典型气象年数据在美国各大都市区建筑能耗模拟中引起的系统性偏差

《Energy》：Systematic biases in building energy simulations induced by typical meteorological year data across U.S. metropolitan areas

　　

摘要 准确的气象数据对于模拟建筑能源使用和评估电网需求至关重要。典型气象年（TMY3）数据被广泛使用，因为它们提供了长期平均条件的便捷表示。然而，其合成构建方式抑制了年际变率和极端事件，而这些事件往往是驱动建筑峰值负荷和电网压力的关键因素。尽管TMY3被广泛采用，但基于TMY天气强迫对全美国大都市区住宅建筑能源模拟的系统性影响尚未得到大规模量化。本文针对配备热泵的住宅建筑，提出了TMY3驱动的模拟与长期实际气象年（AMY）模拟之间的全面比较。使用历史综合逐时城市气象数据库（CHUWD-H v1.0），我们在美国本土536个城市站点位置进行了23年的AMY模拟。这使得能够稳健推断天气驱动的模拟偏差，同时隔离气象效应与建筑及系统异质性的影响。结果表明，基于TMY3的模拟引入了方向性和气候依赖性的偏差。与长期AMY模拟相比，TMY3平均低估逐时制冷能耗11.7±7.5%，高估供暖需求13.6±16.5%，在潮湿气候区尤为明显。TMY3还改变了峰值需求特征，包括季节性峰值负荷幅度和每日供暖及制冷峰值的时间。这些发现表明，依赖TMY3数据可能会可预测地错误表征能源需求幅度和极端值，强调了基于长期观测的AMY数据集对于稳健的建筑能源分析和气候韧性能源系统规划的重要性。

引言 住宅建筑约占美国总能耗的五分之一（19.7%）[1]。因此，准确的建筑能源模拟至关重要，因为它们直接影响建筑设计、运营和长期能源系统规划。例如，数值模拟帮助工程师确定供暖、通风和空调（HVAC）系统的容量和设计建筑围护结构，并使能源规划者能够为峰值需求期做准备、缓解电网压力并评估能效措施[2]。国际能源署确定了影响建筑能源使用的六个主要因素，包括建筑围护结构、建筑服务与能源系统、建筑维护与运营、住户行为与活动、室内环境质量和气候[3]、[4]。在这些因素中，气候通过塑造驱动建筑能源需求的外部条件发挥独特的直接作用。

特别是，美国家庭年度能源使用的一半以上（52%）来自空间供暖和空调[5]。供暖和制冷负荷强烈依赖于室外气象条件和室内热舒适要求。关键气象变量如气温、湿度、太阳辐射和风直接影响HVAC能源需求[6]、[7]。此外，能源系统规划依赖现实的峰值需求估计，这些峰值往往由气象极端事件（如热浪或寒潮）驱动。因此，由不足或过度平滑的气象数据驱动的模拟可能会严重高估或低估峰值负荷和相关的电网压力。

使用建筑能源建模工具的模拟依赖于天气强迫数据和建筑表示（如几何形状、围护结构特性、系统和运行假设）的组合。在各种天气输入数据集中，典型气象年（TMY）数据是通过从不同年份选择具有代表性的月度逐时气象和太阳辐射记录来构建合成年度，旨在近似长期平均条件[8]、[9]、[10]。最广泛使用的典型年产品是TMY3[10]，它源自可能不再反映当代气候条件的历史观测期，特别是在经历快速变暖或气候变率增加的地区。其他替代产品也已出现，如使用比TMY3更近观测期的TMYx，部分缩小了参考气候与当代条件之间的时间差距[11]。极端气象年（XMY）方法选择代表异常严重条件而非典型条件的月份，针对设计工况而非平均性能[12]。混合方法结合两者的元素以平衡代表性和风险评估[11]、[13]。然而，这些替代产品中的任何一个都没有从根本上解决单一年份合成天气文件的局限性，包括无法捕获年际变率或准确代表极端天气条件[14]、[15]。更重要的是，这些替代产品均未在美国建筑能源法规或联邦原型建模框架中得到采用，其中TMY3仍然是标准的天气输入。与合成天气数据集相比，实际气象年（AMY）数据包含指定位置和年份的连续逐时气象记录，使模拟能够捕获现实的时间变率和历史极端值。

几项先前的研究已经考察了天气输入选择对建筑能源模拟结果的影响[12]、[16]、[17]。例如，Hong等人[14]比较了30年AMY数据与TMY3输入对三种类型商业办公楼在17个ASHRAE气候区的影响，发现TMY3结果可能显著高于或低于AMY结果，具体取决于建筑类型和位置，并且年际气象变率对峰值电力需求的影响大于对总能耗的影响。Kneifel和O'Rear[18]评估了多年气象数据对零能耗住宅建筑模拟的影响，发现TMY3可能无法准确反映典型的长期条件，各年份间的年度能源性能存在显著变率。Al-Mofeez等人[19]回顾了典型气象年（TMY）、测试参考年（TRY）和合成天气文件，确定典型天气与实际天气表示之间存在持续的结构差异，这限制了合成文件在捕获真实能源需求条件方面的适用性。最近，Moradi等人[20]评估了加拿大温尼伯和意大利卡塔尼亚的商业和住宅建筑的典型年和实际气象年，发现典型气象年根据建筑类型和气候低估了主要能源需求2-11%，高估了次要能源需求3-83%。

