《家用空调量增加对电网负荷变化影响的研究.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《家用空调量增加对电网负荷变化影响的研究.doc（35页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、【精品文档】如有侵权，请联系网站删除，仅供学习与交流家用空调量增加对电网负荷变化影响的研究.精品文档. CHANGSHA UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY 毕业设计（论文）题目：家用空调量增加对电网负荷变化影响的研究学生姓名： 李立洋学 号： 201123060223班 级： 062311102专 业： 热能与动力工程指导教师： 杨继明 2015 年 06 月家用空调量增加对电网负荷变化影响的研究学生姓名： 李立洋学 号： 201123060223班 级： 062311102所在院系： 能源与动力工程指导教师： 杨继明 完成日期： 2015年06月家用空调量
2、增加对电网负荷变化影响的研究摘要随着国家经济的发展，人民生活水平日益提高的同时居民用电量也随之提高。在每年的夏、冬季节，由于空调的使用所产生的空调负荷对电网的稳定产生了极大的影响。根据研究表明，我国大部分地区夏季空调负荷平均已经占到尖峰负荷的30%以上，而一些经济发达地区的空调负荷甚至达到了电网负荷的一般以上。所以说对空调负荷的研究，将为电网调峰，应对负荷变化起到重要的作用。目前，国内外对于空调负荷的研究，主要是从定性上通过电网负荷运行的历史数据对空调负荷进行预测，而从空调本身上出发对其负荷的定量研究较少。本文尝试从家用空调量增长的角度出发，通过研究人口增长、空调数量的增长，从而对空调负荷进行
3、估计。然后通过计算得到的空调负荷将其与电网负荷、温度变化三者之间联系起来，找到了一定的规律。最后针对日益增加的空调负荷，给出了一些可行的措施和建议。关键词：家用空调量;电网负荷；空调负荷；气温THE RESEARCH OF HOUSEHOLD AIR CONDITIONERS INCREASED IMPACT ON THE GRID LOAD CHANGE ABSTRACTWith the development of the national economy, the living standards of the people are increasing, and the consump
4、tion of residents is also improved.In the summer and winter festival every year, the air conditioning load generated by the use of the air conditioner has a great influence on the stability of the power network.According to the study, in most regions of China in summer air conditioning load average
5、has accounted for more than 30% of the peak load, and some economically developed regions of the air conditioning load even stand to half of the country.So the study on air conditioning load, for power peaking, response to load changes play an important role.Station at present, domestic and foreign
6、research on air conditioning load, mainly from qualitative by the historical data of the power grid load operation of the air conditioning load prediction in from the air itself is based on the quantitative study of the load is less.This paper from the amount of household air conditioning growth poi
7、nt of view, through the study of population growth, the growth of the number of air conditioning, thus on air conditioning load is estimated.Then calculate the air conditioning load will be with the power grid load and temperature change three link between and found some rules.At last, some feasible
8、 measures and suggestions are given for increasing air conditioning load.Key Words: Household air conditioning quantity; Load of power network目 录1 绪论11.1 选题的背景和意义11.2 国内外研究现状31.2.1 电力负荷特性分析现状31.3 研究的主要内容71.4 本章小结72 电网负荷研究82.1 负荷特性分析基础82.1.1 负荷特性分析的方法82.1.2 常用的负荷特性指标82.2 电网负荷特性分析92.2.1 年负荷特性分析92.2.2月
9、负荷特性分析11图2-3 A地区2010年不同月份最大峰谷差的变化122.2.3日负荷特性分析13图2-4 A地区2010年夏季典型日负荷曲线13图2-5 A地区2010年冬季典型日负荷曲线142.3 电力消费现状152.4本章小结183. 空调负荷的计算1931 从家用空调量的增长估算空调负荷19311 2006年-2010年人口变化193.1.2 空调保有量计算193.1.3 负荷计算203.2 最大负荷比较法213.2.1 区分工作日和休息日213.2.2 确定比较的月份213.2.3确定工作时段223.2.4 排除自然增长的影响253.2.5 计算253.3 空调负荷特性的分析253.
