【正文】 陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術(shù)的 研究 增長十分明顯。這兩年 A 地區(qū)電網(wǎng)最大負荷利用小時數(shù)大量減小，甚至出現(xiàn)負增長。 （ 2）年負荷曲線 0204060801001201401601月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月月份負荷（萬KW）20xx年20xx年20xx年20xx年20xx年 圖 21 A 地區(qū) 20xx 20xx年的年負荷特性曲線 通過分析圖 21，我們可以看出。該地區(qū)每年 8 月份都是全年最大負荷出現(xiàn)的時期，不難理解主要是因為制冷所產(chǎn)生的空調(diào)負荷在其中占到了很大一部分。曲線從 11 月起開始緩慢上升，因為此時該地區(qū)進入冬季，氣溫開始變低，由空調(diào)取暖所 產(chǎn)生的取暖負荷隨之緩慢攀升。季不均衡數(shù)較高，說明該地區(qū)年電網(wǎng)負荷穩(wěn)定，若季不 均衡數(shù)降低，就說明該地區(qū)負載變化更劇烈。 20xx 年 A 地區(qū)的季不均衡指數(shù)也比較 低的主要原因是由于全球的金融危機。詳細分析后發(fā)現(xiàn)是因為該地區(qū)工業(yè)發(fā)達，工業(yè)負荷在總社會用電中占了很大比重。 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術(shù)的 研究 75808590951001 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12月份負荷率%圖 22 A地區(qū) 20xx年月平均日負荷率 （ 2）月峰谷差 0501001502002503003504004501 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12月份負荷/MW 圖 23 A 地區(qū) 20xx 年不同月份最大峰谷差的變化 由圖 可見， A 地區(qū)全年各月份最大峰谷差變化曲線呈現(xiàn)明顯的，“兩谷三峰”的形態(tài)，其中冬夏兩季的最大峰谷差遠遠大于春秋兩季。而在冬夏季該地區(qū)電網(wǎng)的負荷較高，變化波動較大，對調(diào)峰的考驗較大。 從圖 24 中，可以看出負荷曲線的變化特點可以描述為“兩峰一谷一平”，分別是午高峰、晚高峰、午間曲線開始變平緩而清晨則是日負荷曲線的低谷。通常來講，夏季的空調(diào)負荷受到氣候 原因的影響極大，因此日負荷曲線通常波動較大。而在南方地區(qū)，在夜晚休息時，對取暖的需求較小，因此午夜時的負荷水平較低，可以從 11： 00pm~7： 00am 段的 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術(shù)的 研究 曲線看出。 圖 25 A 地區(qū) 20xx 年冬季典型日負荷曲線 （ 2）日負荷特性指標 較大的差異不同季節(jié)負荷特性具有 ，表 23 統(tǒng)計了 20xx年 A 地區(qū)各個季節(jié)典型日負荷特性指標。在該地 區(qū)社會用電、行業(yè)用電和居民用電三項用電中，該地區(qū)行業(yè)用電占了全社會用電的主要部分，但是行業(yè)用電所占的比重有下降的趨勢。表中 20xx年 A地區(qū)的社會用電量就出現(xiàn)了大幅度的增長。而該地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)用電量正在逐年增長，證明該地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展良好，用電量保持著上升趨勢。 表 27 A地區(qū) 20xx~20xx年第二產(chǎn)業(yè)用電特點（單位：萬 kWh） 通過分析表 27能夠知道，重工業(yè)用電量在該地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)各行業(yè)用電量中最大。該地年份 輕工業(yè) 重工業(yè) 建筑業(yè) 采礦業(yè) 制造業(yè) 其他 20xx 48369 17695 343307 74573 313 20xx 46228 11837 466821 88618 3337 20xx 41978 9936 490168 81268 1500 20xx 41747 10839 529704 85459 20xx 20xx 26409 11968 614243 103303 1547 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術(shù)的 研究 區(qū)采礦業(yè)的消電量需求一直維持在 10000萬 kwh，占第二產(chǎn)業(yè)全年用電量的 %~2%左右，說明該地區(qū) 的采礦業(yè)發(fā)展已趨近穩(wěn)定，用電變化不大。