中国作为城市化发展最快速的发展中国家, 到2020年建筑总面积已达到600亿m², 常住人口城镇化率超过60%, 未来20年将进一步提升至75%^[1-2]。快速的城市化进程面临很大的能源挑战。以2018年为例, 我国一年建筑运行的总能耗约为标准煤10亿t, 约占全国能源消费总量的22%。随着城市化进程的加快, 我国建筑能耗占能源总消费量的比例最终将上升至35%左右。目前, 我国处于建设鼎盛期, 每年建成的房屋面积超过所有发达国家年建成建筑面积的总和, 而97%以上是高能耗建筑^[3-5]。因此, 如果不注重建筑节能设计与实施, 将加剧能源危机^[6-7]。节能减排、绿色发展的理念被越来越多的国家认可, 这表明建筑用能将成为节能减排关注的重点领域之一^[8]。同时, 利用各种类型建筑负荷的达峰时间不一致, 通过配比多种类型建筑负荷, 可以平抑建筑群的总负荷^[9]。围绕建筑群节能减排形成了绿色建筑群概念, 但目前绿色建筑群的能源系统规划设计缺少对负荷动态特性分析。特定建筑群的资源能源供需平衡, 不仅表现在一年间的总量平衡, 更多地体现在需求负荷动态变化时的供应可靠性。建筑群混合集中供能可以平滑负荷波动性, 实现负荷均衡性最好、波动性最小的目标^[10-12]。我国许多城市逐渐出现了城市综合体等概念, 就需要将商场、办公、住宅、宾馆、娱乐等建筑功能进行组合。区域建筑的功能组合与业态配比研究, 是其能否充分发挥聚集效应、提高资源综合利用水平的核心环节, 并能够在很大程度上提高能源节能减排效果和增强负荷稳定性^[13-15]。

本文采用情景分析法对不同类型城市综合体进行分析, 以负荷特性(负荷均衡性、年负荷率和负荷波动率)和区域节能减排率为指标进行评价, 从而为区域能源系统合理规划提供有力的数据支持。

本文通过情景分析法对不同业态主导型城市综合体进行分析。通过对建成和在建的城市综合体调研分析表明, 65%以上的城市综合体都含有商业、办公、宾馆和住宅4大功能建筑, 为此本文设定以下4种典型综合体类型: 商业主导型、宾馆主导型、办公主导型和住宅主导型。主导业态开发比例不小于50%, 且为综合体发展的核心驱动力, 其他功能作为辅助。其中, 商业主导型是目前应用最广泛、研究最多的城市综合体类型^[16-19]。

本文以区域建筑群为研究对象, 构建分布式能源系统和传统能源系统数学模型。图 1为传统能源系统与分布式能源系统冷热电联产能流图。传统能源系统采用分供系统, 电负荷由电网供应, 冷负荷由电制冷供应, 热负荷由锅炉供应。区域分布式能源系统设计采用以电定热策略, 电负荷主要由原动机提供, 同时通过余热回收来供应部分冷热负荷。若所回收的余热不能满足用户的冷热负荷需求时, 不足的冷热负荷分别由电制冷和锅炉进行补充。对于分布式能源冷热电联供系统而言, 系统的能量平衡可以从冷、热、电3个角度阐述。冬季时, 用户电负荷主要由原动机满足, 热负荷部分由余热满足, 不足的由锅炉补足; 夏季时, 用户电负荷主要也由原动机满足, 冷负荷可通过吸收式冷水机组满足, 不足部分由电制冷机弥补; 过渡季时, 三联供系统不运行, 用户电负荷主要从电网购电。

本文主要通过对比4种类型城市综合体内的建筑配比, 分析建筑混合对分布式能源系统节能减排率和负荷特性的影响。根据相关文献, 构建能源系统能耗模型^[20-21]。首先通过eQUEST建筑负荷模拟软件得到4种功能建筑的全年冷、热、电逐时负荷; 再根据不同功能建筑混合比例, 计算出混合后的全年冷、热、电逐时负荷。其计算公式分别为

