【正文】 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。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。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。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 。 A地區(qū) 20xx年常住人口為 2903200人，戶數(shù) 為 946330戶。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。 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。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。 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。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。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。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。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。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。 （ 9）最大負荷利用小時數(shù)：地區(qū)電網(wǎng)的年用電量除以年最大負荷?？梢苑磻?yīng)一天內(nèi)負荷變化的平穩(wěn)程度。電網(wǎng)相關(guān)性分析法，主要是就分析電網(wǎng)負荷特性和外在因素影響的相關(guān)性。 (2)電網(wǎng)受外界影響因素的分析，外界因素主要需要考慮到該地區(qū)氣象因素、區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、節(jié)假日等特殊時期和國家政策等，都是會對電網(wǎng)造成比較大影響的外界因素。這種方法可以避免在人為預(yù)估電網(wǎng)負荷是對氣象原因主觀性的影響，為開發(fā)計算機預(yù)估電網(wǎng)負荷提供了很好的想法 [4]。 權(quán)軼等人通過對比某地區(qū)空調(diào)負荷和氣溫關(guān)系，把握地區(qū)最大空調(diào)負荷與同期最高溫度、平均溫度及理論人體舒適度指數(shù)四者之間的高度 相關(guān)性。在很長一段時間，從事負荷預(yù)估技術(shù)人員的科研內(nèi)容主要放 在有記錄的詳細預(yù)算算法新的和完善，將地區(qū)負載的資料作為一個“單純”的數(shù)據(jù)，采用純數(shù)理方法進行研究，沒有從電力系統(tǒng)本身特點上出發(fā)。系統(tǒng)主要部位有四個：專家知識庫，邏輯推理機，知識獲取窗和解釋裝置。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的優(yōu)點是可以模擬人腦的智能，像人一樣擁有記憶信息、學(xué)習(xí)能力、理論推導(dǎo)能力和智能優(yōu)化計算等特征。通常趨勢 預(yù)測所用的的模型包括數(shù)學(xué)線性趨勢模版、指數(shù)分析趨勢模版、多項式分析趨勢摸型等。經(jīng)典電網(wǎng)負荷預(yù)估方法是經(jīng)過分析該地區(qū)電網(wǎng)負荷變化的規(guī)律，從而對未來趨勢進行預(yù)估，主要方法有： （ 1）回歸分析法 在數(shù)據(jù)統(tǒng)計中隨機變量如果有向某條線集中的趨勢，那么這條線就叫回歸線，這種現(xiàn)象被稱為回歸。在指標解釋中，對電力負荷特性研究做了規(guī)范性地指導(dǎo)，主要指標包括電網(wǎng)最大負荷、電網(wǎng)最大三日平均負荷、平均電力負荷、電負荷率、電力負荷曲線等十四項指標。 （ 2）負菏的時間曲線特性。還可以減省國家投資在電力工業(yè)資金，并且可以提高生產(chǎn)設(shè)備的發(fā)電效率 ,從而達到降 低電力成本，提高電力生產(chǎn)經(jīng)濟性的目的。由此可見，空調(diào)負荷是電力負荷預(yù)測中不可忽視的一環(huán)，做好空調(diào)負荷的研究，對電網(wǎng)負荷的的分析是十分重要的。 20xx年夏季，全國各地區(qū)平均氣溫為 ℃，與往年同期相比偏高。從 20xx 年的全年氣溫來說，也是較為炎熱的一年。全國地區(qū)平均空調(diào)負荷占比已經(jīng)高達 40%，但是這 40%負荷的實際消耗電量不到全國年總發(fā)電量的 6%， 40%和 6%,仿佛長頸鹿的身軀和腦袋，構(gòu)成了兩個極端。由于各類家電在家庭中的迅速普及，我國居民用電 量在電網(wǎng)總用電量中的比重也在日益增大。所以說對空調(diào)負荷的研究，將為電網(wǎng)調(diào)峰，應(yīng)對負荷變化起到重要的作用。根據(jù)研究表明，我國大部分地區(qū)夏季空調(diào)負荷平均已經(jīng)占到尖峰負荷的 30%以上，而一些經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的空調(diào)負荷甚至達到了電網(wǎng)負荷的一般以上。 Load of power work 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術(shù)的 研究 目 錄 1 緒論 ................................................................... 1 選題的背景和意義 .................................................. 1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 .................................................... 3 電力負荷特性分析現(xiàn)狀 ........................................ 3 研究的主要內(nèi)容 ................................................ 7 本章小結(jié) ...................................................... 7 2 電網(wǎng)負荷研究 ........................................................... 8 負荷特性分析基礎(chǔ) .................................................. 8 負荷特性分析的方法 .......................................... 8 常用的負荷特性指標 .......................................... 8 電網(wǎng)負荷特性分析 .................................................. 9 年負荷特性分析 .............................................. 9 月負荷特性分析 .............................................. 11 圖 23 A 地區(qū) 20xx 年不同月份最大峰谷差的變化 ......................... 12 日負荷特性分析 .............................................. 13 圖 24 A 地區(qū) 20xx 年夏季典型日負荷曲線 ............................ 13 圖 25 A 地區(qū) 20xx 年冬季典型日負荷曲線 ............................ 14 電力消費現(xiàn)狀 ..................................................... 15 本章小結(jié) ......................................................... 17 3. 空調(diào)負荷的計算 ....................................................... 18 3． 1 從家用空調(diào)量的增長估算空調(diào)負荷 .................................. 18 3． 1． 1 20xx 年 20xx 年人口變化 ................................... 18 空調(diào)保有量計算 ............................................. 18 負荷計算 ................................................... 19 最大負荷比較法 ................................................... 20 區(qū)分工作日和休息日 ......................................... 20 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術(shù)的 研究 確定比較的月份 ............................................. 20 確定工作時段 ................................................ 21 排除自然增長的影響 ......................................... 24 計算 ....................................................... 24 空調(diào)負荷特性的分析 ............................................... 24 本章小結(jié) ......................................................... 25 4 溫度與電網(wǎng)負荷的分析 .................................................. 26 氣候特點 ......................................................... 26 夏季氣溫特點 ................................................ 26 空調(diào)負荷與溫度的關(guān)系 ............................................. 28 調(diào)節(jié)夏季空調(diào)負荷的措施 ........................................... 31 推廣節(jié)能空調(diào) ............................................... 31 大力推廣空調(diào)蓄能技術(shù) ....................................... 33 設(shè)定空調(diào)溫度 ............................................... 34 增加補貼和調(diào)整電價 ......................................... 34 本章小結(jié) ............................................................ 34 5 總結(jié)與展望 ............................................................ 35 全文總結(jié) ......................................................... 35 展望 ............................................................. 35 參考文獻 ................................................................ 36 致謝 .................................................................... 39 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術(shù)的 研究 1 緒論 選題的背景和意義 隨著國家的快速發(fā)展，經(jīng)濟水平地不斷提高，人民的生活也在發(fā)生著翻天覆地的變化。近年來，每年的夏、冬季由于空調(diào)使用所產(chǎn)生的空調(diào)負荷在電網(wǎng)負荷中所占的比重越來越大，隨著極端天氣的出現(xiàn)頻率變高，空調(diào)使用對電網(wǎng)產(chǎn)生的影響也變得越來越大。在中國