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在具有代表性的高温时间段内通过热水吸取实验模拟太阳能热系统性能
摘要：
生活热水（DHW）供暖，供应沐浴，清洁和家电需求对房屋的能源需求作出显著贡献。尽管DHW吸取有性能方面的依据，但在分析太阳能DHW和太阳能组合系统以每日重复使用进行长期模拟（例如年）时，这是常见做法。根据Que#39;bec（加拿大）73家房屋的测量结果，开发出了可用于此类分析的新DHW产品。在5分钟的时间段内，已经建立了4个消费水平和3个时间消费段（避免早晨倾向于使用DHW的消费者，在晚上倾向于使用DHW的普通消费者等的影响）。用这些新品种进行的一个太阳能DHW系统的模拟显示，DHW吸取时间可以明显影响时间和年度综合预测。
关键词：生活热水; 图表; 太阳能热水
1.介绍
供水供暖，清洁和家电需求对住宅的能源需求作出显著贡献。例如，在加拿大，从2000年到2008年，这些所谓的生活热水（DHW）需求占住房部门能源最终用量的18％，以及该国二次能源消费总量的3％NRCan，2011).
通过进一步吸收太阳能DHW系统，可以节省提供生活热水需求的能源，太阳能组合系统以及其他技术，如微热电联产（Beausoleil-Morrison，2008）。 当通过模拟预测这些技术的性能时，已经证明，施加准确的DHW抽查是重要的（例如约旦和 Vajen，2001a; Spur等，2006）。 这是因为DHW吸取的量和使用时间对于确定一个系统是否能够满足需求来说都是至关重要的。 例如，晚上工作的DHW吸取比太阳能热系统更容易在早晨吸取（由于太阳能集热器会在白天充电）。
尽管DHW吸取大量水分的意义重大，但在分析太阳能DHW和太阳能组合系统进行长期模拟时，最常见的做法是（大多数通常以年为单位）长时间日常重复使用（例如利马等人， 2006; Hobbi和Siddiqui，2009年; Enteria等，2014）。 本质上，这使系统将日复一日地响应相同的DHW负载。
由于仪器和安装相关的成本，近年来很少有大规模的DHW吸取测量研究完成。 研究人员依靠概率的方法。 将这些可能性分配给特定的DHW事件（例如淋浴）并估计每个不同的时间间隔的使用情况。约旦和Vajen（2001年b）作为国际能源机构（IEA）太阳能采暖和制冷（SHC）计划关于太阳能组合系统的任务26的一部分，基于这一原则做了一系列生活热水提取实验。 开发了一种函数，该函数在一年中为特定的绘图类型分配了一个概率，并与平均每日绘图配对，以提供年度DHW绘图技巧（时间间隔为1,6和60分钟）用于模拟日常使用情况。Hendron和Burch（2007） 基于相似的原理，以6分钟的时间间隔开发了另一系列的DHW抽查方式。
阻碍研究人员准确开发此类合成品的能力的关键因素是DHW吸取的大变异性。 DHW抽查的大小和时间分布可以从一个家庭到下一个家庭显着变化。 已经发现诸如乘客家电所有权的数量和人口统计以及乘员态度等因素是显着的（Perlman和Mills，1985).
为了更好地反映DHW使用的这种可变性，一些研究人员试图从现场收集的数据Perlman和Mills，1985; Burch和Salasovich，2002年). Becker和Stogsdill（1990） 对以前关于DHW消费的现有研究进行了回顾，并建立了从20世纪70年代末到80年代中期在加拿大和美国进行的研究的测量数据库，其中包括Perlman和Mills（1985）。 虽然这项研究为研究人员提供了大量的实验数据，但其中很多数据是在三四十年前收集的，因此可能不再反映当前的使用模式。 例如，近几十年推出的节能洗碗机和洗衣机消耗的DHW（Bansal等人，2011年）。 此外，市场力量和能源效率标准和规定（例如，Koomey等人，1999）鼓励自这些设备以来更新这些设备贝克尔和 Stogsdill（1990） 研究。
Becker和Stogsdill（1990） 发现其数据库中包含的数百间住宅和公寓日均DHW消耗量为238 L /日。 近期的研究Thomas等人 （2011年）收集了安大略省（加拿大）74家房屋的数据，结果显示，生活热水的消费量明显下降。 这74栋房屋平均每天的生活热水消耗量为186升/天。这个结果表明所提供的数据Becker和Stogsdill（1990）不再具有代表性目前的使用模式，因此正在开发新的生活饮用水产品。
虽然Thomas等人 （2011年） 提供了最近的DHW对大量房屋样本的测量数据，数据仅在每个房屋（最多几周）内短时间收集。 因此，仍然需要根据代表当前使用模式的测量数据开发DHW吸取产品。
1.1目标和纲要
这里报道的研究的目的是开发一系列具有高时间分辨率的代表性DHW吸取样品，适用于基于模拟的太阳能DHW，太阳能组合系统和微热电联产系统的研究。 鉴于这种预期用途，生活必需品跨越一个完整的年度周期很重要。 为了实现这些目标，在Que#39;bec（加拿大）的73所房屋中测量了DHW绘制图案（Laperrie`re 和Brassard，2008年）。 经过统计分析，选择了这些房屋中的12个数据用于开发具有代表性的年度产品。 下一节将介绍用于收集和分析数据的方法。 本节还根据抽样期间收集的数据处理用于构建年度抽奖的方法。 在此之后，对所得12个代表性抽查的特征进行检查并与之前的工作进行对比。 然后用新数据进行模拟，以证明他们的使用情况以及DHW绘制模式可以使用的效果模拟太阳能热系统。
