分析高校能消耗管理平台的应用与产品选型

时间：2023-11-23作者：安科瑞电气股份有限公司浏览：43

王兰

安科瑞电气股份有限公司 上海嘉定 201801

摘要：近年来，高校宿舍建筑不断增多，然而高校宿舍能耗管理却没有得到改善，使得能源浪费严重。分析高校宿舍的能耗现状，提出合适的能耗评价指标，是改善高校宿舍能源浪费问题的关键所在。以湘潭某高校的宿舍楼为例，以日单位面积能耗和日人均能耗作为基础能耗评价指标，对学年各季节的综合能耗、分项能耗分别进行评价，找出各栋宿舍的节能潜力。同时运用SPSS软件以各项能耗影响因素作为自变量，以日人均平均能耗作为因变量进行多元回归分析，结果表明人均居住面积在湘潭地区高校宿舍能耗评价中是不可忽视的影响因素，能耗评价中需进行修正。该结论可有效指导湘潭地区宿舍节能工作的开展，同时也可为其他地区高校宿舍节能工作的开展提供理论基础。

关键词：高校宿舍;能耗评价;节能潜力;多元回归分析

0引言

伴随着高校规模不断扩张，高校成为人口密度很高的能源集中消耗单位。从高校能源利用状况的统计调查可知，高校能耗占全国总能耗的10%，而宿舍作为高校建筑中面积占比*大的建筑之一，由于用能者节能意识淡薄以及建筑运行管理粗放等原因，使得高校宿舍节能形式相当严峻，节能工作亟待开展。

对于高校建筑节能工作的开展，国内外学者主要通过能耗模拟软件和实测研究两种途径对高校各类能耗现状展开研究。在能耗模拟方面，朱丽等人采用EnergyPlus软件对天津某高校的宿舍楼、教学楼和食堂这三类进行能耗特性分析;王伟等人采用能耗模拟分析软件DeST对武汉地区某高校教学楼进行能耗计算和分析;杨志伟等人利用DeST－C能耗模拟软件对沈阳某高校办公的能耗变化情况以及通风对建筑能耗的节能效果进行研究。在实测研究中，赵泰等人以高校既有学生公寓外窗节能改造方案的评价为研究对象，对某拟改造项目方案进行了实例分析;Desideri对意大利中部某高校宿舍用能情况进行了详细分析通过收集高校宿舍的电力数据分析其用能特征和影响行为因素;Min等人对韩国某大学的建筑能耗数据进行了统计，根据对各类校园的分类，给出了具体的节能措施建议，空调系统的耗能*为严重。近年来，也有一些学者通过建立节能监管平台的方法推进高校校园建设。已有的研究大多从宏观层面同时分析高校多种类型建筑的能耗水平，对宿舍楼用能情况分析不够具体，因此对实际宿舍节能工作也缺乏实际指导意见。其次借助能耗模拟软件，能耗数据的采集也缺乏一定的准确性。

鉴于此，本文以湘潭地区某高校宿舍为例，选取10栋典型宿舍建筑作为研究对象，建立能耗评价体系，记录分析宿舍的实际用能状况，找出具有节能潜力的宿舍和可能的能耗影响因素。

1能耗现状

湘潭市某高校学生宿舍作为研究对象代表了湘潭地区大部分高校宿舍的建筑形式。该高校大部分宿舍为2005年以后新建，于2018年安装分体空调，表1中统计了10栋宿舍的基本信息。调查发现学生在宿舍的能源消耗主要表现在空调、插座和照明(插座和照明作为一个类别)两方面，因此，本文选取2005年以后新建的10栋宿舍楼作为研究对象，记录了10栋宿舍从2018年9月1日至2019年8月31日在空调、插座和照明两方面的总能耗，具体从各月和各季节的能耗状况作简要分析。

1.1各月能耗

10栋典型宿舍建筑观察一学年内逐月能耗的变化如图1所示。

图12018－2019学年学生宿舍建筑各月能耗

由图1可知，11月、12月、6月、7月为全年用能高峰期。整体来说，学生宿舍在冬、夏季的能耗均过渡季，2月、8月虽然也处在冬、夏季节，其能耗处于比较低的状态，这是由于2月、8月处在学校寒暑期间，大部分学生都离校，用能减少。9月、10月、4月由于处在过渡季节，气温比较舒适，学生们使用空调的时间较少，因此能耗也处在一个较低的状态。1栋在建筑面积上相对于其他太小，易引起误差，故不计入研究。

