【正文】 為了對空調(diào)數(shù)量進行統(tǒng)計，首先從 A地區(qū)人口入手，得到各年的戶數(shù)，然后通過資料得到每年的每百戶居民空調(diào)擁有量的數(shù)據(jù)，最后分農(nóng)村居民家庭 和城鎮(zhèn)居民家庭兩部分進行計算。按年自然增長率 %，兩個數(shù)據(jù)之間相隔 30天計算，減去 自然增長負荷 ，結(jié)果為 。最后對之前的分析做出修正，選擇的工作時段為 10： 00~18：00。第一步，是對該地區(qū)典型負荷曲線進行擬合。所以去除 6月份，選擇 8月份當作研究對象。根據(jù) 20xx年該地區(qū)居民城鄉(xiāng)居民比例，計算出居民每百戶空調(diào)功率 為121034W。 1匹和 調(diào)一般安裝在臥室，而 2匹以上的空調(diào)一般安裝在客廳和餐廳。該地區(qū)日負荷特性曲線的分析則主要以夏、冬季典型的負荷曲線為研究對象，通過各時段曲線的變化情況，結(jié)合該地區(qū)的氣候特點和居民的用電習慣，對曲線的變化做出了解釋。建筑業(yè)的用電與工業(yè)上的用電相比，用電量非常小，只占了全年的 %左右。 表 26 A地區(qū) 20xx年 20xx年第一產(chǎn)業(yè)用電特點（單位：萬 kWh） 年份 農(nóng)業(yè) 林業(yè) 畜牧業(yè) 漁業(yè) 農(nóng)、林、牧、漁服務(wù)業(yè) 20xx年 2437 804 446 313 43135 20xx年 3551 153 250 136 36386 20xx年 3443 147 264 113 37378 20xx年 3377 214 115 55 29906 20xx年 3467 31 1000 37 41598 從 A地區(qū) 20xx~20xx年第一產(chǎn)業(yè)用電特點表中能夠發(fā)現(xiàn)，該地區(qū)農(nóng)業(yè)用電占了第一產(chǎn)業(yè)用電量的絕大部分，達到了 80%左右。 A地區(qū)經(jīng)濟的快速發(fā)展帶動了全社會用電量逐年穩(wěn)步增長，隨著人民生活水平不斷地提高，居民家中的家用電器逐漸增多，居民生活用電占比上升的趨勢明顯。與夏季典型日負荷曲線相比最大的不同，就是 A 地區(qū)冬季的日照時間比較短。夏季典型日負荷曲線的變化，最主要從氣溫變化和居民用電習慣兩方面進行分析。該地區(qū)全年的最大鋒谷差產(chǎn)生在 12 月且高達 ，為年度 之最。造成該地區(qū)經(jīng)濟不景氣，用電需求減少，年末負荷大幅下降，引起的波動較大。但是該地區(qū)冬季的負荷最大值一般都低于夏季，這是因為冬季持續(xù)的時間不長，居民對取暖的電力需求低于夏季的降溫用電需求。 A 地區(qū) 20xx ~20xx這五年的電網(wǎng)年負荷曲線體線變化都較為相似，總體呈逐漸增加的情況。用電量由 20xx 年的 億 kWh 增長到 20xx 年 億 kWh，其中年均僧長率為 %。 （ 7）年平均月負荷率：地區(qū)全年各月份平均電網(wǎng)負荷的總和除以十二個月最大負荷曰的平均負荷的總和。 在正常選擇日期或尖峰負載量最 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術(shù)的 研究 大的日差 距 ，還 按照 不同 狀況 選擇 代替不同時節(jié)的某些時間 。根據(jù)不同行業(yè)進行分析的方法主要是通過第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)三個產(chǎn)業(yè)劃分，來分 別記錄各個產(chǎn)業(yè)的電力消費情況，研究各產(chǎn)業(yè)用電的變化和所占地區(qū)總用電量比的變化情況。 本章小結(jié) 由于每年夏、冬季空調(diào)的使用所產(chǎn)生的負荷在當季的用電量中占了很大比重 ， 而由于空調(diào)負荷所產(chǎn)生的對電網(wǎng)調(diào)峰的壓力不容忽視，因此研究空調(diào)負荷對電網(wǎng)調(diào)峰的影響就顯得十分重要了。 張宏剛等提出的電網(wǎng)負荷預側(cè)方法是要運用到了氣 象因素粗槽極理論。 以下是我國學者在該方向的研究情況：。由專家估計的經(jīng)驗能夠進化為了避免繁復的數(shù)學計算，迅速得到相對好的估測結(jié)論，避免了人為和復雜推理人工錯誤，避免了由于模型單一來估測單方面的不足。 