虽然这些研究共同证明了天气文件选择的重要性，但仍然存在几个重要的研究空白。首先，大多数比较研究关注商业建筑原型，尽管住宅建筑具有不同的热特性、HVAC配置和占用模式，却研究不足。其次，明确比较TMY3和AMY数据的研究通常仅限于少数几个位置，通常少于20个，这阻碍了评估偏差如何跨气候区或单个气候区内部变化。此外，先前AMY研究中使用的天气数据经常来自再分析产品或标准气象站，这些站点不能很好地捕获城市热环境，可能错误表示能源需求集中的稠密人口地区的条件[21]、[22]。更重要的是，大多数现有研究覆盖的AMY数据少于10年，限制了其特征化年际变率或区分系统性偏差与异常单年影响的能力。

这些局限性促使系统性地、大规模地比较住宅建筑能源模拟中TMY3数据与长期AMY数据。特别是，最近开发的天气数据集为基于长期AMY的能源模拟提供了新机会。其中一个数据集是历史综合逐时城市气象数据库（CHUWD-H），这是一个长期（1998-2020）、无缺失、质量控制良好的逐时天气数据集，覆盖美国本土所有城市地区500多个气象站点位置[23]。CHUWD-H使用多步填补框架将原位逐时气象观测与基于物理的太阳辐射模型输出和再分析数据集的输出进行综合。这种方法能够构建空间广泛、持续时间长的AMY天气记录，同时在保持时间连续性的同时保留城市站点位置的气象特征。因此，为解决已确定的研究空白，我们采用23年的CHUWD-H v1.0数据集，在美国536个站点位置使用TMY3和AMY-based天气输入进行长期建筑能源模拟。通过采用配备热泵的一致单户住宅原型，我们隔离了天气表示的影响，并使模拟差异能够直接归因于气象强迫本身。

具体而言，本研究的目标是：(i) 量化天气数据选择如何影响模拟的住宅电力消耗，特别关注平均逐时需求和峰值负荷相关指标；(ii) 确定与基于TMY3的模拟相关的偏差是否是系统性和/或空间异质性的；以及(iii) 评估这些偏差的幅度和结构如何跨不同气候区变化。通过这一分析，我们评估常用TMY3方法在多大程度上错误表征了对现实需求估计至关重要的天气驱动变率和极端值。据我们所知，这是首次利用CHUWD-H的比较建筑能源模拟研究，也是迄今为止在空间和时间覆盖范围上最广泛的TMY3-AMY比较之一。研究结果预计将为典型年天气表示的局限性提供新的证据，并强调城市分辨、长期AMY数据集对于稳健的建筑能源建模、峰值需求评估和气候韧性能源系统规划的重要性。

章节片段 模拟设置与天气输入 建筑能源模拟是使用EnergyPlus进行的，这是一个由美国能源部开发的基于物理的整栋建筑能源模拟引擎，广泛用于研究、设计和政策分析。EnergyPlus在亚小时到小时时间尺度上解析建筑热量和质量平衡过程，考虑天气强迫、建筑围护结构特性、HVAC系统、内部负荷和控制策略之间的相互作用。在本研究中，我们采用了一户住宅原型（单户住宅原型）。

TMY3诱导的住宅空间调节需求偏差的空间分布 图2显示了TMY3-based和AMY-based模拟之间平均逐时制冷和空间供暖电力使用的百分比差异，以AMY作为参考。总体而言，TMY3驱动的模拟系统性低估了制冷电力使用，全国平均偏差为-11.7%±7.5%，最大低估为-43.0%（图2a）。最强的制冷低估集中在美国东部，特别是在东北地区和上俄亥俄河谷。

结论 本研究首次量化了天气数据选择如何通过比较广泛使用的TMY3数据与由CHUWD-H v1.0支持的23年AMY数据来影响美国本土住宅建筑能源模拟。使用12,864次建筑能源模拟，针对536个城市站点位置的有代表性的单户住宅原型，我们表明基于TMY的模拟系统性低估平均逐时制冷能耗11.7±7.5%，高估供暖需求13.6±16.5%，在潮湿气候区尤为明显。

作者贡献声明（CRediT） Henry Horsey：写作 – 审阅与编辑，验证，调查，形式分析。Jessica Leffel：写作 – 原始草稿，可视化，验证，软件，方法论，调查，形式分析，数据整理。Chenghao Wang：写作 – 审阅与编辑，可视化，验证，监督，软件，资源，项目管理，方法论，调查，资金获取，形式分析，数据整理，概念化。

数据可用性 CHUWD-H v1.0已存档在开放科学框架（OSF）上，可通过 https://doi.org/10.17605/OSF.IO/5DP8E 获取。交互式网页界面也可在 https://arcg.is/COWWe 获取。TMY3天气文件从Climate.OneBuilding.Org（https://climate.onebuilding.org/）获取。本研究中使用的DOE原型建筑模型可通过美国能源部建筑能源法规项目（https://www.energycodes.gov/prototype-building-models）公开获取。

利益冲突声明 ? 作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系：Chenghao Wang报告由美国国家科学基金会提供财务支持。如果有其他作者，他们声明没有已知的可能影响本论文报告工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢 本工作由美国国家科学基金会（NSF）资助，项目编号OIA-2327435。

Jessica Leffel | Chenghao Wang | Henry Horsey 美国俄克拉荷马大学气象学院，诺曼，OK 73072，美国