兰州地区某地铁建筑冷负荷模拟计算研究

韩福成 李 炎 赵 珀 黄帅帅

兰州地区某地铁建筑冷负荷模拟计算研究

韩福成 李 炎 赵 珀 黄帅帅

（兰州交通大学环境与市政工程学院 兰州 730070）

针对兰州某地区地铁站冷负荷的计算进行研究，这对降低地铁站环控设备容量和减少运行成本有较大意义。与国内相同规模地铁车站的冷负荷相比较，模拟所得结果（最不利工况下）均在合理区间——公共区负荷549.20kW（参考值：420~570kW）；设备区负荷545.19kW（参考值：404kW~581kW），表明计算方法、参数设定合理，计算结果正确。经过DeST-C模拟计算及数据分析得出以下结论：车站整体冷负荷模拟结果达到设计计算冷负荷±2%的累计时段仅占空调季（6、7、8月份）总时长的0.42%；空调季车站公共区平均冷指标模拟值为87.27W/m2，约占设计冷指标的73.0%；设备区平均冷指标模拟值为293.89W/m2，约占设计冷指标的94.7%。以上结论可作为兰州地区未来地铁车站环控设备选型、台套数匹配以及后期环控调节方案设计提供数据参考。

兰州地区；地铁车站；负荷模拟；DeST-C

0 引言

1 兰州地区地理及气候条件

兰州属温带大陆性气候，降水少，日照多，年平均蒸发量1446.4mm，气候干燥，昼夜温差大，年平均气温10.2℃左右，年平均降水量约287.6mm，主要集中在6~9月，市区海拔平均高度1518米。总的来说，兰州干旱少雨、海拔较高，地理、气候环境与我国其他已开通地铁的城市大不相同，因此对兰州地铁环控系统进行研究有一定实用价值。兰州地铁环控系统的室外设计气象参数见表1内所示数值，参数采用兰州地区近20年夏季晚高峰负荷时段，平均每年同时不保证30h的干、湿球温度的平均值确定[3]。

表1 室外设计气象参数表

2 地铁站建筑基本概况

本次模拟对象为一座位于兰州市的明挖地下双层岛式地铁站，2014年3月开始建造，2019年6月完工并开始运营，总建筑面积17940m2，其中应用空调面积6350m2。地下一层为站厅层，主体长度374.08m，标准段宽度21.60m；地下二层为站台层，有效站台长度140m，岛式站台宽度为12.5m。该地铁车站建筑具体围护结构构造、尺寸及传热系数[4]等参数数值见表2。

表2 围护结构构造、尺寸及传热系数表

3 地铁站建筑模型的负荷模拟计算

3.1 地铁站建筑模型室内参数设置

DeST模拟软件中，按照建筑基本围护结构概况建立模型后，还需设定建筑内部各类房间的室内热扰参数、室内设计参数、人员及设备作息模式等具体工况[5]。地铁站站内各类型房间室内空调设计相关参数[6]详见表3。

表3 不同类型房间室内空调设计参数表

续表3 不同类型房间室内空调设计参数表

注：夏季室内空气允许波动范围为±1℃

地铁车站内部所用设备按照使用区域的不同，分为公共区设备和设备区设备两类，所研究地铁车站模型内部设备散热量按照表4取值。

表4 地铁车站设备散热量表

车站人员负荷为动态负荷，数值随人流量的变化而发生改变，车站远期（2041年）运营时段地铁车站公共区预测逐时客流量[7]详见图1。

图1 地铁车站公共区人员逐时流量图

3.2 地铁站建筑模型全年冷负荷模拟

图2 地铁车站全年冷负荷模拟结果图

图2是DeST软件模拟所得的地铁车站全年逐时冷负荷散点图，分析图中数据可得出以下结论：

（1）可以看出负荷值主要分布在两部分：第一部分，在300~500kW区间的地铁站非运营时段的车站冷负荷；第二部分，在800~1100kW区间的地铁站运营时段的车站冷负荷。出现数值上的明显分化原因是——车站公共区与设备区中人员管理用房部分在非运营时段环控系统关闭。此时，地铁车站环控系统整体负荷仅包括设备区内弱电房和强电房两部分冷负荷；

