2　空調負荷的概率分布

　 從圖2可見，在95%的概率信度（即5%的不保證率）下，空調負荷小于1820kW；如果信度提高到99%，那么空調負荷小于2160 kW。換言之，在100年里，空調負荷大于1820 kW和2160 kW的年頭分別不可能超過5個和1個。圖2還說明，在大部分時間里（90%的概率），空調負荷不超過1640 kW，如果概率信度提高5%和9%，那么負荷分別增加11%和32%。按傳統的安全設計思想，采用最不利的室外氣象和室內熱源條件做計算，得到的空調負荷可能是3200 kW，據此選擇空調設備，那么在大部分時間里（90%的概率），空調設備的負荷率不超過51%（1640/3200）；在很炎熱的夏季里（100年一遇），空調設備的負荷率也不超過68%（2160/3200）。這樣的設計不但導致初投資的增加，而且導致運行費用的增加。圖2清楚地刻劃了空調負荷的隨機波動特性，也容易在工程設計中作用。

　 這種直接根據室內熱環境的保證率去做設計新思想，即保證率設計，追求的是在某種不利條件下，合理確定保證率，使供熱空調系統在保證時間內可靠地實現設計要求，而不是在任何條件下都要求保證室內熱環境。因此，保證率設計是對傳統安全發展方向。

　 保證率的確定則與具體建筑物類型、使用功能和甲方的經濟觀念有關，如果保證率取得偏大，會直接導致選擇的空調設備容量偏大，造成一次投資和二次投資的增加；相反，如果保證率取得偏小，那么由于室內熱環境在較多時間里偏離生產、生活或科研條件的要求，會導致工作效率的降低和產品質量的下降，造成損失費用的增加。因此，綜合考慮投資和損失費用與空調系統設計保證率之間的關系，可以找到最優的保證率，使得按它設計出的空調系統的總費用（總投資與由于空調系統保證不了合適的室內熱環境而造成的損失費用之和）最小（見圖3）。可見，保證率設計的概念充分地體現了工程設計中投資與可靠性（保證率）之間的對立統一關系。

圖3 空調設計中投資與可靠性之間的辯證關系

　 為實現供熱空調系統的保證率設計，需要一套隨機分析的方法，去定量刻劃設計過程中諸多不確定性因素的影響，給出供熱空調系統設計負荷的概率分布。為此需要解決以下一些基本問題：

　 ·室外氣象和室內熱源的描述

　 建立室外氣象的多維多階自回歸時間序列模型，以描述實際氣象過程的不平衡性以及各氣象參數在時間上的自相關和互相關性。建立描述室內熱源隨時間周期波動的簡化的隨機模型。

　 ·建筑物的描述

　 現有的建筑物熱模型都不適合于做隨機分析，為此建立了狀態空調建筑熱模型，它能利用以上建立的隨機氣象模型和隨機室內熱源模型。

　 ·供熱空調系統二次設備（如散熱器和風機盤管）的同時使用情況

　 ·供熱空調系統從一次設備到二次設備過程中各種介質傳輸管網能量損失的描述

　 ·供熱空調

　 設備衰老特性、故障特征和維修制度的描述

　 ·供熱空調設備的備用和供熱空調面積的擴大考慮

　 ·開發一個以CAD為基礎的智能集成化的建筑熱環境的分析系統，幫助工程師做設計

　 從80年代初其開始，江億從事建筑熱環境隨機分析的研究工作，1988年到1992年完成中國科學院一個青年基金項目[2]，進行有關隨機分析的基礎理論研究；并和英國建筑研究中心的系統性能預測室合作，完成對隨機分析程序的驗證[3]。近年來發表了一些文章[4]～[10]對隨機分析的意義、方法和應用都有較詳細的論述。這些是空調負荷保證率設計的基礎研究的一部分，還有許多工作要進行。但供熱空調系統的保證率設計無疑提供了一種徹底改變該行業不合理的設計現狀的方法，它有著光明的發展前程。

　 參考文獻

　 1 HA Simo. The sciences of the artificial intelligence. 2nd Ed. The MIT Press, Cambridge, Massachusetts. 1981.

　 2 江億，洪天真，建筑熱過程的隨機分析，中國科學院青年基金項目研究報告，1992。

　 3 T Hong,Y Jiang. Stochastic Analysis of the Building Thermal Environment of UK. 1994.

　 4 洪天真，建筑熱環境的隨機分析，博士學位論文。清華大學熱能系。1994。

　 5 洪天真，江億，冬季供暖系統負荷設計算用的室外綜合計算溫度，暖通空調，1993，（3）。

　 6 江億，洪天真，建筑熱過程隨機分析的背景、方法和應用，暖通空調，1993（6）。

　 7 江億，洪天真，張金乾等，IISABRE：智能集成化的建筑熱環境分析系統，全國暖通空調制冷學術年會論文，1994。

　 8 Y Jiang, T Hong. Stochastic Analysis of Overheating Risk in Buildings. Proceedings of CLIMA 2000, London, 1993.

　 9 Y Jiang, T Hong. Stochastic Analysis of Building Thermal Processes. Building and Environment. 1993, (4)

　 10 江億，洪天真，建筑熱過程的隨機分析，清華大學學報，1994，（5）。