$ {C_{{\rm{c}}i}}{\rm{ }} = \sum\limits_{k = 1}^n {{b_k}} \cdot {C_{ki}} $

(1)

$ {H_{{\rm{c}}i}}{\rm{ }} = \sum\limits_{k = 1}^n {{b_k}} \cdot {H_{ki}} $

(2)

$ {E_{{\rm{c}}i}}{\rm{ }} = \sum\limits_{k = 1}^n {{b_k}} \cdot {E_{ki}} $

(3)

式中: C_ci, H_ci, E_ci——混合后的冷、热、电逐时负荷, kW;

n——建筑数量;

b_k——第k种建筑所占的比例, %;

i——小时数, 取值范围为[1, 8 760];

C_ki, H_ki, E_ki——第k建筑的冷、热、电逐时负荷, kW。

系统需求侧不同建筑混合比例约束条件为

$ 0 \leqslant b_k \leqslant 1 $

(4)

$ \sum\limits_{k = 1}^n {{b_k}} = 1 $

(5)

(1) 传统能源系统。传统能源系统主要由电网和锅炉组成, 以此构建数学模型计算系统全年一次能源消耗量, 即

$ Q_{\mathrm{to}}^{\prime}=Q_{\mathrm{gr}}^{\prime}+Q_{\mathrm{bo}}^{\prime} $

(6)

式中: Q′_to——传统能源系统全年一次能源消耗总量, kg;

Q′_gr——电网购电折算的一次能源消费量, kg;

Q′_bo——燃气锅炉燃料全年消耗量, kg。

Q′_gr由电网供电效率及供电量决定, 所述能耗模型为

$ Q_{{\rm{gr}}}^\prime = \sum\limits_{i = 1}^{8\;760} {\frac{{{E_{{\rm{c}}i}} + \frac{{{C_{{\rm{c}}i}}}}{{{k_{{\rm{cop}}, {\rm{ec}}}}}}}}{{{\eta _{{\rm{gr}}}}}}} $

(7)

式中: k_{cop, ec}——电制冷机性能系数;

η_gr——电网供电效率, %。

锅炉燃料消费量模型为

$ Q_{{\rm{bo}}}^\prime = \sum\limits_{i = 1}^{8\;760} {\frac{{{H_{{\rm{c}}i}}}}{{{\eta _{{\rm{bo}}}}}}} $

(8)

式中: η_bo——锅炉热转换效率, %。

(2) 分布式能源系统。由于本文中区域分布式能源系统冷热电联供按季节供应, 因此系统年一次能源消费量按季节计算整合, 即

$ Q_{\mathrm{to}}=Q_{\text {chp1 }}+Q_{\mathrm{bo}}+Q_{\text {chp2 }}+Q_{\mathrm{gr} 1}+Q_{\mathrm{gr} 2} $

(9)

式中: Q_to——分布式能源系统年一次能源消费总量, kg;

Q_chp1, Q_chp2——冬季和夏季燃气内燃机燃料消费量, kg;

Q_bo——燃气锅炉燃料消费量, kg;

Q_gr1，Q_gr2——夏季和过渡季电网购电所折算的一次能源消费量, kg。

冬季(3个月, 按2 208 h计算)热电联供时能耗模型为

$ {Q_{{\rm{chp}}1}} = \sum\limits_{i = 1}^{2\;208} {\frac{{{E_{{\rm{c}}i}}}}{{\eta _{{\rm{e}}i}^{\rm{e}}}}} $

(10)

$ {Q_{{\rm{bo}}}} = \sum\limits_{i = 1}^{2\;208} {\frac{{{H_{{\rm{c}}i}} - {Q_{{\rm{chp}}1}} \cdot \eta _{{\rm{e}}i}^{\rm{h}}}}{{{\eta _{{\rm{bo}}}}}}} $

(11)

