内蒙古单户住宅不同占地面积及建筑增建的供暖能耗评估
《International Journal of Heat and Fluid Flow》:Assessment on heating consumption of single dwelling for different footprint areas and building additions in Inner Mongolia
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时间:2026年09月10日
来源:International Journal of Heat and Fluid Flow 4.8
编辑推荐:
• 模拟了农村建筑的供暖能耗 • 通过实测数据验证了供暖能耗模型 • 考虑了占地 footprint 面积、建筑扩建和不同地区因素 • 带玻璃墙体和屋顶的阳光房是节能的首选方案
## 引言
人类能源消耗的五分之一与建筑相关(Zeng 等,2017),这对温室气体排放贡献巨
• 模拟了农村建筑的供暖能耗 • 通过实测数据验证了供暖能耗模型 • 考虑了占地 footprint 面积、建筑扩建和不同地区因素 • 带玻璃墙体和屋顶的阳光房是节能的首选方案
## 引言
人类能源消耗的五分之一与建筑相关(Zeng 等,2017),这对温室气体排放贡献巨大。世界绿色建筑委员会呼吁到 2030 年新建建筑实现净零碳排放,到 2050 年所有建筑实现净零碳排放(Attia, 2018)。中国的"双碳目标"旨在 2030 年前实现碳达峰、2060 年前实现碳中和(Zhang 等,2024),这意味着国家层面的各个领域都必须进行有效减排。
中国北方冬季寒冷,导致大量供暖能耗。中国北方城镇的供暖能耗占中国建筑运行总能耗的四分之一(清华大学建筑节能研究中心,2023)。农村地区供暖主要依赖燃煤,污染严重。尽管中国北方农村地区燃煤量占全国的五分之一,但北方农村地区燃煤产生的温室气体排放占北方地区燃煤总排放的 50%(清华大学建筑节能研究中心,2020)。内蒙古自治区(内蒙古)位于中国北部。内蒙古大部分地区属于严寒地区。在深冬季节,严寒地区农村住宅 24 小时的供暖能耗是其他能源消耗量的十倍。因此,农村住宅的供暖减碳对碳减排具有重要意义。
中国政府发布了北方"清洁冬季供暖方案"(Plan, 2017)。Zhou 等(2022)分析了北方清洁供暖选项的家庭成本与环境效益。他们指出,空气源热泵是最环保的选择,但对于黑龙江、吉林和内蒙古等极寒地区,热泵无法高效运行。他们还指出,改善建筑围护结构可以降低供暖能耗。例如,合理利用多孔保温材料和优化其结构参数,可以有效调节围护结构内的传热,从而减少热损失,提高供暖系统的能效(Boussenah 等,2025)。Jezierski 等(2020)证明,降低围护结构的传热系数可以使供暖能耗减少约 27%。在我们之前的工作中(Borjigin 等,2026),选用了挤塑聚苯乙烯作为建筑外墙的保温层。我们发现当保温层厚度达到一定值后,增加厚度对供暖减量的影响很小。Yang 等(2021)测量了稻草包墙作为建筑替代墙体,获得了非常高的保温性能,并发现注浆石膏进一步提高了保温效果。Braulio-Gonzalo 和 Bovea(2017)使用了生态高效保温材料,可降低能耗 40%。Xu 和 Xu(2025)比较了办公建筑的 46 种围护材料,发现围护结构的保温改善在严寒地区更具价值。改性泡沫水泥保温板可减少哈尔滨 55.98% 的能源浪费。Mourou 等(2025)在屋顶上应用废弃玻璃涂层,发现其可节省高达 13% 的制冷能耗。木结构建筑在欧洲北部广泛使用,通过在双层木结构之间添加集成热绝缘体可增加墙体热阻(Fedorik 和 Niemi, 2024)。引入翅片结构以提高墙体传热效率也有助于实现最佳热工性能(Friji 等,2024)。
建筑热回收是供暖减排的有效方式(Mardiana-Idayu 和 Riffat, 2012)。它通常与空气-空气板式换热器一起使用,这种系统被称为空气-空气板式换热器系统(Borjigin 等,2025)。在空气-空气板式换热器系统中,平板换热器比波纹板换热器具有更好的热工性能,因为流阻更小(Borjigin 等,2019);交叉流布置比逆流布置具有更好的热工性能,因为体积限制(Borjigin 等,2020)。作为空气-空气板式换热器系统,热回收排气罩系统可将厨房中的空气温度从 ?20°C 提高到 17.9°C(Borjigin 等,2023)。Mardiana-Idayu 和 Riffat(2012)建议不同房间之间的空气温差应尽可能小。Bermejo-Busto 等(2017)发现,通过合理布置多个板式换热器可以提高不同房间之间的热回收效率。
建筑中的窗户至关重要,白天通过窗户可获得自然采光和太阳辐射供暖。然而,冬季窗户过大时会损失相对较多的热量。因此,窗户类型和窗墙比对建筑能耗非常重要。Zhao 等(2022)观察到半透明辐射制冷玻璃可将室内温度降低 21%,并减少能耗高达 66.5%。Ahmed 等(2023)比较了七种玻璃的节能效果,其中有色玻璃效果最佳。Lei 等(2022)将主动-被动双控智能窗户应用于建筑和温室,该智能窗户在夏季通过减少对流换热降低了室内温度。