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（2）虽然车站冷负荷值分布在两个区域，但每一部分的变化趋势是相同的：车站负荷值最高月份为7月份，全站负荷值最低月份为1月份；1至7月份大致逐月递增；7至12月份大致逐月递减。

3.3 地铁站公共区冷负荷模拟计算

所研究地铁车站公共区总面积为4594m2，在原设计中采用直接蒸发冷却系统供冷[8]，其负荷包括出入口负荷、屏蔽门负荷、围护结构负荷、人员负荷、设备负荷、照明负荷、新风负荷及其他负荷。

根据实际工程设计数据可知：公共区设计冷负荷为549.20kW，设计冷指标为119.55W/m2；站厅层设计冷负荷为224.18kW，设计冷指标为75.28W/m2；站台层设计冷负荷为325.02kW，设计冷指标为201.13W/m2。采用DeST-C软件所模拟的地铁车站公共区冷负荷及冷指标结果如图3、4所示。

公共区负荷相较于车站整体负荷与设备区负荷，其特点较为明显：公共区并非全天24小时连续运营，因此在逐时负荷散点图（图3）中会发现有明显间断；因为影响因素较为稳定，运营时段负荷数值变化更加连贯，基本与外部气候变化趋势一致。

结合图4与表5我们可以得出：在平均温度最高的七月份（4344~5087h），车站公共区运营时间累计558小时，公共区冷指标大于设计冷指标时间累计21小时，占七月总运营时间3.41%，不连续分布且差值较小（0.03~1.34W/m2）。因此，并不会引起站内热湿环境的失衡。此外从表5来看，在空调季（6月~8月）时段内公共区负荷波动并不明显，基本维持在设计负荷的95%~100%区间内。

图3 地铁车站公共区全年冷负荷模拟结果图

图4 地铁车站公共区全年冷指标模拟结果图

表5 公共区模拟负荷与设计负荷对比

3.4 设备及管理用房负荷模拟计算

所研究地铁站模型中设备及管理用房位于公共区的两端，面积总计5264.1m2，其中空调区面积占33.37%，为1756.58m2，在原设计中采用多联机供冷。其冷负荷包括人员负荷、设备负荷、新风负荷、照明负荷。

设备区设计冷负荷为545.19kW，设计冷指标为310.37W/m2。其中人员管理用房设计冷负荷为55.90kW，设计冷指标为137.23W/m2；弱电设备房间设计冷负荷为219.81kW，设计冷指标为276.10W/m2；强电设备房间设计冷负荷为269.48kW，设计冷指标为487.21W/m2。采用DeST-C软件所模拟的地铁车站设备区冷负荷及冷指标结果如图5、6。

从设备区逐时冷负荷散点图（图5）可以看出，设备区负荷数值明显分布有三层：

（1）上层负荷数值所属时段为每天的6~8时，分布较为松散，数量最少。其形成原因是：车站非空调区夜间累积负荷与早高峰人员负荷两不利因素叠加，使设备区周围的环境温度升高，设备区散热困难度增加，逐时冷负荷异常增大；

（2）中层负荷数值所属时段为每天的9~23时，分布较为集中，数量最多。因为车站设备区此时是正常运营时段，负荷为人员管理用房、弱电设备房与强电设备房的总和。

（3）下层负荷数值所属时段为每天的23时至次日5时，分布集中，数量较多。此时，车站设备区处于非运营时段，总负荷包括弱电房负荷和强电房负荷两部分，因此在空调季与正常负荷的差值与人员管理用房设计冷负荷（55.90kW）大致相等。

从图6以及表6结合来看，我们可以总结出：

（1）在车站设备区全年负荷高峰（7月份），空调开启时间累计744小时。公共区冷指标大于设计冷指标时间累计20小时，占七月总空调开启时间2.69%，差值变动范围为0.23~11.68W/m2且不连续分布。因此，不会引起设备区内热湿环境的失衡。

图5 地铁车站设备区全年冷负荷模拟结果

图6 地铁车站设备区全年冷指标模拟结果

表6 设备及管理用房模拟负荷与设计负荷对比表

Table 6 Equipment and management room simulation load and design load comparison table

