电网全社会负荷特性分析

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电力系统负荷预测方法分析及应用

电力系统负荷预测方法分析及应用

电⼒系统负荷预测⽅法分析及应⽤电⼒系统负荷预测⽅法分析及应⽤摘要:本⽂⾸先简要介绍了电⼒系统负荷预测的基本原理,然后系统地介绍和分析了⼏种主要的电⼒系统负荷预测的⽅法及其应⽤。

关键词:电⼒系统;负荷预测;基本原理1.引⾔负荷预测就是以已知的电⼒需求为出发点,详细分析电⼒的历史数据并综合考虑政治、⽓候、经济等⼀些相关的因素,对以后⽤电需求做出预测与估计。

负荷预测包含两⽅⾯,即预测未来的需求量和未来的⽤电量前者的预测可以决定发电、输电、配电系统容量的⼤⼩,⽤电量能够决定发电设备的类型。

负荷预测的⽬的是提供负荷发展的⽔平,通过分析,可以确定每个供电区、各规划年供⽤电量,规划地区总的负荷发展⽔平以及每⼀规划年⽤电负荷的构成等。

负荷预测是电⼒系统调度、规划、供电等管理部门的基础⼯作;准确、有效的负荷预测不仅可以合理安排电⽹内部机组的启停、保持电⽹安全稳定的运⾏,还可以减少⼀些不必要的储备容量,合理安排检修计划;从⽽保证了正常的⽣产,有利于经济效益和社会效益的提⾼。

2.电⼒系统负荷预测的原理通常来说预测电⼒系统负荷最直接最有效的⽅法是建⽴⼀个负荷模型,该模型有两层含义:⼀是负荷的时空特性,⼆是负荷电压和频率特性。

对于负荷的时空特性指的是随着时间与空间的不同分布,负荷的分布也会不同。

这种负荷模型往往是⽐较复杂的,研究⼈员通常是采⽤负荷时间曲线来描述这种特性。

这样负荷曲线以时间为依据,就可以分为⽇负荷、周负荷、季负荷以及年负荷;如果换成以时空⾓度为划分依据,则此曲钱⼜可分为系统、节点和⽤户三种负荷曲线;若按照负荷的性质来分,负荷曲线⼜可以分为⼯业、农业、市政以及⽣活负荷等。

在⼀般的安全运⾏的过程中,负荷模型指的就是未来时空特性,因此也可以将此作为负荷预测模型。

通常负荷预测模型包含的内容是⾮常⼴泛的,在运⾏的过程中不仅能进⾏短期或者实时的负荷预测,还能在规划电⼒系统时做长期的预测。

负荷的预测通常采⽤的是概率统计,有效地分析⼯具即为时间序列分析,由于是预测未来的负荷,所以会存在或多或少误差。

基于大数据的电力负荷特性分析与应用研究

基于大数据的电力负荷特性分析与应用研究

基于大数据的电力负荷特性分析与应用研究一、引言随着经济的快速发展和人民生活水平的提高,对电力的需求量也不断增加。

电力负荷特性分析与应用研究作为电力行业中的重要课题,对于优化电力系统运行、提高电力供应效能和保障电力安全具有重要意义。

本报告将基于大数据技术,对电力负荷特性进行深入研究与分析,并探讨其应用前景和潜在挑战。

二、电力负荷特性分析方法2.1 传统电力负荷特性分析方法2.1.1 基于统计学的分析方法传统的电力负荷特性分析方法主要依靠统计学的原理,通过对负荷数据进行样本分析和参数估计来分析负荷特性。

