这段 MATLAB 代码定义了一个函数 getDailyHourlyHeating，用于计算温室模拟中的 每日和每小时加热需求，特别是从 18:00 到午夜 的加热需求。以下是代码的详细解释：

1. 函数功能

• 输入：

  • gl：一个 GreenLight 模型实例，包含模拟后的数据。需要确保时间轨迹具有规则的时间间隔（可以通过 changeRes 函数实现）。

• 输出：

  • dayHeating：每日加热需求（MJ/m²/天）。

  • dayHeat18toMidnight：每日从 18:00 到午夜的加热需求（MJ/m²/天）。

  • hourHeating：每小时平均加热需求（W/m²）。

  • hourHeat18toMidnight：每小时从 18:00 到午夜的加热需求（W/m²）。

2. 代码逻辑

• 初始化参数：

  • lampsOn 和 lampsOff：分别表示灯光开启和关闭的时间（24 小时制）。

• 提取加热和灯光输入数据：

  • heatIn：锅炉加热的总能量（W/m²）。

  • lampIn：灯光的总能量（W/m²）。

• 计算时间频率：

  • timeFreq：模拟数据的时间间隔（秒）。

  • hourSize：每小时包含的数据点数量。

• 计算每小时加热需求：

  • 使用循环计算每小时的加热需求，并存储在 hourHeating 中。

  • 如果小时数在 18:00 到午夜之间，则将其存储在 hourHeat18toMidnight 中。

• 计算每日加热需求：

  • 使用循环计算每日的加热需求，并存储在 dayHeating 中。

  • 计算每日从 18:00 到午夜的加热需求，并存储在 dayHeat18toMidnight 中。

3. 代码步骤

• 初始化参数：

  • lampsOn = 24：灯光开启时间（24:00）。

  • lampsOff = 18：灯光关闭时间（18:00）。

• 提取加热和灯光输入数据：

  • heatIn：锅炉加热的总能量（W/m²）。

  • lampIn：灯光的总能量（W/m²）。

• 计算时间频率：

  • timeFreq：模拟数据的时间间隔（秒）。

  • hourSize：每小时包含的数据点数量。

• 计算每小时加热需求：

  • 使用循环计算每小时的加热需求，并存储在 hourHeating 中。

  • 如果小时数在 18:00 到午夜之间，则将其存储在 hourHeat18toMidnight 中。

• 计算每日加热需求：

  • 使用循环计算每日的加热需求，并存储在 dayHeating 中。

  • 计算每日从 18:00 到午夜的加热需求，并存储在 dayHeat18toMidnight 中。

4. 代码的主要用途

• 该函数用于分析温室模拟中的加热需求，帮助研究人员评估温室加热系统的性能。

• 通过计算每日和每小时的加热需求，可以优化温室设计和管理策略。

5. 示例用法

% 假设 gl 是一个已经模拟完成的 GreenLight 模型实例
[dayHeating, dayHeat18toMidnight, hourHeating, hourHeat18toMidnight] = getDailyHourlyHeating(gl);
fprintf('每日加热需求: %.2f MJ/m²/天\n', mean(dayHeating));
fprintf('每日从 18:00 到午夜的加热需求: %.2f MJ/m²/天\n', mean(dayHeat18toMidnight));
fprintf('每小时平均加热需求: %.2f W/m²\n', mean(hourHeating));
fprintf('每小时从 18:00 到午夜的加热需求: %.2f W/m²\n', mean(hourHeat18toMidnight));

6. 输出

• dayHeating：每日加热需求（MJ/m²/天）。

• dayHeat18toMidnight：每日从 18:00 到午夜的加热需求（MJ/m²/天）。

• hourHeating：每小时平均加热需求（W/m²）。

• hourHeat18toMidnight：每小时从 18:00 到午夜的加热需求（W/m²）。

总结

这段代码是温室加热需求分析中的重要工具，通过计算每日和每小时的加热需求，帮助研究人员评估温室加热系统的性能。代码逻辑清晰，功能明确，适用于类似的研究场景。