10、4本章小结264 温度与电网负荷的分析274.1 气候特点274.1.1夏季气温特点274.2 空调负荷与温度的关系294.3 调节夏季空调负荷的措施324.3.1 推广节能空调324.3.2 大力推广空调蓄能技术344.3.3 设定空调温度354.3.4 增加补贴和调整电价354.4 本章小结355 总结与展望365.1 全文总结365.2 展望36参考文献37致谢401 绪论1.1 选题的背景和意义随着国家的快速发展，经济水平地不断提高，人民的生活也在发生着翻天覆地的变化。由于各类家电在家庭中的迅速普及，我国居民用电量在电网总用电量中的比重也在日益增大。电网负荷特性研究的目的就是考虑如何分
11、配好现有的有限的电力，同时又需要保证来自各方面的电力需求，为电力部门的决策提供有效的依据。做好电网负荷特性的研究十分重要，在开拓电力用户、调整电力负荷结构和完成跨区域电网间的资源优化等方面都离不开对电网负荷特性的研究1。从电网负荷曲线上看，电网负荷较稳不稳定，各种因素都会对电网负荷的稳定性造成影响，如：气象因素、节假日、国家政策等。其中气象因素是这些因素中较为普遍且对电网影响非常明显的一种。随着家用空调的普及，当天气炎热和天气寒冷时，人们更多地使用空调来降温和取暖。因此，在气象因素中，气温变化又是其中最为影响电网负荷变化的一环。近年来，每年的夏、冬季由于空调使用所产生的空调负荷在电网负荷中所占
12、的比重越来越大，随着极端天气的出现频率变高，空调使用对电网产生的影响也变得越来越大。全国地区平均空调负荷占比已经高达40%，但是这40%负荷的实际消耗电量不到全国年总发电量的6%，40%和6%,仿佛长颈鹿的身躯和脑袋，构成了两个极端。从全国范围看，由于空调制冷用电所导致的电网高负荷运行时间一般都不会超过三十天2。相关方面的专家称其为集中式能源消费模式，这种用电消费结构极不合理。造成的影响就是大部分时间电网输配送的电力是过剩的，而制冷需求旺盛时，电力的供应又会不足，直接导致电力的投资增大，效益回报率低。 2013年，我国南方多个地区遇到了有史以来的“最炎热夏天”。在2013年7月-8月，我国江南
13、、江淮、江汉三江地区和西南地区的重庆等七个省事，高温炎热天数平均为32.4天。与往年同期的14.8天相比，该年高温炎热天气多出整整一倍以上，并且七地平均最高气温达到34.7摄氏度，为同期历史最高值。在中国中东部地区，总记482个监测站检测到的日最高气温突破了有记录来的最大值，与历史记录相比，也是高温天气天数最多的。从2013年的全年气温来说，也是较为炎热的一年。全年平均气温为10.3比往年同一时间段的9.7高出了0.6度，是从1961年以来气温历史记录的同时期第四高温度。 如此极端的天气，从电力方面的反映明显。2013年我国城乡居民电力消费同比增长9.3%，占全国的比例上升了0.18%。其中第
14、三季度，由于全国许多地区遇到了连续的高温炎热天气，对城市居民和农村居民电力消费贡献是同比增加了18.1%，是近年来同时期电力增长的最大值。达到了10.8%。用电增速在第四个季明显放缓，回落至8.3%，尽管如此仍然高于前两年第四季的增速。2014年是我国历史上最暖的年份之一,全年气温与历史平均温度比偏高0.5。2014年夏季，全国各地区平均气温为21.2，与往年同期相比偏高。但是这并不意味这该年的空调负荷较往年会高，这是因为虽然新疆西部、华北等地区温度较常年要偏高0.3左右，黑龙江东北部及新疆北方的局部气温与往年同期相比要偏高1-2。但是我国江南地区北部及淮汉地区的气温与往年同期相比要偏低0.6