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢在于更加擅長解決復雜問題，具有極強的魯棒性。最后通過參數(shù)估計，在已經(jīng)和過去的觀測值下，求得預測值。當該地區(qū)電網(wǎng)負荷時間內(nèi)沒有特殊的由于季節(jié)因素和明顯的電網(wǎng)負荷循環(huán)規(guī)律變動時，可以通過繪出相關(guān)函數(shù)曲線來反映電網(wǎng)負荷負荷與時間之間的關(guān)系。隨著近年來我國電力用戶的增多，我國電力供需之間的矛盾越來越大，因此更深入地進行電力負荷特性的分析的重要性不言而喻。該公司通 過分析最大負荷、 三天最大的平均負荷、 地區(qū)平均電力負荷、 電負荷率、 和歷史負荷曲線等電力指標對該地區(qū)的電網(wǎng)負荷特性進行分析。 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 電力負荷特性分析現(xiàn)狀 電力負荷特性分析的重要性不言而喻 ,在國內(nèi)外都將其作為一個重要課題進行 研究。 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術(shù)的 研究 通過以上的論述，可知對地區(qū)電網(wǎng)負荷特性的分析和預測是十分必要的。該季對全社會用電增速的影響率為 %。達到了 %。在 20xx 年 7 月 8月，我國江南、江淮、江漢三江地區(qū)和西南地區(qū)的重慶等七個省事，高溫炎熱天數(shù)平均為 天。隨著家用空調(diào)的普及，當天氣炎熱和天氣寒冷 時，人們更多地使用空調(diào)來降溫和取暖。 關(guān)鍵詞： 家用空調(diào)量 。 TECHNOLOGY 畢業(yè)設(shè)計（論文） 題目： 家用空調(diào)量增加對電網(wǎng)負荷變化影響的研究 學生姓名： 李立洋 學 號： 20xx23060223 班 級： 062311102 專 業(yè)： 熱能與動力工程 指導教師： 楊繼明 20xx 年 06 月 家用空調(diào)量增加對電網(wǎng)負荷變化影響的研究 學生姓名： 李立洋 學 號： 20xx23060223 班 級： 062311102 所在院系： 能源與動力工程 指導教師： 楊繼明 完成日期： 20xx 年 06 月 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術(shù)的 研究 家用空調(diào)量增 加對電網(wǎng)負荷變化影響的研究 摘要 隨著國家經(jīng)濟的發(fā)展，人民生活水平日益提高的同時居民用電量也隨之提高。本文嘗試從家用空調(diào)量增長的角度出發(fā)，通過研究人口增長、空調(diào)數(shù)量的增長，從而對空調(diào)負荷進行估計。做好電網(wǎng)負荷特性的研究十分重要，在開拓電力用戶、調(diào)整電力負荷結(jié)構(gòu)和完成跨區(qū)域電網(wǎng)間的資源優(yōu)化等方面都離不開對電網(wǎng)負荷特性的研究 [1]。相關(guān)方面的專家稱其為集中式能 源消費模式，這種用電消費結(jié)構(gòu)極不合理。 如此極端的天氣，從電力方面的反映明顯。但是我國江南地區(qū)北部及淮漢地區(qū)的氣溫與往年同期相比要偏低 ℃以上，長江中下游地區(qū)氣溫遠低于往年同期，出現(xiàn)了 歷史罕見的涼夏。分析的水平高低與預測的準確性，將會直接影電力系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性，從而導致運行不經(jīng) 濟。 對廣大用戶有利 。為未來發(fā)電計劃的制定和地區(qū)電網(wǎng)負菏的合理分配提供理論依據(jù)。由于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展和區(qū)域的歷史數(shù)據(jù)積累之間的差距，因 此各地的負荷特性有所不同差 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術(shù)的 研究 距很大。運用在電力負荷預測， 通過擬合過去的歷史記錄的負載獲得負荷變化曲 線。因此趨勢外推法只是用于地區(qū)電網(wǎng)負荷曲線較平穩(wěn)、趨勢發(fā)展性較強的電網(wǎng)負荷估測中。 