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摘要：本文通过分析计算城轨列车负荷构成，比较了各项影响因素的占比。通过典型的IPLV构建方法，针对其中影响较大的客流因素，计算对比了两种基于构建的典型客流分布对应的IPLV计算参数。讨论了客流分布对前期设计选型中对能耗的预测影响。
关键词：负荷，IPLV，能耗
中图分类号 U270.38 文献标识码 A
0前言
随着我国经济快速发展，城市建设日新月异。同时带来了不同程度的交通压力。城市轨道交通凭借着速度快、运量大等优点成为了大多数城市缓解交通改善交通的有效途径。因而近年来我国轨道交通发展迅速，相应的轨道交通车辆运营数量也大幅增加。因此车辆的能耗指标对于整个交通运输系统的节能具有了更加重要的意义。
空调系统的能耗在轨道交通运载车辆辅助系统中占有较大比例，根据广州地铁运营统计数据显示，辅助系统的能耗占车辆总能耗的25～35%，[1]而系统中的能耗主要集中在空调机组部位。因此机组的选型对系统能耗起到关键作用。为了在设计选型阶段预测评价机组在车辆运行过程中的能耗水平，需要构建適应车辆的较为准确的能耗评价模型。
1能耗评价方法
空调机组是根据车辆设计负荷进行选型的，而大多数时间车辆实际的负荷小于设计负荷，因此在实际运行过程中除了严重超员等极少数工况，空调机组大部分时间是在部分负荷工况下运行的。因此要研究车辆空调机组的能耗时，需以空调机组在不同负荷率不同工况下的全工况实际运行性能为准进行比较。
1.1能耗评价体系
通常为了体现空调机组在实际使用过程中的性能，业界的统一的思路是用季节性能指标对空调机组进行评价。常用的IPLV综合部分负荷性能系数是通过用一个数值表示空调综合效率，IPLV概念最早由美国空调制冷学会（ARI）提出，此后在ARI550/590-92标准中规定了IPLV的计算公式，并在ARI550/590-1998标准中给与了修正[2]。
空调机组的IPLV体系中
通常IPLV采用负荷率LR（表示机组的实际制冷量与名义制冷量的比值）为100%、75%、50%、25%四个工况点的实测数据来描述其全工况性能，其测试工况与负荷率有关，此时
式中 A，B，C，D—分别表示空调机组在100%、75%、50%、25%负荷率时的（kW/kW）;
a，b，c，d—分别表示空调机组在100%、75%、50%、25%负荷率时的权重系数，a+b+c+d=1
1.2 IPLV指标体系的构建方法
IPLV是通过对有限个典型负荷率以及运行工况条件下机组的实测性能系数和运行在该负荷率下的时间分布推导出的，用以评价单台机组在供冷及或供热及的综合运行性能。
构建方法[3]：
（1）确定典型建筑在各温频段的供冷时间分布;
（2）确定典型建筑在各温频段的耗冷量分布：
（3）首先统计典型地域位于第i温频段的供冷小时数ni，得到供冷时间分布。
然后建立典型车型的负荷模型，即统计各温频段对应的负荷，可用负荷率反映其负荷分布情况，即其中为负荷率为实际负荷，为设计负荷
确定机组在各负荷率下的权重系数
IPLV评价方法需在负荷率为100%、75%、50%和25%和其对应的工况条件下测得的机组性能系数COP表示机组在整个过程中满负荷率、高负荷率、低负荷率和最低负荷率区间的综合性能指标，式（1）中a、b、c、d权重系数可从全季节负荷率分布确定：
2城轨列车热负荷构成
城轨列车空调负荷通常由下式计算[4]：
式中：为列车空调总负荷，W;为通过车体隔热壁传热形成的负荷，W;为太阳辐射形成的冷负荷，W;为列车内人员散热形成的冷负荷，W;为列车内设备散热形成的负荷，W;为新风负荷，W。通过计算武汉地区某线路车辆负荷，可知新风负荷和人员负荷占比较大，分别为40%和45%左右。从比例可知，在负荷构成中新风负荷和人员散热引起的负荷占比较高，同时在车辆运行过程中影响负荷的主要外部因素是车外空气参数和客流量，由于空气参数规律可由历年统计数据进行评估计算，因此客流量的分布特征成为在气象参数确定情况下负荷分布的主要影响因素。