表1宿舍基本信息

1.2各季节能耗

其中能耗占比较高的是冬季和夏季。夏季占全年能耗比例为32.65%，冬季占全年总能耗比例为28.92%。这是由于夏季气温高，学生需要通过开启空调来降温，冬季气温低学生需要开启空调制热。春秋两季所占全年能耗偏低，春季占全年能耗的比例为21.02%，秋季能耗占全年能耗比例的*少仅为18.42%。这是由于春秋两季气温比较适中，学生开启空调的频率大幅度减少，因此春秋两季的能耗处于一个较低的水平。

图22018－2019学年学生宿舍建筑各季节能耗(单位:kW·h)

2能耗评价

鉴于目前对建筑能耗的评价大多基于能耗模拟软件，基于理想参数下计算得到的结果，并不能反映建筑实际运行下的能耗状况。因此本文的能耗评价建立在实际能耗数据上，选取合适的评价指标，可以加明确和客观地反映建筑运行的实际能耗。

2.1确定评价方法

现有学校宿舍建筑常用的能耗评价方法通常为学年能耗评价、典型日能耗评价两种。对于学年能耗评价，考虑到在一个完整的学年内会有寒暑、国庆等长期，从图1已经了解到各宿舍在2月、8月的能耗处于比较低的状态，原因是这些长期会使得宿舍内学生的入住率产生较大的变化，各宿舍留校人数比例不一样，从而影响其占全学年能耗的比例，综上原因，仅对其学年能耗进行评价来判定各栋宿舍能耗水平是不合理的。因此本研究选定在一学年内学员满员时的日能耗来进行能耗评价，即学年典型日能耗评价作为该高校宿舍能耗评价方法。

2.2选择评价指标

各宿舍的实际能耗数据来源于学校搭建的能耗监测平台，结合表1中10栋宿舍的建筑面积和居住人数的统计数据，采用单位面积能耗和人均能耗指标作为基础能耗指标。此外考虑到宿舍能耗数据的采集来源于空调能耗、照明与插座这两项，因此引入典型日分项能耗评价指标;从图2宿舍各季节的能耗现状了解到，能耗受季节波动较大，因此引入各季节典型日能耗评价指标。

2.3建立评价体系

评价体系的建立基于上述评价指标和评价方法，具体运用典型日单位面积能耗与典型日人均能耗这两个基础能耗指标对每栋宿舍综合能耗、分项能耗、学年能耗、各季节能耗进行能耗评价，建立如图3所示的能耗评价体系。

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图3能耗评价体系

2.4能耗评价指标计算方法

下面为此能耗评价体系中能耗评价指标计算公式，主要包含典型日日单位面积各项能耗计算方法和典型日日人均能耗计算方法两个方面。

典型日日单位面积各项能耗计算方法见式(1):E=Q

(1)A·d式中:E为(学年、冬季、夏季、过渡季)典型日单位面积综合(分项)能耗，kW·h/(m2·d);Q为(学年、冬季、夏季、过渡季)典型日综合(分项)能耗，kW·h;R为宿舍人数，人数;d为典型日数量，d。

2.5分析评价结果

利用上述能耗评价体系和能耗评价方法，分别从综合能耗和分项能耗展开分析评价结果。

2.5.1综合能耗

2018年－2019年期间2～9栋宿舍各学年和各季节分别在典型日日单位面积和日人均综合能耗结果分析如图4、5所示。

由图4和图5中数据可知，日单位面积综合能耗和日人均综合能耗在夏季和冬季相对于过渡季较高，其中

图4典型日日单位面积综合能耗图5典型日日人均综合能耗

六栋宿舍夏季能耗较高，其可能的原因是该栋宿舍住着男生。调查发现男生在夏天通常比女生晚关灯，因为大部分男生喜好游戏的原因，一方面游戏设备导致插座和照明的能耗大大增加，另一方面追求舒适度导致了空调能耗的增加。