受限于传统统计学方法的局限性,这种方法在数据规模庞大情况下容易导致计算效率低下,分析结果缺乏准确性和稳定性。

2.1.2 基于数据挖掘的分析方法基于数据挖掘的电力负荷特性分析方法通过挖掘数据中隐藏的模式和规律来揭示电力负荷的特性。

这种方法利用机器学习、数据聚类和关联规则挖掘等技术,可以有效地发现数据中的特征和相关性,提高负荷特性分析的准确性和效率。

2.2 基于大数据的电力负荷特性分析方法2.2.1 数据采集与处理基于大数据的电力负荷特性分析方法首先需要进行数据采集和预处理。

通过智能电表、传感器和监测设备等,实时采集电力系统中的负荷数据,并对数据进行清洗和整理,以消除异常值和数据噪声。

2.2.2 特征提取与选择在数据采集和预处理之后,需要对负荷数据进行特征提取和选择。

特征提取是将原始数据转化为可以表示负荷特性的关键指标或参数,例如峰值负荷、负荷波动系数等。

特征选择是从提取的特征中筛选出对负荷特性分析有重要影响的特征,以提高分析的准确性和效率。

2.2.3 模型建立与分析在特征提取和选择之后,需要建立合适的模型来进行负荷特性分析。

基于大数据的电力负荷特性模型可以采用传统的回归模型、神经网络模型和支持向量机模型等。

通过对负荷数据的拟合和预测,可以揭示负荷的变化规律和特征。

三、基于大数据的电力负荷特性分析应用3.1 电力系统规划与调度基于大数据的电力负荷特性分析可以为电力系统的规划和调度提供重要参考信息。

基于广东电网负荷特性的抽水蓄能联合调控策略分析

基于广东电网负荷特性的抽水蓄能联合调控策略分析

收稿 日期 :2 1— 7 2 ;修回 日期 :2 1— 8 0 000— 7 000—6
21 0 0年 1 O月
V0 3 l3 N O. 5
广 西 电 力
GUANGXI EI CTRI C P0W _ ER
3 7
降 707MW, 日负 荷变 化率 情况 见 表 1 7 该 。
表 1 不 同时刻点负荷变化率
表 2 广 东电网非统调 电源各类指标
装机 平均调 电源 容量 比例 启机 调峰 节速率 节能发 效率 类别 / W M 耗时 / 能力 , (/ i ) 电序位 / l l % Pr n/ a % %
5存 在 大量 冲击 性 负荷 。广 东 电网现 有 冲击 性 )
2 1 年预测最高统调负荷 6 0 0 W, 00 9 0 M 同比 20 年 09 最高统调负荷仍将高出 8 %。 . 5 2统调 负荷 峰谷 差大 , ) 且呈逐 年增 长 的趋 势 。 预 计 2 1 年广东电网最大峰谷差 2 0 W,同比 00 8 0 5 M 2 0 增长 79 0 9年 . 3%。 3不同时期负荷曲线存在明显差异。夏季工业 ) 负荷相对稳定 , 但大量制冷类负荷( 如空调等 ) 大幅
增长, 夏季 典 型 日负荷 特性 曲线 表现 为“ 峰三 谷 ” 三 。
提出了更高的控制要求 。蓄能机组凭借其优秀的调 节特性 、 快捷的调节速率 , 电力系统中担负着削峰 在 填谷 、 调频 、 调压以及紧急事故备用 的任务 , 在保证 电网安全稳 定运 行 中发挥着 巨大 的作 用 。本 文 结合 广 东 电网实际运 行情 况 ,总结 了广蓄 在 电网运行 中
随着 广东 电 网中大型火 力发 电机 组 、核 电机组
逐年 大 幅增 高 , 广东 电 网呈 现 出独 特 的负荷特 性 【 1 J 。 1统 计 数 据表 明 , 近 年来 广 东 省 电力形 势 紧 ) 在

漯河电网高峰负荷运行分析

漯河电网高峰负荷运行分析

漯河电网高峰负荷运行分析摘要:本文通过对漯河电网高峰负荷期间电网的运行分析,找出电网安全运行的薄弱环节,为电网的规划和发展提供依据和数据支撑。

关键词:电网负荷运行分析1 前言漯河电网位于河南省中南部,是许漯周电网的连接枢纽中心,担负着漯河市两县三区的供电任务。

供电区现有500kV变电站一座,变电容量150万千伏安; 220kV变电站5座,变电容量132万千伏安;220kV 输电线路20条,总长度354.9千米。

110 kV变电站15座,变电总容量101.95万千伏安,110kV输电线路26条,总长度327.4千米。

供电区110kV电网已全部形成环网供电格局。

市区供电已形成以220kV英章、漯河、汇源变电站为支撑的围绕城市建成区的双环网供电网架;南北双环上8座110kV变电站全部采用外∏内T的接线方式,配合电源备自投装置,运行方式灵活,供电可靠性高。