式中: η_ei^e, η_ei^h——燃气内燃机额定发电效率和额定余热回收效率, %。

夏季冷电联供时能耗模型为

$ {Q_{{\rm{chp}}2}} = \sum\limits_{i = 1}^{2\;208} {\frac{{{E_{{\rm{c}}i}}}}{{\eta _{{\rm{e}}i}^{\rm{e}}}}} $

(12)

$ {Q_{{\rm{gr}}1}} = \sum\limits_{i = 1}^{2\;208} {\frac{{{C_{{\rm{c}}i}} - {Q_{{\rm{chp}}2}} \cdot \eta _{{\rm{e}}i}^{\rm{h}} \cdot {k_{{\rm{cop}}, {\rm{ab}}}}}}{{{k_{{\rm{cop}}, {\rm{ec}}}} \cdot {\eta _{{\rm{gr}}}}}}} $

(13)

式中: k_{cop, ab}——吸收式制冷机性能系数, %。

过渡季(6个月, 按4 344 h计算)能耗模型为

$ {Q_{{\rm{gr}}2}} = \sum\limits_{i = 1}^{4\;344} {\frac{{{E_{{\rm{c}}i}}}}{{{\eta _{{\rm{gr}}}}}}} $

(14)

(3) 能源供需平衡。分布式能源系统冷、热、电负荷皆实现平衡才为系统能量平衡, 即

$ C_i^{\mathrm{ec}}+C_i^{\mathrm{ab}}=C_{\mathrm{c} i}, \forall i $

(15)

$ H_i^{\mathrm{ex}}+H_i^{\mathrm{bo}} \cdot \eta_{\mathrm{bo}}=H_{\mathrm{c} i}, \forall i $

(16)

$ E_i^{\mathrm{gr}}+E_i^{\mathrm{gen}}=E_{\mathrm{c} i}+\frac{C_i^{\mathrm{ec}}}{k_{\mathrm{cop}, \mathrm{ec}}}, \forall i $

(17)

式中: C_i^ec, C_i^ab——电制冷机供冷量和吸收式冷水机组供冷量, kW;

H_i^ex——余热供热量, kW;

H_i^bo——燃气锅炉逐时供热量, kW;

E_i^gr——电网逐时购电量, kW;

E_i^gen——燃气内燃机发电量, kW。

(4) 设备特性约束。燃气内燃机在部分负荷变工况运行时, 发电效率和余热回收效率会根据负荷率发生变化, 因此燃气内燃机的热、电出力也随之变化。根据相关文献并结合相关设备的研究分析, 对分布式能源系统燃气内燃机的发电效率和余热回收效率的关系方程设定如下。

$ f_i=\frac{E_i^{\mathrm{gen}}}{E_{\mathrm{N}}}, \forall i $

(18)

$ \begin{aligned} \eta_i^{\mathrm{e}}= & \left(-0.198 \;5 f_i^2+0.608\;1 f_i+\right. \\ & 0.590\;4) \cdot \eta_{\mathrm{e} i}^{\mathrm{e}}, \forall i \end{aligned} $

(19)

$ \begin{aligned} \eta_i^{\mathrm{h}}= & \left(0.065\;3 f_i^2-0.222\;3 f_i+\right. \\ & 1.157) \cdot \eta_{\mathrm{e} i}^{\mathrm{h}}, \forall i \end{aligned} $

(20)

式中: f_i——负荷率, %;

E_N——燃气内燃机额定容量, kW;

η_i^e，η_i^h——逐时发电效率和逐时热回收效率, %;

η_ei^e, η_ei^h——燃气内燃机额定发电效率和额定余热回收效率, %。

同时, 系统核心设备应在合适的负荷率下运行; 若运行负荷率过低, 会对设备产生物理性伤害。因此设备负荷率应满足如下条件, 即

$ 20 \% \leqslant f_i \leqslant 100 \%, \forall i $

(21)