2.5.2分项能耗

2018年－2019年期间2～9栋宿舍各学年和各季节分别在典型日日单位面积空调能耗和日人均空调能耗结果分析见图6、7。

根据图6和图7中数据可以看出，宿舍间空调的能耗变化不大，但受季节波动的影响很大，夏季日单位面积和日人均空调能耗远远学年、过渡季、冬季，冬季紧随其后。这是因为夏季天气炎热，冬季天气寒冷，空调需要开启以进行制冷和供暖。过渡季节空调能耗*少，因为过渡季节气候舒适，空调开启时间很少。

2018年－2019年期间2～9栋宿舍各学年和各季节分别在典型日日单位面积照明和插座能耗与日人均照明和插座能耗结果分析见图8、9。

图6典型日日单位面积空调能耗图7典型日日人均空调能耗

图8典型日日单位面积照明和插座能耗图9典型日日人均照明和插座能耗

从图8和图9中数据可知，照明和插座能耗随季节变化较小，但宿舍间能耗差异较大，其中5、6、7宿舍的照明和插座能耗较大。可能的原因是这些宿舍是由男生住的，游戏等电子设备的能源消耗也包括在插座的能耗中。此外，在学年和每个季节的照明插座能耗中，冬季能耗占比例*高，这是由于冬季热水消耗的增加，电热水器的能耗计入照明插座能耗。

2.5.3节能潜力分析

人均每日平均分项能耗对分析宿舍学生的能源使用习惯和主要能耗设备有帮助，因此建筑物的节能潜力通过学年和各季节内人均每日各项能耗指数的平均值来判断。结合上述各项日人均能耗数据，计算平均能耗，以平均值作为分界点，当该值时，认为具有节能潜力，平均值越高节能潜力越大。各项人均每日能耗平均值见表2。

表2学年人均每日各项能耗平均值kW·h/(人·d)

学年	春季	夏季	秋季	冬季
日人均综合能耗	0.511	0.855	0.496	0.536
人均照明与插座能耗	0.146	0.159	0.179	0.203
日人均空调能耗	0.365	0.696	0.317	0.333

结合表1和图5、7、9，通过对空调、照明和插座的日人均综合能耗分析，获得各宿舍楼的节能潜力。未过学年和各季节能耗的平均值时表示现有状态很节能，用“0”表示;过时，用“1”表示。

3多元回归分析

多元线性回归是反应多个因素对同一结果的影响，不少学者基于多元线性回归方法分析建筑能耗。现有能耗评价体系中，建筑设计因素和气候因素对能耗结果的评价会产生一定的影响。本节以这些能耗影响因素作为自变量，以日人均综合能耗作为因变量通过多元回归模型的建立得出湘潭某高校宿舍能耗评价中需要修正的因素。

3.1影响因素

建筑设计因素包括围护结构传热系数、人均居住面积、体型系数、单个寝室设计面积、单个寝室居住人数等。多元回归分析中自变量与因变量之间的关系是线性的。从表1宿舍基本信息中可以看出，设计变量与因变量之间的关系是线性的，可以直接进行回归分析。

3.2建立模型

以这9栋典型宿舍的能耗数据和统计信息作为回归样本。以人均居住面积、体型系数、层高、单个寝室人数、单个寝室面积、f(tP)(tP为综合累积气温)作为自变量，以典型日人均综合能耗作为因变量进行多元回归分析模型汇总。采用SPSS进行逐步多元回归分析

4AcrelEMS-EDU高校综合能效管理平台

4.1平台概述

AcrelEMS-EDU校园综合能效管理解决方案针对校园能源统计、后勤计费管理、校园运维管理等提供高校的信息化管理平台。从“源、网、荷、储、充”多个角度解析高校当下及未来的用能问题及用能需求，在统一的需求下“实现能源互补、信息互通”等管理模式。助力学校管理智能化、数字化、综合化，实现节能校园、校园、低碳校园。

4.2平台组成

AcrelEMS-EDU高校综合能效管理平台采用开放的分层分布式网络结构，主要由设备层、传输层、数据层、应用层组成。平台融合电力监控、电能统计、电气、电能质量分析及治理、智能照明控制、预付费等功能，用户通过浏览器、手机APP数据，通过一个平台即可全局、整体的对企业用电进行进行集中监控、统一调度、统一运维，同时满足企业用电、、节约、、有序的要求。