15、以上，长江中下游地区气温远低于往年同期，出现了历史罕见的凉夏。虽然从全国来讲夏季的总体温度较往年同期较高，但是因为是我国高纬度地区夏季气温偏高，而低纬度地区夏季气温偏低，因此造成的空调的使用量反而降低。在电力方面的反映明显，全年社会用电的增速由于受到全国异常天气的影响下降超过1%，第三季度我国城乡居民生活用电增速同比下降23.3%。该季对全社会用电增速的影响率为-57.8%。由2013年和2014年气温变化引起用电量的变化我们可以看出，空调使用所产生的负荷对电网负荷的影响有多大，一边是由炎热造成的当季用电量同比增长17.6另一方是因为凉夏对全年社会用电增速产生下降超过1个百分点的影响。2005
16、年国电公司就曾做过“用电高峰时段空调负荷控措施课题研究”，研究显示在每年夏季，我国华中、华东地区电网的空调负荷占全网比重约30%，在经济发达地区空调负荷的比重更高，约占到了40%左右3。由此可见，空调负荷是电力负荷预测中不可忽视的一环，做好空调负荷的研究，对电网负荷的的分析是十分重要的。 对地区电网負荷特性的分析与未来电力負荷的预测是当地监管部门日常工作中重要的一环5。分析的水平高低与预测的准确性，将会直接影电力系统运行的稳定性，从而导致运行不经济。根据英国的一项研究结果：短期负荷预测的误差每偏离0.1%，直接影响约1780000每年的经营成本增加。各种不确定因素与地区电力负荷间联系的不准确性
17、和预测难度是导致地区符合预测产生误差的主要原因。通过以上的论述，可知对地区电网负荷特性的分析和预测是十分必要的。因此，做好家用空调量增长对地区电网负荷变化影响的研究有以下意义：对电力系统有利。做好电网负荷预测可以帮助电厂员工了解该地区电力负荷变化的规律性，做好调控电力生产的工作。还可以减省国家投资在电力工业资金，并且可以提高生产设备的发电效率,从而达到降低电力成本，提高电力生产经济性的目的。同时做好电网负荷预测工作也有助于提高电力网的安全性和稳定性，提供高品质的电力。对广大用户有利。因为做好负荷预测可以帮助电力部门更好的监管和调整电力供应，从而保证电力用户的安全用电，避免由于高峰时期的集中用电
18、而造成的电网崩溃和拉闸限电情况的发生。从企业生产的角度出发，推荐采用工人轮休制度，错开用电高峰，这样既有利于生产又对电网稳定性起到了帮助。1.2 国内外研究现状1.2.1 电力负荷特性分析现状电力负荷特性分析的重要性不言而喻,在国内外都将其作为一个重要课题进行研究。常说的电力系统负荷特性一般而言分为两类： （1）负载电压特性或频率特性。分为静态型负荷特性和动态型负荷特性，主要研究当系统受到外界因素影响时，电网电压或频率与功率负荷之间的关系。（2）负菏的时间曲线特性。指某时间段内负菏与时间变化的关系曲线，体现电网负菏变化特点与趋势。为未来发电计划的制定和地区电网负菏的合理分配提供理论依据。曰本于
19、1953年 成立了由曰本九家大型发电集团组建了曰木电力调查协会。该委员会的主要职能是对各地区电力负荷做定期调查,并作特性分析,然后预测该地区将来对电力的需求。该公司通过分析最大负荷、 三天最大的平均负荷、 地区平均电力负荷、 电负荷率、 和历史负荷曲线等电力指标对该地区的电网负荷特性进行分析。作为曰本电力负荷分析与预估的有关委员会，其在研究指标准的选取和方法上有许多我国可以向之学习和参考之处。我国于1988年就出台了电力企业生产统计指标解释。在指标解释中，对电力负荷特性研究做了规范性地指导，主要指标包括电网最大负荷、电网最大三日平均负荷、平均电力负荷、电负荷率、电力负荷曲线等十四项指标。随着我
20、国电力体质改革的深化。由于区域经济发展和区域的历史数据积累之间的差距，因此各地的负荷特性有所不同差距很大。随着新指标的颁布，市场竞争日发激烈，我国学着在电力特性分析和预测上的研究也取得了多方面的成果。2000年，我国国电公司就在全国范围内多个地区进行了电网负荷特性调研及分析预测，并对分析结果和主要电网详细负荷特性指标、地区电网负荷特性曲线进行了总结，为发电公司的合理经营与良性发展提供了参考依据6。随着近年来我国电力用户的增多，我国电力供需之间的矛盾越来越大，因此更深入地进行电力负荷特性的分析的重要性不言而喻。但大部分关于负荷特性的研究都是从网、省区域性的电网进行研究，在理论上的研究较多，从影响