供电区内现有统调电厂一座装机容量2×33万千瓦,为漯河地区电力供应提供了更加可靠的电源支撑。

2 电网负荷性质分析漯河电网全网最大负荷76.48万千瓦,最小负荷48.49万千瓦,峰谷差27.99万千瓦。

漯河电网在大负荷日的负荷性质,结构及比重统计如下:全网降温负荷约为30.5万千瓦,占总负荷的39.9%;直供大用户负荷约为21.5万千瓦,占总负荷的28.1%;一般工农业及民用负荷约为24.48万千瓦,占总负荷的32%。

3 电网发电平衡分析漯河供电区统调电厂装机容量66万千万,地方电厂装机容量5.5万千瓦,总容量71.5万千瓦,扣除10%的厂用电后机组供电能力约64.35万千瓦,邵陵联变下灌能力约为90万千瓦,漯河供电地区电网供电能力约为154万千瓦。

漯河供电区今年夏季最大负荷达76.48万千瓦,220千伏乔庄变负荷达14万千瓦,因此站供电归属平顶山电网,扣除后漯河供电区今年夏季最大负荷为62.48万千瓦。

大负荷时泽华电厂发电出力48万千瓦,地方电厂出力1.6万千瓦,邵陵联变下灌59万千瓦,向周口电网供43万千瓦,漯河电网可以满足最大负荷需求,备用容量约50万千瓦。

配电网规划中电力负荷预测的关键问题分析

配电网规划中电力负荷预测的关键问题分析

配电网规划中电力负荷预测的关键问题分析摘要:在中国社会,用电设备的普及程度越来越高,对城市配电系统的规划也提出了更高的要求。

在实际工作中,对电力系统进行了预测,对其进行了详细的分析。

随着市场化进程的加快,电力系统必须不断完善运行机制,提升自身性能,以更好地满足快速发展的需要,因此,对电力系统进行负荷预测是电网运行和总体规划中非常关键的一环。

换句话说,相关工作人员要依据相应的科技手段,对电力负荷进行精确的预测,并依据预测的结果,对电力负荷的变化规律和因素进行更好地研究,提高配电系统规划的科学性。

本文首先介绍了电力负荷预测,然后对当前电力负荷预测中的一些现实问题进行了分析,并对其进行了简要的阐述,为今后的研究工作提供了借鉴。

关键词:配电网;规划;电力负荷预测方法引言:在配电网规划阶段,对电力负荷进行预测,将其与电网的历史数据相结合,对目前所拥有的资料进行分析,并对今后一段时间内的电力需求量、电力负荷、用电情况等进行预测。

提高负荷预算准确性是电网规划研究的核心内容,是提高供电质量、提高供电质量、促进电网安全稳定运行的重要途径。

然而,在对特定地区进行电力负荷预测时,由于其使用习惯具有一定的周期性,且受天气、节假日、市场交易等多种因素的影响,难以进行精确的预测。

1.概述1.1电力负荷预测的概述负荷预测是电网调度中不可忽视的一环,它关系到电网的整体规划与运营。

电力负荷预测的基本思想是,对电力系统的历史数据和实时数据进行整理、分析,判定电力系统的负荷发展态势,并对今后一段时期的电力系统的运行情况做出预测,其主要内容是电力系统的全部有功功率、各节点的有功和无功负载。

在此基础上,提出了一种基于概率论的电网负荷预测方法。

所以,建设一条好的线路,健全的管理制度,可以提升建设的效率,通过对工作过程中出现的各类错误的研究和引导,使得预报人员的工作检验时间大幅缩短。

首先,本项目拟采用对电网全局进行分析的方法,实现对实际用电负荷的预测,从而有效地解决电网运行中存在的问题,提高预测精度。

电力负荷需求预测分析--以合肥市经济技术开发区为例

电力负荷需求预测分析--以合肥市经济技术开发区为例

电力负荷需求预测分析--以合肥市经济技术开发区为例摘要:随着电网对电力预测的要求进一步的加大,电力负荷需求的精确分析能力将是电网进行电力运转、实时控制和调度的必要前提。