通过不同功能建筑混合确定混合后区域的冷、热、电负荷, 分别计算传统能源系统和天然气分布式能源系统年一次能源消耗量, 利用节能率(Energy Saving Rate, ESR)对应用天然气分布式能源系统进行评价, 得到最优的建筑混合比例。ESR的计算式为

$ R_{\mathrm{ESR}}=\frac{Q_{\mathrm{to}}^{\prime}-Q_{\mathrm{to}}}{Q_{\mathrm{to}}^{\prime}} \times 100 \% $

(22)

与ESR相似, 对比传统能源系统与天然气分布式能源系统, 分析不同建筑混合对减排率(Emission Reduction Rate, ERR)的影响。

$ R_{\mathrm{ERR}}=\frac{C_{\mathrm{to}}^{\prime}-C_{\mathrm{to}}}{C_{\mathrm{to}}^{\prime}} \times 100 \% $

(23)

式中: C′_to——传统能源系统的碳排放量, kg;

C_to——天然气分布式能源系统碳排放量, kg。

$ C_{\mathrm{to}}^{\prime}=Q_{\mathrm{gr}}^{\prime} \cdot \mu_{\mathrm{plant}}+Q_{\mathrm{bo}}^{\prime} \cdot \mu_{\mathrm{gas}} $

(24)

$ C_{\mathrm{to}}=Q_{\mathrm{gr}} \cdot \mu_{\mathrm{plant}}+\left(Q_{\mathrm{chp}}+Q_{\mathrm{bo}}\right) \cdot \mu_{\mathrm{gas}} $

(25)

式中: μ_plant, μ_gas——电厂和天然气的碳排放系数, kg/kWh。

基于平均负荷与最大负荷比值的平准化率经常被用来表示负荷特性的指标。但负荷平准化率评价指标太过单一, 因此本文提出了负荷均衡率、年负荷率和负荷波动率3个评价指标。

(1) 负荷均衡率(Load Balancing Rate, LBR)可定义为全年各月最大负荷的平均值与年最大负荷的比值。负荷均衡率越大, 表明一年内月最大负荷变化的均衡性越好。

$ {F_{{\rm{LBR}}}} = \frac{{\frac{{\sum\limits_{m = 1}^{12} {{M_{\max }}} }}{{12}}}}{{{Y_{\max }}}} $

(26)

式中: M_max——全年各月最大负荷, kW;

Y_max——年最大负荷, kW。

(2) 年负荷率(Annual Load Rate, ALR)可定义为基于月不均衡系数的一年平均值。月不均衡系数为月平均负荷与月内最大负荷日平均负荷的比值。年负荷率越高, 表明负荷变化越小, 负荷分配越均衡。

$ {F_{{\rm{ALR}}}} = \frac{{\sum\limits_{m = 1}^{12} {\frac{{{M_{{\rm{adv}}}}}}{{{D_{{\rm{adv}}}}}}} }}{{12}} $

(27)

式中: M_adv——月平均负荷, kW;

D_adv——月内最大负荷日平均负荷, kW。

(3) 负荷波动率(Load Fluctuation Rate, LFR)可定义为最大负荷与最小负荷之差与最大负荷的比值, 取一年日峰谷差率的平均值。负荷波动率越小, 表明负荷越稳定。

$ {F_{{\rm{LFR}}}} = \frac{{\sum\limits_{d = 1}^{365} {\frac{{{L_{\max }} - {L_{\min }}}}{{{L_{\max }}}}} }}{{365}} $

(28)

式中: L_max, L_min——每日最大和最小负荷, kW。

本文考虑的是冷热电联合供应, 因此引入权重因子确定综合负荷特性, 即

$ C=a_1 c_{\mathrm{c}}+a_2 c_{\mathrm{h}}+a_3 c_{\mathrm{e}} $

(29)