城轨列车客流量由很多因素共同决定。其中以工作和学习为目的产生的客流通常人数多、时间集中、规律性强、高峰期短，形成了当日逐时客流规律。另一部分以生活活动为目的产生的客流通常受到气候变化、季节变化和节假日影响较大，形成了以周和季节为周期的规律。客流分布分为：单向峰型、双向峰型、全峰型、突峰型和无峰型等[5]。
轨道交通车辆负荷有其自身的特点，其负荷随着各种车辆运行工况的变化而变化。其中客流量的变化对负荷影响较大。本文以假设估计方式建立在额定载客量基础上的双峰型和全峰型客流分布说明客流对能耗评价的影响。
3计算示例
以武汉地区气象条件为例，通过当地标准年数据构建车外空气参数。某地面线路运行的轨道车辆，车辆参数参考B型车。车辆运营时间为制冷季6月至9月。车辆空调以定新风量和定目标温度设置。客流选取典型的两种客流分布，双峰型和全峰型。
选取构建两种典型的日客流分布类型进行模拟计算
通过计算可得制冷季节逐时负荷，
按根据式（2）换算并计算可得对应系数
从表中可知不同客流分布对能耗评价的计算参数有较大影响，能耗评价结果需建立在合理估计的客流数据基础上。
4结论
本文通过对以武汉地区气象参数为外环境条件，基于构建的两种典型客流分布，通过IPLV能耗评价方法，计算对比了不同客流分布特征对空调系统能耗评价的参数。通过计算结果可知，不同客流分布特征对空调系统能耗评价结果影响较大，较为准确地评估空调机组能耗水平除了需要车外空气参数统计数据，还需了解所要评估空调系统所运行线路的客流分布特征。因此在设计选型时如将空调能耗水平考虑其中，对所设计线路客流特征进行预先评估参考将使能耗评估更为准确。
参考文献
[1]刘进.城市轨道交通车辆节能技术研究[J].城市建设理论研究，2013（16）.
[2]ARI 550/590-1998，Standard for Water Chilling Packages Using the Vapor Compression Cycle[S].
[3]石文星，王宝龙，邵双全.小型空调热泵装置设计[M].北京：中国建筑工业出版社，2013，
[4]中华人民共和国铁道部. 铁道空调客车热工计算方法： TBT1957-1991[S].北京： 中国 铁道出版社.
[5]朱炜，周佩华，滕靖.都市区城市轨道交通客流预测的相关问题探讨[J].城市轨道交通研究，2009.
关键词：负荷，IPLV，能耗
中图分类号 U270.38 文献标识码 A
0前言
随着我国经济快速发展，城市建设日新月异。同时带来了不同程度的交通压力。城市轨道交通凭借着速度快、运量大等优点成为了大多数城市缓解交通改善交通的有效途径。因而近年来我国轨道交通发展迅速，相应的轨道交通车辆运营数量也大幅增加。因此车辆的能耗指标对于整个交通运输系统的节能具有了更加重要的意义。
空调系统的能耗在轨道交通运载车辆辅助系统中占有较大比例，根据广州地铁运营统计数据显示，辅助系统的能耗占车辆总能耗的25～35%，[1]而系统中的能耗主要集中在空调机组部位。因此机组的选型对系统能耗起到关键作用。为了在设计选型阶段预测评价机组在车辆运行过程中的能耗水平，需要构建適应车辆的较为准确的能耗评价模型。
1能耗评价方法
空调机组是根据车辆设计负荷进行选型的，而大多数时间车辆实际的负荷小于设计负荷，因此在实际运行过程中除了严重超员等极少数工况，空调机组大部分时间是在部分负荷工况下运行的。因此要研究车辆空调机组的能耗时，需以空调机组在不同负荷率不同工况下的全工况实际运行性能为准进行比较。
1.1能耗评价体系
通常为了体现空调机组在实际使用过程中的性能，业界的统一的思路是用季节性能指标对空调机组进行评价。常用的IPLV综合部分负荷性能系数是通过用一个数值表示空调综合效率，IPLV概念最早由美国空调制冷学会（ARI）提出，此后在ARI550/590-92标准中规定了IPLV的计算公式，并在ARI550/590-1998标准中给与了修正[2]。
空调机组的IPLV体系中
通常IPLV采用负荷率LR（表示机组的实际制冷量与名义制冷量的比值）为100%、75%、50%、25%四个工况点的实测数据来描述其全工况性能，其测试工况与负荷率有关，此时