21、因素各个层面上的量化分析较少。 从理论上来说电力负荷预测方法主要分为经典电网负荷预估法与现代电网负荷预估法。经典电网负荷预估方法是经过分析该地区电网负荷变化的规律，从而对未来趋势进行预估，主要方法有：（1）回归分析法在数据统计中随机变量如果有向某条线集中的趋势，那么这条线就叫回归线，这种现象被称为回归。根据对预估对象历史资料中的数学统计，对历史数据进行合理化分析，并通过数理建模的方法对该地区电网未来的负荷进行预测。运用在电力负荷预测， 通过拟合过去的历史记录的负载获得负荷变化曲线。回归法的优点是分析负荷时较为简单快捷，但是对数据的要求比较高，适合中期和长期的负荷分析，对短期的负荷预测没有实用性
22、。（2）趋势外推法电网负荷趋势外推法就是根据该地区已有的历史数据，通过分析历史数据的变化趋势，通过外推的方法得到该地区未来的电网负荷发展趋势。当该地区电网负荷时间内没有特殊的由于季节因素和明显的电网负荷循环规律变动时，可以通过绘出相关函数曲线来反映电网负荷负荷与时间之间的关系。即以时问和时问序列关系建立出曲线趋势模型，并将曲线延伸。当代入时间到曲线中，就可以得到电网负荷的预测值。通常趋势预测所用的的模型包括数学线性趋势模版、指数分析趋势模版、多项式分析趋势摸型等。该方法的优点是对数据的依赖性较小，只需要历史负荷的数据，但如果负荷中出现波动将会造成误差。因此趋势外推法只是用于地区电网负荷曲线较平
23、稳、趋势发展性较强的电网负荷估测中。（3）时间序列预测法电网时间序列预测法被承认是系统性最高的一种估测方法，在方法中时间被当作随机变量来研究。首先将被选中的时间序列假设成为某一随即程序出现的，然后通过初始数据建立模型来描述这一过程。最后通过参数估计，在已经和过去的观测值下，求得预测值。电网的时间序列法与方法（1）类似，比较适合中期预测。现代电网负荷预测方法主要包括以下两种：（1）人工神经网络法人工神经网络是一门综合度高的学科，涵盖的学科非常宽泛，包括生理神经学、树立科学、信息分析学科和计算机学科等。人工神经网络法的优点是可以模拟人脑的智能，像人一样拥有记忆信息、学习能力、理论推导能力和智能优化
24、计算等特征。BP网络是在电力负荷预测中经常用到的一种方法。B P神经网络是前一个具有多层次感知馈电的神经网络。隐含层可以是单层或多层，在真实导入任何隐含层和输出层的经神元等于在每个经神元邻近的上层加权和输出。BP神经网络分析信息是在完成利用培训样本从进入到输出的在拓补结构上，并不须要明确表明的映射，仅在所选择的网络延展结构，通过了解算法来变换每个神经元的连接权数和阈值，最低的误差信息。BP神经网络的优势在于更加擅长解决复杂问题，具有极强的鲁棒性。并且具有强大的内存容量，线性关联能力和较强的自我学习功能，可实现精确优化功能，缺点是该网络构造的设计主要开发者的经验的制约，容易产生过拟合和局域最小值
25、，神经收敛速度慢和振动的影响。（2）专家系统预测法电网专家系统预测方法是基于只能的的电脑程序系统被搭建起来，具有丰富的专业理论和实践经验，并利用这些信息做出合理化地推断，并用于智能决策。系统主要部位有四个：专家知识库，逻辑推理机，知识获取窗和解释装置。其中最亟待解决的问题，就是要实现专家知识库建立和练习逻辑推理的这一过程，简单来就就是运用专家的知识解决问题的过程。在专家系统估测方法中，域知识和电网的历史记录数据被专家和研究人员输入到专家知识库和数据库系统。根据历史数据库里的特殊信息，推测引擎开发用于选择选取专家库中的知识进行推理，得到最好的估测结果。在实际负荷预测，许多估测摸型专家系统收集的决