信息產(chǎn)業(yè)的用電量占比是最小的，但是其增長速度是最快的，年平均增長率高達 %，表現(xiàn)出了這一行 業(yè)良好的發(fā)展前景，同時也反映了 A地區(qū)的信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平在不斷提高。月負荷特點的分析從該地區(qū)的負荷率、 峰谷差這兩個反面切入對該地區(qū)進行了分析。 A地區(qū) 20xx年常住人口為 2903200人，戶數(shù) 為 946330戶。 負荷計算 為了調(diào)查據(jù)居民空調(diào)的設(shè)置情況，選取了 A地區(qū)市內(nèi)一棟普通多層住宅 樓（ 30戶）和A地區(qū)下屬鄉(xiāng)鎮(zhèn)的 30戶的空調(diào)使用情況進行了調(diào)查，調(diào)查結(jié)果見表 34。通過對近五年來 A地區(qū)居民每百戶空調(diào)保有量的數(shù)據(jù)變化趨 勢分析， 20xx年 A地區(qū)每百戶居民平均空調(diào)量將達到 。每百戶農(nóng)村居民空調(diào)匹數(shù)為 141匹，即耗電功率約為106575W。所以能夠理解在工作日，寫字樓、辦公樓等地點在上班時間的空調(diào)負荷會有明顯的增加。每年的 8月是 A地區(qū)空調(diào)負荷最大的月份，但是每年的 6月份正值該地區(qū)早稻收割時期，農(nóng)具產(chǎn)生的負荷較大，會影響研究的精度。通過分布曲線的深層次分析可以發(fā)現(xiàn)， 9月份上旬的曲線波動較大，這是由于此時的氣候仍然比較炎熱。為了盡量地減小對該地區(qū)電網(wǎng)負荷影響的干擾因素，決定采用了最大負荷發(fā)對計算修正。計算方法如下 ： Pi， max=Max（ Pi， k） （ 35） Bi,k=Pi,k/Pi,max （ 36） ABm,k=Sum(Bi,k)/WDm （ 37） 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術(shù)的 研究 其中： Pi， k：電網(wǎng)第 i天 k點負荷 Pi， max：電網(wǎng)第 i點最大負荷 Bi,k：第 i天 k點的負荷標幺值 ABl， k：第 l月 k點的平均負荷標幺值 WDm：第 m月工作日天數(shù) 以下是 A地區(qū) 20xx年 ~ 20xx 年 8月份與基礎(chǔ)負荷時段月均標幺值的比較。所以為了消除照明符合對研究的干擾，不能選取 18：00~21:00這一時段作研究。 計算 最大負荷的計算公式如下： m a x2m a x1m a x )( PPP ??? ? （ 38） 式中： maxP 為空調(diào)的最大負荷； P1max為 8月份工作日 22： 30~23： 30時間段出現(xiàn)的最大負荷； ? 為自然增長負荷； P2max為 10月份工作日 22： 30~23： 30時間段出現(xiàn)的最大負荷。按照之前的研究，需要注意從 8月到 9月這段時間內(nèi)該地區(qū)電網(wǎng)用戶增加所產(chǎn)生的負荷自然增長。由空調(diào)數(shù)量估計的空調(diào)負荷為 ，實際使用負荷占 %，認為是比較正確的。 本章小結(jié) 本章主要內(nèi)容就是計算 A地區(qū)的空調(diào)負荷，主要從兩方面進行了考慮，一方面就是從空調(diào)數(shù)量著手，估計總的空調(diào)負荷；另一方面就是通過最大負荷比較法計算出空調(diào)負荷。 。而最大負荷比較法的思路是首先找到一年中沒有空調(diào)負荷的時間段作為基礎(chǔ)符合，再找到夏季空調(diào)負荷使用最大的時期，在排除了休息日、節(jié)假日和自然增長等因素的影響后，兩者相減得到了空調(diào)負荷。同時，空調(diào) 負荷的增長穩(wěn)定且迅速，增速大概在 22%左右，速度以遠遠超過了年電網(wǎng)負荷的平均增長速度。 20xx 年 8月中，工作日有 22天， 22： 30~23：30出現(xiàn)的最大負荷是 。在 20xx 年 9月 15日 ~20xx年 10月 15日這段時間中工作日總共有 21天。所以要計算的空調(diào)負荷，就是該年 8月份這一時段的最大負荷減去基礎(chǔ)負荷月份在這一時段的負荷值。曲線的變化情況基本分為兩部分： 10： 00~21： 00的曲線形狀幾乎呈一條直線，曲線中該地區(qū)早高峰和晚高峰的負荷值相差很小。第二步，選擇不同時間電網(wǎng)的最大負荷作為標準。綜合考慮，最終決定選擇該年 9月 15日 ~10月 15日這一時期作為研究的基本符合，因為通過分析認為在這一段時間內(nèi)該地區(qū)的空調(diào)負荷為零。 