式中: C——3个综合评价指标;

a₁, a₂, a₃——冷、热、电负荷的权重因子;

c_c, c_h, c_e——冷、热、电负荷的评价指标。

本文中, 冷、热、电负荷取相同权重进行计算。

本文选取上海地区4种典型建筑类型: 商场建筑、办公建筑、宾馆建筑和住宅建筑作为研究对象。构建典型建筑模型, 其输入参数如表 1所示。围护结构、室内设计参数、内扰(人员、设备、照明)等负荷模拟所需参数均参照相关标准和规范要求进行设置。

利用eQUEST软件对4种建筑的全年逐时负荷进行模拟, 得到其全年逐时负荷。

通过情景分析法对规划区域中的商场、酒店、办公、住宅4种典型建筑类型进行配比, 并对各类型城市综合体的节能减排率和负荷特性进行分析。图 2为4种类型建筑典型日冷、热、电逐时负荷曲线。其中, 冷负荷选取的是夏季典型日, 热负荷选取的是冬季典型日, 电负荷选取的是过渡季典型日。

由图 2可知, 不同功能建筑的逐时负荷具有明显的差异性。宾馆全天冷热电负荷都相对比较稳定, 并且电负荷在晚间都稍有增加。住宅负荷主要集中在早晚间, 并且晚间一般会高于早间, 白天相对很低, 这是由于白天住宅人员基本都外出了。商场和办公建筑的负荷主要集中于白天, 早晚间负荷很低, 具有典型的“负荷潮汐”现象。

本文选择燃气内燃机为原动机, 其装机容量的选取依据混合建筑最大逐时热负荷乘以一定比例确定; 余热利用设备包括吸收式冷水机组和电制冷机组; 系统设备还包括燃气锅炉, 以满足用户不足的热负荷需求。系统各设备技术参数如表 2所示。其中, 燃气内燃机的发电效率和热回收效率会随负荷率的变化发生改变, 具体如图 3所示。

由图 3可知, 随着负荷率的升高，燃气内燃机的发电效率逐渐上升, 余热回收效率逐渐下降, 具体参数设定可参考文献[22]。

规划区域共有商场、酒店、办公、住宅4种类型建筑, 根据商场、酒店、办公、住宅面积占综合体面积比例进行配比。为简化计算, 4种类型建筑分别每隔10%取一值, 可得到各类型城市综合体的业态组合情景, 共40种情景, 如图 4所示。商业主导型、酒店主导型、办公主导型和居住主导型均各设置10种情景。

根据逐时能耗数据和所有建筑面积, 得到建筑单位面积能耗。基于不同业态主导型城市综合体的建筑业态配比, 通过上述的数学模型可计算出所有城市综合体不同业态配比下的负荷特性(负荷均衡性、年负荷率和负荷波动率), 如表 3~表 6所示。

(1) 商业主导型城市综合体的负荷均衡率、年负荷率和负荷波动率变化范围分别为87.73%~90.48%, 65.37~68.45%, 87.53%~92.92%。在10种情景下, 最大负荷均衡率是情景2, 其值为90.48%, 商场、宾馆、办公、住宅对应的业态配比为5∶1∶2∶2;最高年负荷率是情景6, 其值为68.45%, 商场、宾馆、办公、住宅对应的业态配比为5∶3∶1∶1;最小负荷波动率是情景4, 其值为87.53%, 商场、宾馆、办公、住宅对应的业态配比为5∶2∶1∶2。与此同时, 3个负荷特性最佳值都是商业建筑占比50%情景下的。相对而言, 情景4的负荷特性最佳, 因为其负荷波动率最佳, 负荷均衡率和年负荷率都位列第2, 相对来说最稳定高效。

(2) 宾馆主导型城市综合体的负荷均衡率、年负荷率和负荷波动率变化范围分别为83.31%~91.91%, 64.26~69.26%, 73.38%~79.98%。在10种情景下, 最大负荷均衡率是情景5, 其值为91.91%, 商场、宾馆、办公、住宅对应的业态配比为2∶5∶2∶1;最高年负荷率是情景6, 其值为69.26%, 商场、宾馆、办公、住宅对应的业态配比为3∶5∶1∶1;最小负荷波动率是情景10, 其值为73.38%, 商场、宾馆、办公、住宅对应的业态配比为1∶7∶1∶1。相对而言, 宾馆主导型城市综合体下的宾馆占比越大, 负荷波动率越小, 负荷越稳定。