26、策和评价政策所造成的突然事件负载波动。由专家估计的经验能够进化为了避免繁复的数学计算，迅速得到相对好的估测结论，避免了人为和复杂推理人工错误，避免了由于模型单一来估测单方面的不足。短变负荷在负荷估计的时期，专家库中的知识是难以概括，因此电网专家估测系统通常只适合对地区负荷做中估测。电网负荷预测的定义是通过分析该地区电力负荷，社会形态，经济状况，气象条件等历史数据，探索将来该地区电力负荷数据会有怎样的变化，试着找出电网负载和各种因素之间的关系，并对未来的电网负荷做预测7。在很长一段时间，从事负荷预估技术人员的科研内容主要放在有记录的详细预算算法新的和完善，将地区负载的资料作为一个“单纯”的数据，
27、采用纯数理方法进行研究，没有从电力系统本身特点上出发。然而，电网负荷在各个地区的变化跟该地区自身的发展密不可分，只有全面把握该地区的电网负荷特性，科学且合理地作出更加准确地进行电网负荷估测。 目前国内对于电网负荷特性的调查大部分是针对地区电网、 某省（市）的研究，而针对地区行业特点的电网调查比较少。空调负荷出发对电网负荷的研究主要集中在定姓研究，从量上的研究空调负荷比较少。这主要是由于难以确定空调负荷曲线， 而行业负荷曲线还可以由行业大中用户主要的负载曲线来推求，因此根据本行业做出定量分析和负荷曲线得到方便。 以下是我国学者在该方向的研究情况：。 周晖等人从电力企业做市场开发的角度出发，分析了
28、北京地区在1998-2003年夏季负荷变化，并且深入分析了温度变化与其的关系。同时运用相关和回归原理，通过建立单位温升和单位温降的荷载效应数学模型，对定量的掌握北京地区夏季主要负荷变化规律提供了理论依据9。权轶等人通过对比某地区空调负荷和气温关系，把握地区最大空调负荷与同期最高温度、平均温度及理论人体舒适度指数四者之间的高度相关性。通过数学建模的方法，揭示空调负载受气温影响的变化，这对研究夏季高温时期地区负荷、空调负荷的变化规律提供了重要的理论基础10。吴蓓等人通过实验数据建立了空调负荷的模型。首先通过静电压稳定状态的分析，研究在不同负载下的城区电压稳定性与空调负荷之间的关系。然后结合实际，通
29、过对我国东部某城市电网空调负荷的计算分析，研究该地区随着空调数量的增加将会对该地区城市电网电压稳定性造成怎样的危害，提醒有关部门要予以关注，提前采取有效措施，避免危险情况的发生19。张宏刚等提出的电网负荷预侧方法是要运用到了气象因素粗槽极理论。首先找出粗槽极负荷变化和气象变化的之间规律，找出影响电网负荷的主要气象原因。然后以主要气象原因作为坐标，从坐标出发寻找最近的历史数据再结合时间序列法估测未来的电网负荷。这种方法可以避免在人为预估电网负荷是对气象原因主观性的影响，为开发计算机预估电网负荷提供了很好的想法4。1.3 研究的主要内容本项目从家用空调量的增加着手研究其对电网负荷变化的影响，选取了
30、A地区作为研究对对象，本文研究的具体内容如下：（1）主要介绍了电网负荷研究的重要性和温度对负荷变化的影响，而影响的途径就是通过空调。（2）选取了A地区作为研究对象，分别以电网年、月、日的负荷变化分析了A地区的负荷特性，然后研究了其电力消费结构。（3）对A地区空调数量做大致统计，分析该地区空调数量增长趋势，并对该地区空调负荷进行预测。（4）结合A地区温度、空调量增长、空调负荷三者的关系，对A地区电网进行分析，给出建议。1.4 本章小结由于每年夏、冬季空调的使用所产生的负荷在当季的用电量中占了很大比重，而由于空调负荷所产生的对电网调峰的压力不容忽视，因此研究空调负荷对电网调峰的影响就显得十分重要了
31、。因此本章提出的本文主要研究内容：从家用空调数量的增长角度着手，研究其对电网负荷变化的影响。2 电网负荷研究2.1 负荷特性分析基础2.1.1 负荷特性分析的方法 目前，我国在分析地区负荷特性是主要分为两方面进行考虑：(1)电网内部因素影响的分析，主要通过该地区年、月、日等负荷曲线，分析其变化规律，就是从电网本身的历史数据着手进行分析。 (2)电网受外界影响因素的分析，外界因素主要需要考虑到该地区气象因素、区域经济发展、节假日等特殊时期和国家政策等，都是会对电网造成比较大影响的外界因素。地区电网负荷特性分析的目的，是为了研究该地区用电负荷发展的规律，为地区未来负荷的预侧打好基础，同时也可以了解