文章从电力负荷的概念出发,以合肥市经济技术开发区为例,对远期负荷与近期负荷预测做出分析。

关键词:电力负荷;需求预测;分析对电力负荷需求进行综合考察时,必须全面对它所受到的具体影响进行析,比如从自然因素、环境因素以及社会因素等方面进行分析探究,然后再按照规定的公式进行科学的预算。

电力负荷预测是保证电力系统重要的安全措施之一,只有对它进行科学的掌控,才能保障电力事业平稳安全的运行,同时这也对我国电力市场具有重要的适用性和理论价值。

1.电力负荷的介绍电力负荷具体来说是根据电力所在的自然、社会以及所处的具体环境的影响的前提下,根据以往具体的历史记录,对未来某种事物的发展趋势进行预测、分析,并得到达到一定准确性的一种数据。

电力系统对数据分析按照期限的不同可以分为长期、短期和中期三种。

由于电力预测是一种由现在推测未来的一种预测方法,因此本身就是一种不确定事件。

从而使电力预测具有以下几个方面的特点:①结果是不确定的;②要根据具体条件进行具体分析;③短期负荷预测有一定的时间范围限制;④由于多重因素的不确定和条件性,因此需要准备多种方案。

2.负荷预测思路合肥经济技术开发区重点发展家电电子产业、装备制造产业、汽车及零部件产业和快速消费品产业等四大支柱产业集群,同时积极推动转型升级改造,融入滨湖新区,发展总部经济、文化创意等服务业,用电负荷特性将出现变化。

因此,本次负荷预测充分考虑经开区发展定位以及用电负荷特性的变化,针对近远期分别采用不同的预测方法。

其中,近期采用自然增长加点负荷法,远期采用负荷密度指标法。

3.现状用电负荷分析2010—2015年,合肥经济技术开发区全社会最大用电负荷由42.42万千瓦增长到54.48万千瓦,实现连续5年稳步增长,年平均增长率为5.13%。

江苏泰州地区电网负荷率特性分析

江苏泰州地区电网负荷率特性分析

江苏泰州地区电网负荷率特性分析张勇;姚建光;俞晓荣;邹逸云【摘要】对江苏泰州地区的电网负荷率特性进行了分析,并针对泰州电网负荷率特性所具有的明显的"峰谷颠倒"效应,提出了相关建议.【期刊名称】《电力需求侧管理》【年(卷),期】2011(013)003【总页数】4页(P51-53,58)【关键词】负荷率;峰谷差率;峰谷颠倒;分时电价【作者】张勇;姚建光;俞晓荣;邹逸云【作者单位】泰州供电公司,电力调度中心,江苏泰州,225300;泰州供电公司,电力调度中心,江苏泰州,225300;泰州供电公司,电力调度中心,江苏泰州,225300;泰州供电公司,电力调度中心,江苏泰州,225300【正文语种】中文【中图分类】TM714电网负荷率特性是电网管理的一项重要指标,通过加强负荷管理和采取移峰填谷等措施能有效提高电网负荷率。

但是在不同的供电形势下,一味地采用移峰填谷措施并不能起到应有的作用,甚至会引起相反的效果[1—4]。

因此,有必要因地制宜对不同辖区电网采取差别化管理策略以确实提高电网负荷率。

1 负荷率的相关定义负荷率反映的是电网一定时间内的平均负荷与最高负荷的百分比,用以衡量平均负荷与最高负荷之间的差异程度。

式中:σ为日负荷率,α为日平均负荷,β为日最高负荷。

月平均负荷率为式中:σd1、σd2、…σdn为月内每天的日负荷率,n为每月的天数。

年平均负荷率为式中:σd1、σd2、…σdl为年内每天的日负荷率,l为每年的天数。

2 泰州电网负荷率分析近年来,江苏泰州电网负荷增长迅速,特别是工业负荷的增长速度远大于民用负荷及商业负荷的增长速度。

通过实施分时电价,鼓励错峰用电,确实实现了移峰填谷。

但是由于工业负荷远远大于居民负荷及商业负荷,导致移过去的“峰”太大,把原来的“谷”填成了新的“峰”,造成峰谷颠倒现象,即负荷曲线由前低后高变成了前高后低,峰谷差依然很大,负荷率也不是很高。