(3) 办公主导型城市综合体的负荷均衡率、年负荷率和负荷波动率变化范围分别为90.09%~93.38%, 54.65%~61.17%, 82.45%~90.68%。在10种情景下, 最大负荷均衡率是情景2, 其值为93.38%, 商场、宾馆、办公、住宅对应的业态配比为2∶1∶5∶2;最高年负荷率是情景6, 其值为61.17%, 商场、宾馆、办公、住宅对应的业态配比为3∶1∶5∶1;最小负荷波动率是情景3, 其值为82.45%, 商场、宾馆、办公、住宅对应的业态配比为1∶3∶5∶1。相对而言, 办公主导型城市综合体下的办公建筑占比越小, 年负荷率越大, 负荷分配越均衡。

(4) 住宅主导型城市综合体的负荷均衡率、年负荷率和负荷波动率变化范围分别为79.35%~82.59%, 62.87%~68.39%, 79.63%~84.37%。在10种情景下, 最大负荷均衡率是情景2, 其值为82.59%, 商场、宾馆、办公、住宅对应的业态配比为2∶1∶2∶5;最高年负荷率是情景6, 其值为68.39%, 商场、宾馆、办公、住宅对应的业态配比为3∶1∶1∶5;最小负荷波动率是情景3, 其值为79.63%, 商场、宾馆、办公、住宅对应的业态配比为1∶3∶1∶5。相对而言, 住宅主导型城市综合体下的住宅占比越大, 负荷均衡率越大, 一年内月最大负荷变化的均衡性越好。

以负荷波动率为评价指标, 对综合体逐时能耗进行了负荷稳定性分析, 得到各类型城市综合体受业态配比影响的顺序依次为宾馆主导型、住宅主导型、办公主导型和商业主导型城市综合体。宾馆冷热电负荷均相对稳定, 因此负荷波动率相对较小, 负荷运行更为稳定。由于商场和办公负荷存在相似的潮汐负荷特性, 故其整体可以与住宅负荷形成有效互补。

以负荷均衡率为评价指标, 办公主导型城市综合体一年内月最大负荷变化的均衡性最佳。引入年负荷率为评价指标, 办公主导型和商业主导型城市综合体年负荷率较低, 负荷分配均衡性较差。

对于所有情景下的城市综合体, 其负荷均衡率、年负荷率和负荷波动率变化范围分别为79.35%~93.38%, 54.65%~69.26%, 73.38%~92.92%, 所有主导型城市综合体负荷特性变化范围都相对集中, 业态配比影响最大的是负荷波动率, 整体来看变化较大。而负荷均衡率和年负荷率受业态配比影响变化范围相差不多。

根据逐时能耗数据和各类型建筑占比计算出的能源系统能耗, 基于前述指标计算节能减排率, 如表 7~表 10所示。

(1) 商业主导型城市综合体的节能率在20.82%~21.11%范围内变化, 减排率的变化范围为46.37%~47.96%。在10种情景下, 节能率最高的是情景8, 其值为21.11%, 商场、宾馆、办公、住宅对应的业态配比为6∶1∶1∶2。减排率最高的是情景1, 其值为47.96%, 商场、宾馆、办公、住宅对应的业态配比为5∶1∶1∶3。由上述结果可知, 在保持商场建筑和宾馆建筑占比不变或者商场建筑和办公建筑占比不变的情况下, 适当增加住宅建筑占比可提高减排率; 在保持办公建筑和住宅建筑占比不变的情况下, 适当增加商场建筑占比可提高节能率和减排率; 在保持宾馆建筑和住宅建筑占比不变的情况下, 适当增加商场建筑占比可提高节能率。