3.3平台架构

图1安科瑞高校综合能效管理方案架构拓扑

5高校综合能效解决方案

5.1校园电力监控与运维

集成设备所有数据，综合分析、协同控制、优化运行，集中调控，集中监控，数字化巡检，移动运维，班组重新优化整合，减少人力配置。

5.2后勤计费管理

采用的网络抄表付费管理技术，实现电、水、气等能源综合计费，实现远程抄表、费率设置、账单统计汇总等，支持微信、支付宝、一卡通等充值支付方式，可设置补贴方案。通过能源付费管理方式，培养用能群体和部门的节能意识。

5.2.1宿舍用电管理

针对学生宿舍用电进行管理控制：可批量下发基础用电额度和定时通断功能；

可进行恶性负载识别，检测违规电气，并可违规用电跳闸记录；




5.2.2商铺水电收费

针对校园市、商铺、食堂及其他针对个体的水电用能进行预付费管理




5.2.3充电桩管理平台

充电桩在“源、网、荷、储、充”信息能源结构中是必不可缺的。充电桩应用管理同样是校园生活服务中必不可缺的一部分。




5.2.4智能照明管理

通过对高校路灯的全局监测，提供对路灯灵活智能的管理，实现校园内任路，任一个路灯的定时开关、强制开关、亮度调节，以及定时控制方案灵活设置，确保路灯照明的智能控制和节能。




5.3能源管理系统

针对校园水、电、气等各类接入能源进行统计分析，包含同比分析、环比分分析、损耗分析等。了解用能总量和能源流向。

按校园建筑的分类进行采集和统计的各类耗电数据。如办公类耗电、教学类建筑耗电、学生宿舍耗电等，对数据分门别类的分析，提供决策，提高管理效能。

构建符合校园节能监管内容及要求的数据库，能自动完成能耗数据的采集工作，自动生成各种形式的报表、图表以及系统性的能耗审计报告，能够监测能耗设备的运行状态，设置控制策略，达到节能目的。




5.4智慧消防系统

智慧消防云平台基于物联网、大数据、云计算等现代信息技术，将分散的火灾自动报警设备、电气火灾监控设备、智慧烟感探测器、智慧消防用水等设备连接形成网络，并对这些设备的状态进行智能化感知、识别、定位，实时动态消防信息，通过云平台进行数据分析、挖掘和趋势分析，帮助实现科学预警火灾、网格化管理、落实多元责任监管等目标。实现了无人化值守智慧消防，实现智慧消防“自动化”、“智能化”、“系统化”需求。从火灾预防，到火情报警，再到控制联动，在统一的系统大平台内运行，用户、安保人员、监管单位都能够通过平台直观地看到每一栋物中各类消防设备和传感器的运行状况，并能够在出现细节隐患、发生火情等紧急和非紧急情况下，在几秒时间内，相关报警和事件信息通过手机短信、语音电话、邮件提醒和APP推送等手段，就能够通知到达相关人员。




7 结束语

本文通过对湘潭某高校宿舍的信息以及用能设备的统计与分析，掌握了现有湘潭某高校宿舍建筑与用能设备的基本情况与现有宿舍建筑现状。主要得到以下结论:

（1）以典型日单位面积能耗和典型日人均能耗作为基础评价指标，分别从综合能耗、分项能耗、学年能耗和各季节能耗四个方面分别进行评价，分析各栋宿舍节能潜力所在，结果发现7栋的节能潜力比较大。

（2）各宿舍综合能耗分析中，日单位面积综合能耗和日人均综合能耗在夏季和冬季相对于过渡季较高。分项能耗分析中,日单位面积和日人均空调能耗受季节波动的影响很大;照明和插座能耗随季节变化较小，但宿舍间能耗差异较大。

（3）软件SPSS和建立多元回归模型对可能影响能耗的因素利用数据分析进行了建模分析，在影响湘潭某高校宿舍能耗的诸多因素中，人均居住面积*终进入了回归模型中。

【参考文献】

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【5】李小华，方清清，王平．湘潭地区某高校学生宿舍能耗分析.

【6】安科瑞高校综合能效解决方案2022.5版.

【7】安科瑞企业微电网设计与应用手册2022.05版.


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