2测量DHW吸取
本节介绍本研究中使用的测量方法。 它提供了所用仪器的详细信息，仪器的物理位置以及测量中不确定度的来源。 然后它呈现测量数据并将它们与之前的DHW消耗数据进行对比。
2.1测量方法
这项研究将仪器放在Que#39;bec（加拿大）的73个家庭的热水箱上。 所有房屋的业主除了提供入住率信息外， 这些信息总结在表格1
在2006年11月初至2007年4月中旬的深秋，冬季和早春季节，每间住宅连续测量生活热水消耗模式60-165天。
所有73间房屋均配备浸入式电阻加热器的容器供应生活热水。 控制这些加热器以将罐中的温度维持在标称值60℃。 由于在这种储罐中使用的控制器通常采用宽温度的模具以及精度较低的恒温器，实际从储罐中抽取的水的温度可以变化几度。 不幸的是，在这项研究中没有测量从罐中抽取的水的温度。 因此，对于此分析，假设DHW吸取发生在55°C和60°C之间。 这个范围的下限是基于由所进行的研究收集的数据提供的指导Evarts和天鹅 (2013)，而上限对应于额定设定值。
摆动活塞类型的正排量流量计安装在每个热水器上游的冷水补充管线上。 由于水箱提供的热水量由冷补水取代，因此这些仪表测量了DHW吸水量。
流量计在每次消耗1L水时产生一个脉冲信号。 每隔几分钟，仪表产生的脉冲信号就会被数据采集系统（DAQ）计数并记录下来。 流量计可以测量每分钟记录间隔高达375L的流量，这远高于研究中观察到的最大流量（125分钟以上）。
测量不确定度与流量计和数据采集相关。 在前者的情况下，分辨率的偏差误差在测量范围的较低端是最大的（相对而言）。 DAQ的偏差误差为每5分钟记录间隔1个脉冲。 当这些个体偏见错误传播使用的方法建议护城河 (1988)发现在最低消耗水平（零消耗量，超过300万个测量点的90％记录），DHW消耗量可以在5分钟记录间隔内解决为1L。 在研究中观察到的最高消耗水平的综合不确定性（5分钟记录间隔为125L）在5分钟记录间隔内发现为2L。
2.2测量数据分析
首先计算73个房屋每日平均生活热水消耗量。 这揭示了广泛的消费水平：从70到438升/天。 消费水平的分布如图所示图。1，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80百分位表2.
将这些数据集与早期和最近公布的一些数据进行比较是很有趣的。就像之前提到的，Becker和Stogsdill（1990）对DHW消费的现场研究进行了回顾，并建立了从20世纪70年代末到80年代中期在加拿大和美国进行的研究的测量数据库。他们发现数据库中包含的数百间房屋和公寓的平均生活热水消耗量平均为238升/天，比目前的研究结果高出26％。 考虑到第二节中概述的降低家庭生活消费量的趋势，这并不令人意外。
在最近的一项研究中，Evarts和Swan（2013） 估计在新斯科舍省（加拿大）的大量房屋样本的生活热水用量。他们对比了两组房屋的公用事业费用信息：那些使用燃料油进行空间加热和生活热水供暖的设施和那些仅将燃料油用于空间加热的设施。 通过减去两组燃料油的平均年消耗量，他们能够估计住宅样本中加热生活热水所需的燃料油数量（假设两组之间唯一的死亡是由于生活热水加热）。然后，通过选择DHW加热器的能量转换效率，他们能够估算DHW的平均日均吸食量。这意味着每天209 L，比当前研究中测量的平均值高出约10％。 考虑到所用方法的假设数量Evarts和Swan（2013），这一级别的协议非常接近
近期的研究Thomas等人 （2011年）这项测量数据在安大略省（加拿大）的74所房屋中为当前研究提供了另一个当代参考点。 他们发现，他们的房屋样本平均日生活热水消耗量为186 L /天，中位数为174 L /天，值在目前研究结果的2％以内（见表2).
图1发现73个房屋样本的日均DHW消费量存在显着变化。房屋之间也观察到消费模式在时间分布上的差异。 这在图中说明图2这与四个衡量房屋的消费模式形成了对比。 这个标志的每个象限都是通过在一天中的每个小时内整合给定房屋的测量DHW消耗量，然后在监测周期的每一天对这些小时积分量进行平均而产生的。 例如，这表明房子所代表的房子图2在监测期间的7点至8点之间，每天的任何其他时间都会有一个经历过的DHW。 同样，它表明房子所代表的图2b从19:00到20:00经历了最大的DHW吸引。
在他们的研究中，Perlman和Mills（1985），观察到大多数房屋在早上或晚上都会遇到DHW高峰期的需求。 对目前研究中测量的数据进行的分析显示，目前研究中大约四分之一的被测房屋可以最好地表征为早晨消费者（例如在图2a）大约三分之一的人可能最好被定性为主要是晚上的消费者（例如英国人）图2B）。 但其余的房屋（大约40％）不是这些消费模式。图2c和d显示了这些房屋中的两个的消费模式：前者在深夜消费高峰期，在中午较小的高峰期消费，而后者的消费在一天中消散，早晚的消费峰值较小。
3.年度生活热水提取
上一节介绍了新测量的数据。 本节将介绍如何使用这些数据来构建年度DHW抽查。
如前所述，研究的目标是开发可用于年度模
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