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华北农村住宅热负荷及燃煤供暖排放特性
董胜明1、2，罗瑶1，刘桐1，王获达1，张晨1，孙志利1、2
（1.天津商业大学 机械工程学院， 天津 300134；2.天津市制冷技术重点实验室， 天津 300134）
煤炭是我国的能源主体，也是农村居住建筑冬季供暖的主要能源，然而燃煤供暖不仅产生多种大气污染物，还会产生大量温室气体。研究表明，燃煤不仅是细颗粒物的重要来源，还被认为是引起全球变暖的最重要原因之一［1-3］，燃煤污染对人体健康也造成负面影响［4］。
近年来，随着“双碳”目标的提出，煤改气、煤改电政策的推广，农村地区燃煤供暖情况与燃煤排放问题引起学者们的关注。王艳妮等人［1］对贵阳市的生活燃煤情况进行入户调查，建立了生活燃煤大气污染物排放清单。陆雅静等人［5］通过高分辨率遥感数据估算了石家庄市农村居民燃煤总量，并利用排放因子测算了燃煤产生的污染物排放量。徐钢等人［6］建立了散烧煤和电煤的污染物排放量评估方法，对比分析了散烧煤和电煤的污染物排放差异。万文玉等人［7］采用碳基尼系数、Arc GIS技术分析了我国农村居民生活能源碳排放的时空特征，并利用STIRPAT模型分析了影响农村居民生活能源碳排放的主要因素。
以上研究多集中于燃煤大气污染物排放或单一的燃煤碳排放，对华北地区农村在不同室内温度下燃煤供暖热负荷及燃煤排放（包括大气污染物与CO2）的分析研究还鲜有报道。
本文基于对华北地区6座农村住宅（均采用燃煤炉燃用清洁煤）的调研实测，对室内温度分别为实测温度、18 ℃的燃煤量、大气污染物排放量、二氧化碳排放量进行模拟。
为分析燃煤供暖方式下华北地区农村住宅热负荷、燃煤量、大气污染物排放量及CO2排放量，本文选择河北省唐山市迁安市马兰庄镇侯台子村的6座农村住宅作为研究对象。这6户农户冬季供暖均采用政府统一配送的清洁煤，侯台子村现有农户214户，共587人。调研实测时间为2022年非供暖期及2022—2023年供暖期，供暖期为2022年11月15日至2023年3月15日。
室内实测参数包括室内温度、PM2.5含量、甲醛含量、CO2含量等。室外实测参数包括室外温度、PM2.5含量、风速、风向、太阳辐照度等。测试数据均通过4G物联网模块发送至云服务器储存，数据采集间隔为20 min。
在对6户农户室内外参数进行实测的同时，以问卷的形式获取了被测农户基本信息、室内环境主观评价、供暖特征、建筑结构等信息。农户基本信息包括农户常住人口数量、年龄、性别、起居规律和供暖期室内衣着情况等。室内环境主观评价包括农户对室内温度的主观评价（分为冷、有点冷、适中、有点热、热）和室内是否有异味等。供暖特征包括供暖用能、供暖末端形式、燃煤量、年供暖成本等。建筑结构信息包括墙体结构类型、尺寸等。调查结果显示，6户农户均使用土暖气（燃煤炉作为供暖装置，以水作为供暖介质，供暖末端均为散热器）。
农村住宅信息见表1。农户1、5为2层建筑，其他均为单层建筑。农户2、4为坡屋顶，其他均为平屋顶。农户1~6均为南北朝向。农户1~6外墙均采用370 mm厚实心黏土砖+5 mm厚水泥砂浆层内饰面层，外墙无外饰面层和外保温层。平屋顶建筑均采用无外保温层的水泥屋顶，厚度为18 mm。对于坡屋顶，屋瓦厚度取实测厚度。门窗均采用塑钢框架单层玻璃窗，窗（门）框占比为0.15。围护结构热工性能参数均来自TRNSYS软件材料库。
TRNSYS软件通过导入Meteonorm软件生成的气象参数文件、SketchUp软件建立的三维建筑模型，并考虑室内热扰与太阳辐射得热量等因素，对农村住宅逐时热负荷、非供暖期室内温度进行模拟［8］。分别模拟室内温度为实测温度及18 ℃时的逐时热负荷。
为验证模拟结果可靠性，引入均方根误差变异系数（CVRMSE）、平均偏差（MBE）、归一化均方根误差（RNRMSE）作为评价指标［9］。
均方根误差变异系数是一项用于评估模型预测准确性的指标。均方根误差变异系数越小，代表模型预测的准确性越高；越大，代表模型预测的准确性越低。平均偏差也用于评估模型的准确性。若平均偏差接近0，则说明模拟值与实测值间的平均偏差很小，模型的准确性较高。若平均偏差偏向正数或负数，则说明模型存在系统性偏差，即模型倾向于高估或低估真实值。归一化均方根误差与均方根误差（RMSE）的作用基本一致，均用于表征预测结果相对于实际结果的平均偏差情况，可用来评价预测模型的稳定性。归一化均方根误差的优势在于可对不同量纲和不同量级的值进行比较。
均方根误差变异系数tCVR、平均偏差tMBE、归一化均方根误差tRNR的计算式分别为：