2.1 2010年泰州电网负荷率统计分析泰州电网2010年的平均日负荷率为84.9%,为了找到泰州电网负荷率偏低的原因,对泰州电网2010全年的日负荷率进行了统计分析。

广东电网用户负荷特性及用电特点研究

广东电网用户负荷特性及用电特点研究

广东电网用户负荷特性及用电特点研究代卫星;曹华珍;林冬;张雪莹【期刊名称】《广东电力》【年(卷),期】2015(000)007【摘要】On the basis of investigation on users in different cities of Guangdong power grid,analysis on load characteristics of all industries users was conducted by selecting typical values according to classifications of national economy power con-sumption classification table. In aspects of load characteristic index,load curve,power consumption trend and load density, load characteristics and power consumption characteristics of various users were summarized and specific suggestions to devel-op power distribution network planning and demand side management were proposed.%在对广东电网各地市用户调研基础上,按《国民经济用电分类表》的分类对各行业用户选取典型值进行负荷特性分析,从负荷特性指标、负荷曲线、用电趋势、负荷密度等方面总结了各类用户负荷特性及用电特点,并对后续开展配电网规划和需求侧管理提出了具体建议。

【总页数】8页(P55-61,67)【作者】代卫星;曹华珍;林冬;张雪莹【作者单位】广东电网有限责任公司电网规划研究中心,广东广州 510080;广东电网有限责任公司电网规划研究中心,广东广州510080;广东电网有限责任公司,广东广州 510600;广东电网有限责任公司,广东广州 510600【正文语种】中文【中图分类】TM711【相关文献】1.典型用户负荷特性及用电特点研究 [J], 李冉冉2.基于负荷特性分析平台的用户负荷特性及用电行为研究 [J], 陈奋开; 何永秀3.云南省两地区典型用户负荷特性及用电特点分析 [J], 李维; 王洪林; 南峰涛; 柴焰明; 李杰; 杨燕4.基于负荷特性分析的电力用户用电行为特征研究 [J], 孙胜博; 张凯; 冯剑; 白新雷; 陈宋宋; 朱栋; 高赐威5.典型用户负荷特性及用电特点研究 [J], 李冉冉因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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1 xx电网全社会负荷特性分析 xx (xx公司) 摘要:本文结合xx电网的实际,对电网的负荷特性进行深入研究,并对影响负荷特性变化的主要因素进行了分析探讨,同时对xx电网负荷特性未来发展趋势进行展望。 关键词:xx电网 负荷特性 影响因素 未来展望 在电力系统规划设计中,为了进行电力电量平衡,确定运行方式,安排电源建设进度和变电站布点,需要对该地区的历史电力负荷及负荷特性进行分析,从而掌握历史用电规律,优化电力资源配置。 1分析思路 在负荷特性分析中通常用典型年负荷曲线和日负荷曲线反映电网负荷特性,相关的负荷特性指标主要有季不均衡系数ρ、月不均衡系数σ、典型代表日的日负荷率γ和日最小负荷率β,以及年最大负荷利用小时数Tmax等。 电网的负荷特性受到产业结构、地理气候、城镇化率、居民生活水平、生活习惯、电价政策等诸多因素影响。在对xx“十二五”和远景年的负荷特性进行预测时,将分析多种影响因素未来的变化情况,权衡各个变化因素对负荷特性的影响程度,并结合有关xx电网历史负荷特性的调研成果,通过横向和纵向对比分析等多种手段对xx电网的负荷特性未来演变趋势进行判断。 2年负荷特性分析 2

xx县属于典型的热带海洋性季风气候区,长夏无冬,年平均气温24.3℃,最冷的1、2月15~20℃,最热的7、8月35~39℃。因此,xx取暖用电需求较低,年最大负荷主要受降温负荷影响,一般出现在6月或7月份。年末的负荷也较大,主要是由于xx县工业用电比重较大,其用电负荷比重占到全县的85%左右,年末工业用户为了完成年生产任务而使用电量增加的情况也常发生。年最小负荷一般出现在2月份,这主要是时值春节生产下降造成的。 参阅表2-1,xx电网的季不均衡系数ρ从2005年的0.82逐步上升至2009年的0.88,相对于其它地区电网,表现出ρ值较高的特点,这主要是受二产用电比重快速增长的影响。 表2-1 xx年负荷特性指标 表2-1 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 季不均衡系数ρ 0.82 0.85 0.85 0.84 0.88