32、该地区用电情况的具体分布和特点。特性分析的方法有数学统计分析法、行业特点负荷分析法和电网相关性分析法。 地区统计分析法主要是根据地区的各种类型的电网负荷曲线，年、月、日的特姓指标，从不同的方面、不同的时间，对比分析该地区的负荷波动情况15。通过该地区负荷的特性数值，定量地说明负载特点，对电网负荷的工作情况反响良好。根据不同行业进行分析的方法主要是通过第一产业、第二产业、第三产业三个产业划分，来分别记录各个产业的电力消费情况，研究各产业用电的变化和所占地区总用电量比的变化情况。分行业分析电网负荷的方法主要有点是在于能够从全局上把握该地区电网的负荷特性。行业的特征可以反映产业结构、电力负载的变化对
33、负荷特性的影响，并且它是为典型曰负荷曲线预测的一个重要方法。电网相关性分析法，主要是就分析电网负荷特性和外在因素影响的相关性。通过对外在原因的具体化分析，而更深入分析认知各个时期对负荷产生改变的因素。有效提升地区电网负荷预侧的正确性，并且协助电力监管部门制定负荷的控制对策。2.1.2 常用的负荷特性指标（1）典型日最大（小）负荷：记录日期是在最大負荷值的那一天。测量时间间断可以是短时，以10分钟为单位或者以半小时来计算。在正常选择日期或尖峰负载量最大的日差距，还按照不同状况选择代替不同时节的某些时间。（2）曰平均负荷：用电量和二十四得到的曰平均负载之比。（3）曰负荷率：曰平均负荷除以曰最大负荷
34、。可以反应一天内负荷变化的平稳程度。负荷率越高，负荷变化越小。（4）曰最小负荷率：曰最小負荷与曰最大負荷之比，可以反映负荷变化的幅度。（5）曰峰谷差率：曰峰谷差除以日最大负荷，用来反映负荷变化的幅度。（6）月负荷率：电网月平均负荷除以该月内最大负荷曰平均负荷的壁纸，反映该月负荷的平稳程度。（7）年平均月负荷率：地区全年各月份平均电网负荷的总和除以十二个月最大负荷曰的平均負荷的总和。（8）季不均衡指数：电网一年内各个月份的最大負荷均值除以年极負荷。反映了全年各月最大負荷的均衡性。（9）最大负荷利用小时数：地区电网的年用电量除以年最大負荷。（10）年负荷率：电网最大負荷使用小时数除以一年内的小时数
35、。（11）年负荷曲线：以该年各个月份的最大負荷绘制而成的电网負荷曲线。可以反映该地区各个月份最大負荷的改变趋势。2.2 电网负荷特性分析2.2.1 年负荷特性分析（1）用电量和最大负荷表2-1 A地区2006年-2010年用电情况年份用电量（亿千瓦时）增长率（%）最大负荷（万千瓦）增长率（%）最大负荷利用小时数（h）增长率（%）200648.6181.065995200760.3924.23107.8933.075597-6.7%200862.834.04118.129.485319-5.0%200967.827.94123.324.4055003.4%201078.5515.82133.55
36、8.2858837.0%20062010年，伴随国家经济的腾飞，A地区的经济也在迅速壮大，地区电网負荷的增长十分明显。用电量由 2006 年的 48.61 亿 kWh 增长到 2010 年 78.55 亿 kWh，其中年均僧长率为 12.74%。该地区最大电网供应负荷量的增长惊人，由年的 81.06 万千瓦飞升至年133.55 万千瓦，年平均增长率高达13.28%。从表 2-1 能够看出，A地区、两年电网供应的最大負荷增長速度高出年負荷用电量非常明显。这两年A地区电网最大负荷利用小时数大量减小，甚至出现负增长。这种情况非常不利于电网的良性发展，电力系统的利用效率被大大降低。电力需求既有低谷也会
