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　　计算FS统计方法和主成分法选出的TMY的能耗模拟与逐年能耗模拟平均值的标准偏差如表6所示，模拟全年逐月耗电量和消耗天然气量情况如图3和图4所示。结果表明：对北京地区，主成分法挑选出的典型年更接近逐年能耗模拟平均值；对拉萨地区，FS统计方法较主成分法挑选出的典型年更接近逐年能耗模拟平均值。FS统计方法中，赋予太阳辐射的权重因子达到1/2，由于我国各地气象资源优势不同，拉萨较北京太阳能资源丰富，与30 a逐年能耗模拟的平均值对比，FS统计方法较主成分法适合拉萨；利用气象参数干球温度、气压、水平面太阳总辐射、相对湿度、平均风速五参数选取的主成分法更适合北京。该文建模的公共建筑，全年耗电量分为照明用电和夏季空调降温用电，两地区典型年耗电量对比逐年耗电量均值的模拟偏差较小，建筑模型的参数设置合理；冬季采暖消耗天然气量与逐年消耗天然气量均值模拟偏差较大，北京用FS统计方法挑选出的TMY偏差达到3392%，针对建筑气候的热工分区可更加细化，地域性的围护结构的适当调整有助于能耗模拟的准确。 

　　5结语 

　　针对生成典型气象年时，气象参数权重因子的统一与否对典型年的挑选和建筑能耗动态模拟结果的影响问题，挑选建筑热工分区中寒冷地区的代表城市北京和拉萨，分别用FS统计方法和主成分法生成典型气象年，并依照标准对典型公共建筑建模，模拟不同方法下的能耗进行比较性研究，结论如下： 

　　1）在长期的时间段内，表征某种气象参数的典型性时，FS统计方法具有相对优势。 

　　2）由于地域气象资源优势不同，使用FS统计方法挑选TMY，适合太阳能丰富地区，在全国范围内使用，则存在对太阳辐射参数权重赋予过大的问题。 

　　3）建筑热工分区的主要依据是所在地区的温度指标，但同一热工分区中，由于高程、湿度、风速等地域性气象资源不同，挑选典型年时权重不应简单固化。利用主成分法寻求当地气象资源的本质特征，气象参数的选择对典型年结果的准确性尤为重要。研究不同地域气象参数的权重因子对建筑能耗模拟的准确性具有基础科学意义。 

　　参考文献： 

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