（2）车站设备区在空调季（6月~8月）时段内，负荷波动规律——夜间负荷占设计负荷的85%~90%，地铁正常运营时段负荷占设计负荷的95%~100%。

4 结果验证

根据国内已建成且与本文研究对象面积相仿的地铁车站设计数据可知：地铁车站设备管理用房区负荷大多在404kW~581kW区间内[9-12]，其中强（弱）电机房冷指标指标通常在300~400W/m2、人员管理用房冷指标多在80~95W/m2[11]；公共区负荷420~570kW，冷指标通常在104~141W/m2。本文经DeST模拟所得结果（最不利工况下）如表7。

表7 地铁车站模型部分模拟结果表

结合以上两部分数据可知：本文模拟结果均在合理区间，所得结论可靠。

5 结论

本文对兰州地区某地铁站建筑公共区及设备管理用房区，应用DeST-C进行了全年负荷模拟计算。通过对模拟结果的分析与总结，可以得出以下结论：

（1）地铁车站总体设计计算满足最不利工况下设备选型的需要

地铁车站总体设计计算冷负荷结果与DeST冷负荷模拟结果的峰值基本一致，模拟冷负荷超出部分仅占总运行时间的1.86%（6、7、8月份），最大超出数值仅占设计计算冷负荷的2.58%，均在相关规范的容许范围内，在设备选型过程中通过附加合理的安全系数即可消除不利影响。

（2）DeST冷负荷模拟结果显示空调季在大多时间未达到设计冷负荷

地铁车站DeST冷负荷模拟结果达到设计计算冷负荷±2%的累计时段占空调季（6、7、8月份）总时长的0.42%。空调季车站公共区平均冷指标模拟值为87.27W/m2，设计冷指标为119.55W/m2；设备区平均冷指标模拟值为293.89W/m2，设计冷指标为310.37W/m2。

（3）车站运营时段负荷更容易受外界影响

车站公共区全年负荷总体标准偏差为38.64，设备区车站运营时段全年负荷总体标准偏差为40.99，而设备区车站非运营时段总体标准偏差仅为24.31。可见车站运营时段受人员流动、列车运行等动态变化因素影响较大，使车站负荷数值产生波动。

[1] 杨乐.地铁站用能特征与节能策略研究[D].北京:清华大学,2017.

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[3] GB 50157-2013,地铁设计规范(附条文说明)[S].北京:中国建筑工业出版社,2013.

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Study on the Simulation Calculation of a Subway Building Load in Lanzhou Area

Han Fucheng Li Yan Zhao Po Huang Shuaishuai

( School of Environmental and Municipal Engineering, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou, 730070 )

This paper studies the calculation of cooling load of a subway station in Lanzhou, which is of great significance to reduce the capacity of environmental control equipment and reduce the operating cost of the subway station. Compared with the cooling load of subway stations of the same size in China, the simulation results obtained in this paper (under the most adverse working conditions) are all within a reasonable range - the load in the public area is 549.20kW (reference value: 420~570kW). The load of the equipment area is 545.19kW (reference value: 404kW~581kW), which indicates that the calculation method and reasonable calculation result of parameter setting in this paper are correct. After DeST-C simulation calculation and data analysis, the following conclusions are drawn: the cumulative period of the station's overall cooling load simulation results reaching design calculated cooling load ±2% only accounts for 0.42% of the total time of the air conditioning season (June, July and August); The simulated value of the average cooling index in the public area of the station in the air conditioning season is 87.27w /m2, accounting for about 73.0% of the designed cooling index. The simulated value of the average cold index in the equipment area is 293.89w /m2, accounting for about 94.7% of the designed cold index. The above conclusions can be used as data reference for the selection of environmental control equipment, the matching of the number of sets and the design of the later environmental control regulation scheme in Lanzhou metro stations in the future.

Lanzhou area; subway station; Load simulation; DeST-C

TU96+2

A

1671-6612（2021）01-082-06

韩福成（1995.10-），男，硕士，E-mail：3080386866@qq.com

2020-05-27