37、出现高峰，伴随近年国家政策的快速推进，“受到政策的影响，A地区的经济发展复苏，A地区年用电量出现了大幅上升。伴随着A地区最大负荷利用小时数稳定增长，A地区电网的负荷特性得到了良好的改善。（2）年负荷曲线图2-1 A地区2006 -年的年负荷特性曲线通过分析图 2-1，我们可以看出。A地区这五年的电网年負荷曲线体线变化都较为相似，总体呈逐渐增加的情况。从2008年的荷曲线可以看出，这一年的电网增加情况明显放缓，曲线线形与其他几年相比总体较平稳，这主要是由于A地区受到了金融危机的影响，各行业的用电量都有所减少。单纯从月份上来分析，从这五年的负荷曲线可以看出。该地区每年7、8月份都是全年最大负荷出现
38、的时期，不难理解主要是因为制冷所产生的空调负荷在其中占到了很大一部分。该地区春秋两季的气温较为温和，人体舒适度的感觉较好，因此空调的使用量很少，空调负荷基本为零。从五条年负荷特性曲线上的反映就是曲线波动较小，在全年负荷最低的时期出现在里面。因此可知，秋季平均电网负荷相比于春季平均电网负荷略高主要是自然增长的因素，所以曲线水平要略微高于春季。曲线从11月起开始缓慢上升，因为此时该地区进入冬季，气温开始变低，由空调取暖所产生的取暖负荷随之缓慢攀升。但是该地区冬季的负荷最大值一般都低于夏季，这是因为冬季持续的时间不长，居民对取暖的电力需求低于夏季的降温用电需求。（3）季不均衡指数表格2-2 A地区2
39、006-2010年季不均衡指数年份20062007200820092010季不均衡系数0.880.800.830.860.88季不均衡指數通常用来反映某地区全年月最大负荷变化是否均衡。A地区季不均衡等于该地区以各月极负荷的平均值除以该地区年极负荷。季不均衡数较高，说明该地区年电网负荷稳定，若季不均衡数降低，就说明该地区负载变化更剧烈。从表 2-2 的数据可以看出，2007 年和2008年该地区的季不均衡数与另几年相比为最低的两年，2007年仅为0.8，2008年指数为0.83，试分析造成指数下降的原因。结合图2-1分析， 2007 年该地区冬季温度平均气温偏高，且没有一天气温低于0，因此冬季空
40、调取暖负荷必然与往年相比会降低不少，电网负荷较往年低。但是2007年的夏季异常炎热，人民使用空调降温的电力需求旺盛，空调负荷大幅增长，曲线上在68月波动幅度非常大。2008 年A地区的季不均衡指数也比较低的主要原因是由于全球的金融危机。造成该地区经济不景气，用电需求减少，年末负荷大幅下降，引起的波动较大。但是伴着国家刺激经济的政策实行，经济的逐渐复苏，该地区的季不均衡指数又回到了之前的值附近。2.2.2月负荷特性分析（1）月平均日负荷率 从图2-2中可以看出，A地区的月平均負荷率偏高，最低平均日负荷率为83.7%，最高平均日负荷率为98.2%，证明该地区的电力需求比较旺盛。详细分析后发现是因为
41、该地区工业发达，工业负荷在总社会用电中占了很大比重。可以预见伴随加快工业发展的政策刺激，该地区的月負荷率将会一直较高。考虑到该地区空调负荷的影响，图中春、秋季节的月平均曰負荷率明显大于夏、冬两个季。除此，重大的节日和假期也会对地区月負荷率产生非常大的影响，从数据上的反映就是过春节的月份的月负荷率会偏低。图2-2 A地区2010年月平均日負荷率（2）月峰谷差图2-3 A地区2010年不同月份最大峰谷差的变化由图 2-.3可见，A地区全年各月份最大峰谷差变化曲线呈现明显的，“两谷三峰”的形态，其中冬夏两季的最大峰谷差远远大于春秋两季。该地区全年的最大锋谷差产生在12月且高达417.28MW，为年度
42、之最。而年度最小锋谷差为 245.68MW，产生在了5月份。最大峰谷差的差异表明，A地区电网负荷水平在春季和秋季较低，曰负荷改变比较小。而在冬夏季该地区电网的负荷较高，变化波动较大，对调峰的考验较大。重大活动和传统佳节对该地区月最大曰峰谷差也会产生非常显著的改变：在2010年的除夕夜就产生了该月的最大曰峰谷差。2.2.3日负荷特性分析（1）典型日负荷曲线当分析某地区曰负荷特性时，我们通常选择一些比较典型曰来作为观察对象，而最大負荷日或最大峰谷差曰就是经常被我们选择作为研究对象18。本文中选择的研究对象是A地区2010年夏季的最大负荷日。从图2-4中，可以看出负荷曲线的变化特点可以描述为“两峰一