未来xx电网ρ值的变化将受到抬升和压低两方面因素的影响,分析如下。 (1)造成ρ值上升的影响因素 考虑到海南作为全国唯一热带省份,冬季仍将是旅游的高峰季节,随着xx棋子湾旅游度假区、霸王岭热带雨林和王下黎族风情村的不断大力开发,xx冬季负荷与夏季负荷的差值将逐渐减小,因此在冬季旅游负荷的影响下未来ρ值仍有持续走高的趋势。 从产业结构而言,目前xx县第三产业是以传统服务业为主,而传统服务业如饮食业、旅店业、商业等具有用电波动性大的特点。今 3

后,xx第三产业比重将由2010年的18.9%逐步提高到2015年的35%和2020年的38%,且在第三产业内部,现代服务业比重将会逐步提高,即xx未来将着重发展以现代服务业为主导的第三产业。相对于传统服务业,现代服务业诸如金融保险、物流、创意产业、软件产业、技术咨询与服务等的用电负荷相对稳定、持续性较强、受季节性因素影响小,其用电比重的增加势必对未来xx电网ρ值起到抬升作用。 (2)造成ρ值下降的影响因素 从统计资料看,在全球变暖的大环境下,xx夏季最高气温呈缓慢上升趋势。这将造成夏季降温负荷上涨,拉大与其它月份最大负荷的差距,导致ρ下降。 除受气温影响之外,降温负荷大小与城镇化率和居民收入水平关系密切。根据《xx黎族自治县国民经济和社会发展十二个五年规划纲要》,城镇居民收入在2010年、2015、2020年将分别达到14182元、28400元、57100元,农村居民收入在2010年、2015、2020年将分别达到4632元、9700元、20300元,城镇化率在2010、2015、2020年分别达到46%、55%和65%。持续走高的城镇化率和居民收入,将提高居民尤其是农村居民的生活电气化水平,加大夏季降温负荷,降低ρ值。 就用电构成而言,第二产业用电、尤其是持续性用电负荷的比重变化对ρ值影响较大。从历史数据看,xx县第二产业用电比重从2005年的,相应地,ρ值由2005年的0.82逐步增长至2009年0.88,二产用电比重对ρ值的影响显而易见。根据xx县“十二五”规划,xx 4

以旅游为龙头的现代服务业快速发展,到2015年全县三次产业结构由2010年的23.9:57.2:18.9调整为15:50:35,2020年为14:48:38,相应的未来xx第二产业用电比重总体上呈下降趋势,从2010年的85%降至2015年的82%、2020年的80%,这势必对ρ值带来下降的压力。 (3)xx电网ρ值变化趋势综合判断 结合上述分析,未来夏季气温的上升和居民生活水平的提高都将加大夏季降温负荷从而降低ρ值,第二产业用电比重的下降也会降低ρ值,而以冬季旅游为主导的旅游业的持续升温、现代服务业的快速发展则对年负荷曲线有拉平作用,从而抬高ρ值。 从各种因素的影响程度来看,尽管第二产业用电比重下降,但降幅不大,到2020年用电比重仍高达80%,而第三产业用电比重仅从目前的18.9%增至2020年的38%,居民生活用电比重还有所下降。因此,本报告认为第二产业用电特性对xx负荷特性的影响将长期起着主导作用,随着第二产业用电比重下降,xx未来季不均衡系数也将呈下降趋势,但降幅不会太大。通过对负荷特性多种关联指标的综合计算分析,预测xx电网ρ值将从2010年的0.888逐步降至2015年的0.882和2020年的0.879(详见表2-2)。 预计xx未来年最高负荷仍将主要在7月出现。至于年最小负荷发生月,由于2月份春节放假造成生产下降的因素将长期存在,未来xx电网最小负荷月仍然主要是2月份。 xx全县年负荷曲线预测结果如下。 5