B P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是前一個具有多層次感知饋電的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在專家系統(tǒng)估測方法中，域知識和電網(wǎng)的歷史記錄數(shù)據(jù)被專家和研究人員輸入到專家知識庫和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。 目前國內(nèi)對于電網(wǎng)負荷特性的調(diào)查大部分是針對地區(qū)電網(wǎng)、 某?。ㄊ校┑难芯浚槍Φ貐^(qū)行業(yè)特點的電網(wǎng)調(diào)查比較少。 吳蓓等人通過實驗數(shù)據(jù)建立了空調(diào)負荷的模型。 （ 2）選取了 A地區(qū)作為研究對象，分別以電網(wǎng)年、月、日的負荷變化分析了 A地區(qū)的負荷特性，然后研究了其電力消費結(jié)構(gòu)。特性分析的方法有數(shù)學統(tǒng)計分析法、行業(yè)特點負荷分析法和電網(wǎng)相關(guān)性分析法。有效提升地區(qū)電網(wǎng)負荷預側(cè)的正確性，并且協(xié)助電力監(jiān)管部門制定負荷的控制對策。 （ 4）曰最小負荷率：曰最小負荷與曰最大負荷之比，可以反映負荷變化的幅度。 （ 11）年負荷曲線：以該年各個月份的最大負荷繪制而成的電網(wǎng)負荷曲線。電力需求既有低谷也會出現(xiàn)高峰，伴隨近年國家政策的快速推進，“受到政策的影響， A 地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展復蘇， A 地區(qū)年用電量出現(xiàn)了大幅上升。從五條年負荷特性曲線上的反映就是曲線波動較小，在全年負荷最低的時期出現(xiàn)在里面。結(jié)合圖 21 分析， 20xx 年該地區(qū)冬季溫度平均氣溫偏高，且沒有一天氣溫低于 0℃，因此冬季空調(diào)取暖負荷必然與往年相比會降低不少，電網(wǎng)負荷較往年低。考慮到該地區(qū)空調(diào)負荷的影響，圖中春、秋季節(jié)的月平均曰 負 荷率明顯大于夏、冬兩個季。 日負荷特性分析 （ 1）典型日負荷曲線 當分析某地區(qū)曰負荷特性時，我們通常選擇一些比較典型曰來作為觀察對象，而最大 負 荷日或最大峰谷差曰就是經(jīng)常被我們選擇作為研究對象 [18]。冬季由于大部分生產(chǎn)活動減少，電網(wǎng)負荷主要受到因氣溫降低產(chǎn)生的空調(diào)取暖負荷和居民電力消費習慣的影響。春秋和“迎峰度冬”提前做往往要為“迎峰度夏”壓力大，因此電力企業(yè)兩季負荷波動平穩(wěn)，負荷特性要優(yōu)于冬夏季節(jié)，電網(wǎng)里利用效率也較高，供電壓力小。 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 年第一產(chǎn)業(yè)用電量的比重 只占到了 %。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%。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 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 %。 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。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。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。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。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。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。 。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。 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。計算方法如下 ：