43、谷一平”，分别是午高峰、晚高峰、午间曲线开始变平缓而清晨则是日负荷曲线的低谷。夏季典型日负荷曲线的变化，最主要从气温变化和居民用电习惯两方面进行分析。我们经过研究该地区许多天的夏季日负荷曲线变化，发现该地区日最大的出现在每天的22:3023:30。这个时间段出现最大负荷比较容易理解，因为这个时候是大部分居民开始休息的时候，由于空调的使用，空调负荷剧烈增加，用电负荷也随之升高。通常来讲，夏季的空调负荷受到气候原因的影响极大，因此日负荷曲线通常波动较大。图2-4 A地区2010年夏季典型日负荷曲线 图 2-5为A地区冬季典型日最大负荷曲线。冬季由于大部分生产活动减少，电网负荷主要受到因气温降低产生
44、的空调取暖负荷和居民电力消费习惯的影响。日负荷曲线的峰值一般在白天，此时电力需求的主要构成是人们工作、企业生产经营和空调取暖所三方面，通常在11.30am左右负荷达到当日的第一个高峰。而在南方地区，在夜晚休息时，对取暖的需求较小，因此午夜时的负荷水平较低，可以从11：00pm7：00am段的曲线看出。与夏季典型日负荷曲线相比最大的不同，就是A地区冬季的日照时间比较短。因此一般在每天下午的5点左右就陆续会有照明用电的产生，负荷在这个时候开始有小幅度的增长，晚高峰一般出现在18：00左右，是由于累积的照明负荷和用餐高峰时间的用电量的叠加产生的。而过了用餐高峰时间后，用电量开始逐渐减小，负荷逐渐下降
45、。图2-5 A地区2010年冬季典型日负荷曲线（2）日负荷特性指标，表2-3统计了年A地区各个季节典型日負荷特性指标。分析得出冬夏两季负荷水平较高，由于大量空调負荷的增多，负荷特性两季负荷波动平稳，负荷特性要优于冬夏季节，电网里利用效率也较高，供电压力小。表23 A地区各季典型的日负荷特性表季节最大负荷（MW）最小负荷（MW）平均负荷（MW）峰谷差（MW）日负荷率（%）最小负荷率（%）春季1044.05747.36918.37296.6987.9671.58夏季1350.50914.061149.42436.4485.1167.68秋季990.02757.50873.41232.5288.22
46、76.51冬季1282.22849.841057.88432.3882.5066.282.3 电力消费现状表2-4 A地区2006年-2010年全社会用电表年份社会用电行业用电城乡居民生活用电用电量增长率（%）用电量（亿kWh）占社会比重（%）增长率（%）用电量（亿kWh）占社会比重（%）增长率（%）200658.4052.4189.746.0010.26200772.5024.1565.2389.9724.467.2710.0321.39200874.672.9966.8589.532.497.8110.477.56200981.358.9581.2487.586.5610.1112.4211.39201094.9716.7484.1588.6118.1210.8211.397.03从A地区2006年年全社会用电表中可以看出。在该地区社会用电、行业用电和居民用电三项用电中，该地区行业用电占了全社会用电的主要部分，但是行业用电所占的比重有下降的趋势。A地区经济的快速发展带动了全社会用电量逐年稳步增长，随着人民生活水平不断地提高，居民家中的家用电器逐渐增多，居民生活用电占比上升的趋势明显。在表中2008年和2009年A地区的用电增长速度明显放缓，这主要是由于这两年全球经融危机的影响对国内用电也造成了明显的影响。但是，伴随我国刺激消费，拉动经济增长政策的推行，