表2-2 xx电网全社会年负荷曲线预测结果 表2-2 2010年 2015年 2020年 1月 0.85 0.83 0.85

2月 0.80 0.79 0.78

3月 0.83 0.82 0.81 4月 0.85 0.83 0.84 5月 0.89 0.88 0.87 6月 0.92 0.91 0.90

7月 1.00 1.00 1.00

8月 0.93 0.94 0.92

9月 0.90 0.88 0.87 10月 0.86 0.86 0.87 11月 0.90 0.90 0.89 12月 0.92 0.94 0.95

ρ 0.888 0.882 0.879

0.700.750.800.850.900.951.001.05

1234567891011122010年2015年2020年 图2-1:xx电网全社会年负荷曲线预测图

3日负荷特性分析 (1)历史数据 6

日负荷特性主要日负荷率γ和最小日负荷率β来反映。 日负荷特性反映了电网的用电构成。2005~2009年,xx电网第二产业用电比重为70%~85%,年平均日负荷率为0.845~0.885,年平均日最小负荷率为0.652~0.735,参阅表3-1。 表3-1 2005~2009年xx电网日负荷特性平均值 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 日负荷率γ 0.845 0.858 0.86 0.865 0.885 最小日负荷率β 0.652 0.674 0.686 0.7 0.735

(2)全社会典型日负荷曲线 日负荷特性反映了电网的用电结构。未来随着第二产业用电比重的进一步下降,城镇居民生活用电的增长,农网升级改造的不断深入,广大农村地区供电瓶颈制约因素的明显缓解,将使得典型日负荷曲线的γ和β值降低。另一方面,以现代服务业为主导的第三产业用电比重的增长则对γ和β值又起到抬升作用。 从各种因素的影响程度来看,如前所述,由于未来第二产业用电比重降幅不大,到2020年其用电比重仍高达80%,第二产业的用电特性对全社会典型日负荷特性的影响将占主导地位,现代服务业等的影响不会太显著,未来典型日曲线的γ和β值将呈小幅下降趋势。通过对负荷特性多种关联指标的综合计算分析,预测“十二五”及远景年xx全社会典型日负荷曲线的γ和β值的变化趋势如下表所示。 7

表3-3 2010~2020年xx日负荷特性预测指标汇总表

项 目 2010年 2015年 2020年

冬季 γ 0.856 0.852 0.839 β 0.6 0.59 0.58

夏季 γ 0.883 0.864 0.86 β 0.73 0.69 0.68

xx电网夏季、冬季典型日负荷曲线预测见下表,均呈现“两峰一谷”特点。夏季最高负荷出现在20时,最低负荷出现在4~5时;冬季最高负荷出现在19点,最低负荷出现在早上3~4时。

表3-4 xx全社会典型日负荷曲线 年份/日时 2010年 2015年 2020年 夏季典型日 冬季典型日 夏季典型日 冬季典型日 夏季典型日 冬季典型日 1点 0.78 0.63 0.69 0.66 0.69 0.66 2点 0.80 0.62 0.70 0.62 0.70 0.62 3点 0.81 0.60 0.75 0.65 0.75 0.59 4点 0.73 0.60 0.69 0.59 0.68 0.58 5点 0.74 0.89 0.74 0.72 0.69 0.72 6点 0.91 0.94 0.85 0.85 0.85 0.85 7点 0.93 0.92 0.87 0.89 0.87 0.88 8点 0.94 0.84 0.92 0.86 0.92 0.86 9点 0.98 0.96 0.95 0.95 0.95 0.95 10点 0.95 0.95 0.93 0.93 0.93 0.93 11点 0.92 0.93 0.90 0.93 0.90 0.89 12点 0.88 0.92 0.88 0.98 0.88 0.95 13点 0.87 0.85 0.87 0.93 0.87 0.85 14点 0.86 0.94 0.92 0.94 0.92 0.92 15点 0.84 0.92 0.90 0.96 0.90 0.96 16点 0.84 0.88 0.90 0.93 0.90 0.88

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