(2) 宾馆主导型城市综合体的节能率在18.65%~20.26%范围内变化, 减排率的变化范围为42.33%~44.71%。在10种情景下, 节能率和减排率最高的都是情景6, 其值分别为20.26%和44.71%, 商场、宾馆、办公、住宅对应的业态配比为3∶5∶1∶1。由上述结果可知, 在保持商场建筑和宾馆建筑占比或者商场建筑和办公建筑占比不变的情况下, 适当增加住宅建筑占比可提高节能率和减排率; 在保持商场建筑和住宅建筑占比不变的情况下, 适当增加宾馆建筑占比可提高节能率和减排率; 在保持宾馆建筑和办公建筑占比不变, 或者保持宾馆建筑和住宅建筑占比不变, 或者保持办公建筑和住宅建筑占比不变的情况下, 适当增加商场建筑占比可提高节能率和减排率。

(3) 办公主导型城市综合体的节能率在17.81%~19.59%范围内变化, 减排率的变化范围为41.91%~44.32%。在10种情景下, 节能率和减排率最高的都是情景6, 其值分别为19.59%和44.32%, 商场、宾馆、办公、住宅对应的业态配比为3∶1∶5∶1。由上述结果可知, 在保持商场建筑和宾馆建筑占比或者商场建筑和办公建筑占比不变的情况下, 适当增加住宅建筑占比可提高节能率和减排率; 在保持办公建筑和住宅建筑占比不变的情况下, 适当增加宾馆建筑占比可提高节能率和减排率; 在保持宾馆建筑和住宅建筑占比不变, 或者保持宾馆建筑和办公建筑占比不变, 或者保持办公建筑和住宅建筑占比不变的情况下, 适当增加商场建筑占比可提高节能率和减排率;

(4) 住宅主导型城市综合体的节能率在19.17%~20.48%范围内变化, 减排率的变化范围为46.00%~48.81%。在10种情景下, 节能率最高的是情景6, 其值为20.48%, 商场、宾馆、办公、住宅对应的业态配比为3∶1∶1∶5。减排率最高的是情景10, 其值为48.81%, 商场、宾馆、办公、住宅对应的业态配比为1∶1∶1∶7。由上述分析可知, 在保持商场建筑和宾馆建筑占比不变的情况下, 适当增加住宅建筑占比可提高节能率和减排率; 在保持商场建筑和办公建筑占比不变的情况下, 适当增加住宅建筑占比可提高减排率; 在保持商场建筑和住宅建筑占比不变的情况下, 适当增加宾馆建筑占比可提高节能率和减排率; 在保持宾馆建筑和办公建筑占比不变的情况下, 适当增加商场建筑占比可提高节能率, 适当增加住宅建筑占比可提高减排率; 在保持宾馆建筑和住宅建筑占比不变或者保持办公建筑和住宅建筑占比不变的情况下, 适当增加商场建筑占比可提高节能率和减排率。

本文采用了情景分析法对不同业态主导型城市综合体建筑配比进行了研究。选取商业主导型、宾馆主导型、办公主导型和住宅主导型4种城市综合体, 每种类型城市综合体各设置10种情景, 共40种情景。以负荷特性和节能减排率为评价指标, 对所有情景进行了计算和分析。结果表明, 节能率最佳的在商业主导型城市综合体中, 减排率最佳的在住宅主导型城市综合体中。引入负荷特性来研究负荷平稳高效运行, 结果发现, 商业主导型城市综合体情景4的负荷特性最佳; 宾馆主导型城市综合体下的宾馆占比越大, 负荷波动率越小, 负荷越稳定; 办公主导型城市综合体下的办公建筑占比越小, 年负荷率越大, 负荷分配越均衡; 住宅主导型城市综合体下的住宅占比越大, 负荷均衡率越大, 一年内月最大负荷变化的均衡性越好。