非供暖期室内初始温度设为相同时间的实测室内温度。截取农户1非供暖期2022年5月13日0时—18日0时模拟室内温度与实测室内温度进行对比，见图1。由于室内温度模拟初始时间不在5月13日0时，因此图1中5月13日0时的模拟室内温度与实测室内温度不同。由图1可知，模型结果与实测结果非常接近。3项评价指标见表2。由表2可知，各项评价指标均在合理范围内，说明模型的模拟效果比较理想。
① 煤耗量
农村住宅供暖煤耗量计算式为：
② 大气污染物排放量
基于农村住宅煤耗量计算结果，采用排放系数法，计算SO2、氮氧化物、CO、VOCs（挥发性有机物）、PM10、PM2.5排放量。
根据环境保护部发布的《民用煤大气污染物排放清单编制技术指南（试行）》附录C，单位质量清洁煤SO2、氮氧化物、CO、VOCs、PM10、PM2.5排放因子分别选取：68wS、0.8、72.8、1.1、1.1、0.8 kg/t。wS为干燥基硫质量分数，本文取0.04，即单位质量清洁煤SO2排放因子为2.72 kg/t。
③ CO2排放量
式中燃煤单位热量含碳量、燃煤锅炉燃煤碳氧化率均取自由国家应对气候变化战略研究和国际合作中心编制的《中国煤炭生产企业温室气体排放核算方法与报告指南（试行）》附录二。
2023年2月15日0时—3月15日0时，农户1~6在室内温度为实测温度及18 ℃时的单位建筑面积逐时热负荷随时间的变化分别见图2~7。由图2~7可知，整体上农村住宅逐时热负荷呈现明显的周期性波动特点，然而受农村住宅结构、农户用热习惯差异等影响，不同农村住宅的热负荷特性差别比较大。室内温度为18 ℃时的热负荷大于实际热负荷（实测室内温度对应的热负荷）。
为便于描述并且更加清晰分析农村住宅热负荷特性，选取2023年2月16日16：00—19日24：00农户1单位建筑面积逐时热负荷随时间的变化（见图8）进行分析。由图8可知，户1热负荷呈现周期性波动。当室内温度为实测温度时，热负荷极小值和极大值分别出现在每日的7：00左右和16：00左右，极小值和极大值的变化范围分别为45~64 W/m2、84~88 W/m2。调查结果显示，农户1在就寝前关闭燃煤炉炉门，让其自然熄灭直至次日早晨（7：00左右），因此在这段时间内热负荷随室内温度降低而降低至极小值。随后，随着起床后人员对室内温度要求提高，重新点燃燃煤炉，室内温度升高，热负荷也随之增大，直至晚饭（16：00左右）。受生活习惯的影响，晚饭后农户1随即准备就寝，热负荷随之下降。
当室内温度设定在18 ℃时，热负荷仅与室外气象参数和围护结构传热性能相关，与农户生活习惯无关。由图8可知，当室内温度设定在18 ℃时，热负荷也呈周期性波动，热负荷极大值出现在每日8：00，极小值出现在每日18：00。室内温度为18 ℃时的平均热负荷明显高于平均实际热负荷。
2023年2月15日—3月15日，室内温度分别为实测温度及18 ℃时，农户1~6热负荷统计数据分别见表3、4。由表3、4可知，当室内温度为实测温度时，50%农户的平均单位建筑面积热负荷大于50 W/m2，平均单位建筑面积热负荷最大值为68.7 W/m2。热负荷极值出现的时间相差较大，这是由于不同农户的家庭结构、生活习惯、经济水平等不同导致的［10-11］。当室内温度为18 ℃时，农户1~6热负荷极值出现时间基本一致，67%农户的平均单位建筑面积热负荷大于50 W/m2，平均单位建筑面积热负荷最大值83.4 W/m2。与室内温度为实测温度相比，农户1~6室内温度为18 ℃时的平均单位建筑面积热负荷均出现增长。
2023年2月15日—3月15日，室内温度分别为实测温度及18 ℃时，农户1~6燃煤量见图9。由图9可知，当室内温度为实测温度时，农户3、5的燃煤量均比较高，分别为2.34、2.33 t，户均燃煤量为1.75 t。室内温度为18 ℃时，农户3、5燃煤量均超过3 t，分别为3.02、3.43 t，户均燃煤量为2.34 t，比室内温度为实测温度时多33.7%。
调查得知该地区清洁煤价格为800 元/t。与室内温度为实测温度相比，室内温度为18 ℃条件下，户均燃煤费用高出472 元。因此，室内温度为18 ℃不仅增大了农户经济压力，也会给环境带来压力。
2023年2月15日—3月15日，室内温度分别为实测温度及18 ℃时，农户1~6大气污染物及CO2排放量分别见表5、6。由表5、6可知，与室内温度为实测温度相比，室内温度为18 ℃时，农户1~6大气污染物及CO2排放量均有所增加。
整体上农村住宅逐时热负荷呈现明显的周期性波动特点，受农村住宅结构、农户用热习惯等影响，不同农村住宅的热负荷特性差别比较大。室内温度为18 ℃时的热负荷大于实际热负荷（实测温度对应的热负荷）。由此造成的燃煤量增加，不仅增大农户经济压力，也会给环境带来压力。
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