式中 A，B，C，D—分别表示空调机组在100%、75%、50%、25%负荷率时的（kW/kW）;
a，b，c，d—分别表示空调机组在100%、75%、50%、25%负荷率时的权重系数，a+b+c+d=1
1.2 IPLV指标体系的构建方法
IPLV是通过对有限个典型负荷率以及运行工况条件下机组的实测性能系数和运行在该负荷率下的时间分布推导出的，用以评价单台机组在供冷及或供热及的综合运行性能。
构建方法[3]：
（1）确定典型建筑在各温频段的供冷时间分布;
（2）确定典型建筑在各温频段的耗冷量分布：
（3）首先统计典型地域位于第i温频段的供冷小时数ni，得到供冷时间分布。
然后建立典型车型的负荷模型，即统计各温频段对应的负荷，可用负荷率反映其负荷分布情况，即其中为负荷率为实际负荷，为设计负荷
确定机组在各负荷率下的权重系数
IPLV评价方法需在负荷率为100%、75%、50%和25%和其对应的工况条件下测得的机组性能系数COP表示机组在整个过程中满负荷率、高负荷率、低负荷率和最低负荷率区间的综合性能指标，式（1）中a、b、c、d权重系数可从全季节负荷率分布确定：
2城轨列车热负荷构成
城轨列车空调负荷通常由下式计算[4]：
式中：为列车空调总负荷，W;为通过车体隔热壁传热形成的负荷，W;为太阳辐射形成的冷负荷，W;为列车内人员散热形成的冷负荷，W;为列车内设备散热形成的负荷，W;为新风负荷，W。通过计算武汉地区某线路车辆负荷，可知新风负荷和人员负荷占比较大，分别为40%和45%左右。从比例可知，在负荷构成中新风负荷和人员散热引起的负荷占比较高，同时在车辆运行过程中影响负荷的主要外部因素是车外空气参数和客流量，由于空气参数规律可由历年统计数据进行评估计算，因此客流量的分布特征成为在气象参数确定情况下负荷分布的主要影响因素。
城轨列车客流量由很多因素共同决定。其中以工作和学习为目的产生的客流通常人数多、时间集中、规律性强、高峰期短，形成了当日逐时客流规律。另一部分以生活活动为目的产生的客流通常受到气候变化、季节变化和节假日影响较大，形成了以周和季节为周期的规律。客流分布分为：单向峰型、双向峰型、全峰型、突峰型和无峰型等[5]。
轨道交通车辆负荷有其自身的特点，其负荷随着各种车辆运行工况的变化而变化。其中客流量的变化对负荷影响较大。本文以假设估计方式建立在额定载客量基础上的双峰型和全峰型客流分布说明客流对能耗评价的影响。
3计算示例
以武汉地区气象条件为例，通过当地标准年数据构建车外空气参数。某地面线路运行的轨道车辆，车辆参数参考B型车。车辆运营时间为制冷季6月至9月。车辆空调以定新风量和定目标温度设置。客流选取典型的两种客流分布，双峰型和全峰型。
选取构建两种典型的日客流分布类型进行模拟计算
通过计算可得制冷季节逐时负荷，
按根据式（2）换算并计算可得对应系数
从表中可知不同客流分布对能耗评价的计算参数有较大影响，能耗评价结果需建立在合理估计的客流数据基础上。
4结论
本文通过对以武汉地区气象参数为外环境条件，基于构建的两种典型客流分布，通过IPLV能耗评价方法，计算对比了不同客流分布特征对空调系统能耗评价的参数。通过计算结果可知，不同客流分布特征对空调系统能耗评价结果影响较大，较为准确地评估空调机组能耗水平除了需要车外空气参数统计数据，还需了解所要评估空调系统所运行线路的客流分布特征。因此在设计选型时如将空调能耗水平考虑其中，对所设计线路客流特征进行预先评估参考将使能耗评估更为准确。
参考文献
[1]刘进.城市轨道交通车辆节能技术研究[J].城市建设理论研究，2013（16）.
[2]ARI 550/590-1998，Standard for Water Chilling Packages Using the Vapor Compression Cycle[S].
[3]石文星，王宝龙，邵双全.小型空调热泵装置设计[M].北京：中国建筑工业出版社，2013，
[4]中华人民共和国铁道部. 铁道空调客车热工计算方法： TBT1957-1991[S].北京： 中国 铁道出版社.
[5]朱炜，周佩华，滕靖.都市区城市轨道交通客流预测的相关问题探讨[J].城市轨道交通研究，2009.