显然,窗户的重要性与太阳能有关。太阳能是建筑供电(Gkaniatsou 等,2021)和供暖(Liu 等,2024)最重要的可再生能源。尤其是在严寒地区,太阳能可能是建筑最重要的热能来源。风(Ghaith 等,2017)、生物质能(Martinez 等,2017)和地热能(Mobayen 等,2025)等其他可再生能源也可加以利用。将现场可再生能源引入住宅建筑可减少一次能源消耗。被动式太阳能供暖有助于减少严寒地区供暖的能源消耗(Si 等,2020)。在太阳能使用受限的建筑中,可应用特朗贝尔墙提高能效(Kang 等,2025)。带有阳光走廊的预制建筑供暖能耗较低(Wang 等,2021)。
净零能耗建筑在全球范围内得到倡导。它是改善围护结构、优化窗户、热回收、被动式太阳能和利用可再生能源的整合与协同。其他技术如相变材料(Elbir, 2025)、跨季储热(Xia 等,2025)和建筑扩建(Fotopoulou 等,2018)也可应用于净零能耗建筑。净零能耗建筑可分为并网和离网两类(Wu 和 Skye, 2021)。虽然显然净零能耗建筑在强大的电网支持下更容易实现零能耗,但在电网布局受限的情况下,并网净零能耗建筑并不容易实现。
在中国北方,尤其是内蒙古,农村住宅的供暖能耗极高。减少供暖能耗是实现零能耗和排放控制的关键因素。然而,内蒙古农村住宅的供暖能耗很少独立于总能耗进行考虑。本文测量了位于内蒙古锡林浩特的一栋双户住宅的电力供暖能耗,该住宅由"煤改电"项目支持的电锅炉供暖(内蒙古,xxxx)。白天和夜晚的供暖能耗已分别测量。建立了带阳光房和不带阳光房的双户住宅供暖能耗数值模型,并通过采集的实时数据进行了验证。然后将数值模型推广到不同占地面积的单户住宅,并开发用于计算内蒙古不同地区的供暖能耗。数值模型中还添加了多种建筑扩建结构。本文首次对内蒙古农村住宅的供暖能耗进行了数值模拟。提供了不同占地面积的相关性,并列出了不同地区供暖能耗与锡林浩特之比。考虑了总供暖能耗、白天供暖能耗和夜晚供暖能耗。对供暖能耗的准确评估对于将太阳能供暖引入农村住宅具有重要意义,也是内蒙古零能耗建筑设计的基本数据。本研究的意义有三重。首先,据作者所知,这是对该严寒地区供暖能耗的首次系统性数值评估。其次,所得相关性和地区比可作为工程师和政策制定者的基准数据,使快速估算成为可能,无需重复全尺度模拟。第三,白昼/夜晚的分解分析为太阳能供暖系统优化和零能耗建筑设计提供了必要的设计参数。
### 章节摘要
#### 供暖能耗模型
内蒙古单户住宅的供暖能耗通过 EnergyPlus 进行模拟。模拟作如下假设:
1) 住宅主体部分供暖,但所有建筑扩建部分如门斗、阳光房和北侧扩建部分不供暖。
2) 模型中仅计算供暖能耗。不考虑生活热水、照明和其他住宅能源消耗。
3) 总供暖能耗按整个供暖期计算。
#### 不同占地面积的供暖能耗
通常,内蒙古的单户住宅大于 80 m2,且随着生活水平提高而变得更大。不同占地面积单户住宅的通用平面图列于图 2。这些住宅的总供暖能耗和单位面积供暖能耗如图 3 所示。单户住宅的总供暖能耗随占地面积增加而增加,单位面积供暖能耗随占地面积增加而减小。
#### 结论
本文通过数值方法研究了农村住宅的供暖能耗。计算了不同占地面积住宅、不同建筑扩建住宅和位于内蒙古不同地区的住宅的供暖能耗。总供暖能耗、白天供暖能耗和夜晚供暖能耗的数值模型通过锡林浩特双户住宅的实测供暖能耗进行了验证。得出以下结论:
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**CRediT 作者贡献声明**
Saranmanduh Borjigin:撰写—初稿,构思。Xiang Li:形式分析,数据整理。Wenyu Zhao:形式分析。Ren Na:方法论。Suritu Bai:软件。Xing Tian:验证。Liang Gong:调查研究。Keqilao Meng:撰写—审阅与编辑。Hexi Baoyin:监督指导。
**利益冲突声明**
作者声明不存在可能影响本文所报道工作的已知名财务利益或个人关系。
**致谢**
本研究受国家自然科学基金(项目编号:52406094)、内蒙古"揭榜挂帅"项目(项目编号:2024JBGS0026)和内蒙古自治区自然科学基金项目(项目编号:2025QN05016)资助。此外,本研究还受内蒙古大学教育部风能太阳能利用技术重点实验室、内蒙古新能源与储能技术重点实验室、内蒙古可再生能源研究所的支持。
Saranmanduh Borjigin | Xiang Li | Wenyu Zhao | Ren Na | Suritu Bai | Xing Tian | Liang Gong | Keqilao Meng | Hexi Baoyin
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