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術(shù)的 研究 0204060801001201401月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月月份負荷（萬KW）20xx年20xx年20xx年20xx年20xx年 圖 31 各個月工作日的最大負荷分布曲線（單位：萬 KW） 選擇基礎(chǔ) 符合時，為達到排除冬季取暖產(chǎn)生的空調(diào)負荷因素，該年的 11月到次年 3月不予選擇。所以選擇工作日進行該地區(qū)空調(diào)負荷的研究會更加具有代表性。 （ 2） 計算 20xx年空調(diào)功率 由表 33可知， 20xx年的戶均空調(diào)數(shù)為 ，由 20xx年 ~20xx年空調(diào)平均增長率推出20xx年的戶均空調(diào)數(shù)約為 。 表 34 A地區(qū)城鄉(xiāng)居民住宅空調(diào)設(shè)置情況調(diào)查結(jié)果 功率為 1匹的空調(diào)數(shù) 功率為 匹的空調(diào)數(shù) 功率為 2匹的空調(diào)數(shù) 功率為 匹的空調(diào)數(shù) 功率為 3匹的空調(diào)數(shù) 戶均空調(diào)數(shù) 城鎮(zhèn)居民 14 22 12 2 1 農(nóng)村居民 22 9 4 0 0 匹是指空調(diào)的消耗功率，平時我們買空調(diào)常說的多少多少匹，是根據(jù)空調(diào)消耗的功率算出空調(diào)的 制冷量，而市場上常用匹來描述空調(diào)制冷量的大小。從表 34可以看出城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民對于空調(diào)功率的選擇較為近似，對功率較低的空調(diào)需求量較大，城鎮(zhèn)居民平均每戶的空調(diào)量為 ，農(nóng)村居民平均每戶的空調(diào)量為 。 表 33 A地區(qū) 20xx20xx年空調(diào)保有量 年 份 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 保有量 693210 746004 817766 884507 954019 增長率 — 戶均空調(diào)數(shù) 由表 33可知， A地區(qū)空調(diào)保有量增長驚人，由 20xx年的 693210臺增長到 20xx年的954019臺，平均年增長率為 %。最后按照產(chǎn)業(yè)的劃分對該地區(qū)的電力消費現(xiàn)狀做了較為詳細的介紹，方便了后面的研究。而 A地區(qū)的金融、房地產(chǎn)等行業(yè)由于 0 08年經(jīng)濟衰退的影響，這兩年的用電量明顯下滑，但是近年房地產(chǎn)市場的回暖，用電量的增長較快。 表 28 A地區(qū) 20xx年 20xx年第三產(chǎn)業(yè)用電特點（單位：萬 kWh） 年份 交通運輸、倉儲和郵政業(yè) 信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè) 商業(yè)、住宿和餐飲業(yè) 金融、房地產(chǎn)、商務(wù)及居民服務(wù)業(yè) 公共事業(yè)及管理組織 20xx年 12421 573 9010 4370 11655 20xx年 11872 4965 9066 2709 13621 20xx年 11767 4862 10170 3117 14399 20xx年 11104 2195 12243 4121 21062 20xx年 12728 5538 17847 7229 20955 從表 28中可以發(fā)現(xiàn)，該地區(qū)信息傳輸、計算機負荷和軟件業(yè)在第三產(chǎn)業(yè)中的用電量最小，另外幾部分的用電量都比較大。而且制造業(yè)的用電量每年都在增加，從 20xx到 20xx 年上升超過 10%。并且從 20xx年起，該地區(qū)每年農(nóng)業(yè)用電量都穩(wěn)定在 3400萬 kWh左右。 表 25 A地區(qū) 20xx年 20xx年全社會用電表（分產(chǎn)業(yè)） 年份 第一產(chǎn)業(yè) 第二產(chǎn)業(yè) 第三產(chǎn)業(yè) 電量 （億 kWh） 比重（ %） 增長率（ %） 電量 （億 kWh） 比重（ %） 增長率（ %） 電量 （億 kWh） 比重（ %） 增長率（ %） 20xx — — — 20xx 20xx 20xx 20xx 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術(shù)的 研究 從表 25中發(fā)現(xiàn)，該地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)用電量占全社會用電的比重正在逐年下降， 20xx年的比重為 %，而到 20xx