[论文解读] A Comparison between CODYRUN and TRNSYS, simulation models for thermal buildings behaviour

Franck Lucas, Thierry A. Mara+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 18, 2012

Building Energy and Comfort Optimization参考文献 4被引用 5

一句话总结

本研究比较了CODYRUN与TRNSYS在热带气候条件下模拟建筑热行为的表现，采用单区域试验舱和真实多区域热带住宅进行测试。两种模型的精度相当，但谱分析显示CODYRUN在模拟直接太阳辐射和室外温度影响方面表现较差，而TRNSYS对漫射太阳辐射和室外温度输入更为敏感，凸显了两种模型在辐射与热传递表征中的关键特异性误差。

ABSTRACT

Simulation codes of thermal behaviour could significantly improve housing construction design. Among the existing software, CODYRUN and TRNSYS are calculations codes of different conceptions. CODYRUN is exclusively dedicated to housing thermal behaviour, whereas TRNSYS is more generally used on any thermal system. The purpose of this article is to compare these two instruments in two different conditions . We will first modelize a mono-zone test cell, and analyse the results by means of signal treatment methods. Then, we will modelize a real case of multi-zone housing, representative of housing in wet tropical climates. We could so evaluate influences of meteorological and building description data on model errors.

研究动机与目标

• 评估并比较CODYRUN与TRNSYS在高湿热带气候条件下模拟建筑热行为的准确性。
• 识别 meteo 和建筑描述参数对两种模型模拟误差的影响。
• 基于一个充分仪器化的单区域试验舱和一个真实多区域热带住宅的实验数据，评估模型性能。
• 研究太阳辐射（直接/漫射）、室外空气温度与天空温度在模拟残差中的作用。
• 通过识别每种模拟代码中的主要误差源，为模型选择与改进提供建议。

提出的方法

• 在具有已知热物理特性的绝热试验舱（22.5 m³）上进行模拟，该试验舱完全配备传感器。
• 对一座采用轻质结构（通风砖、木纤维板、空气层）的真实多区域热带住宅进行建模，包含五个热区。
• 使用CODYRUN与TRNSYS在相同的气象激励下模拟室内温度响应。
• 应用信号处理技术，包括功率谱密度与平方相干性分析，识别主要误差源。
• 采用方差分解方法，量化每种气象输入（室外温度、直接/漫射太阳辐射、风速）对模拟误差的贡献。
• TRNSYS使用Type 56多区域建筑模型，配合BID与PREDBID工具；CODYRUN则采用用户自定义传热模型的集中质量有限差分法。

实验结果

研究问题

• RQ1 在受控的单区域试验舱中，CODYRUN与TRNSYS在模拟室内温度动态方面表现如何？
• RQ2 哪些气象输入（直接太阳辐射、漫射太阳辐射、室外温度、风速）对每种模型的模拟误差贡献最大？
• RQ3 为何两种模型的模拟残差均表现出24小时周期性？这反映了模型保真度的何种含义？
• RQ4 在结构明确的试验舱与构造复杂、定义不明确的真实多区域热带建筑之间，模型性能有何差异？
• RQ5 热传递建模方式差异（如传递函数法 vs. 有限差分法）在轻质热带建筑中的准确性影响有多大？

主要发现

• 在单区域试验舱中，CODYRUN与TRNSYS的残差标准差分别为0.44°C与0.43°C，表明与实验数据整体吻合良好。
• 功率谱密度分析显示，两种模型的残差均非白噪声，且存在显著的24小时周期，表明存在与昼夜气象周期相关的系统性误差。
• 平方相干性分析表明，CODYRUN残差与室外空气温度及天空温度的线性相关性更强（最高达0.8），高于TRNSYS（最高0.6），表明其对这些输入更敏感。
• 对于TRNSYS，[0–0.02] h⁻¹频段内64%的残差能量归因于室外温度；而CODYRUN在[0.02–0.08] h⁻¹频段内56%的残差能量归因于同一输入。
• 在多区域模拟中，CODYRUN持续低估夜间室内温度，尤其在卫生间区域残差标准差达2.02°C，表明其长波辐射模拟能力较差。
• 方差分解结果表明，TRNSYS在[0–0.02] h⁻¹频段内64%的残差能量由室外温度引起，而CODYRUN则有56%归因于室外或天空温度，凸显了两种模型中关键的误差来源。