【正文】 空調(diào)負荷特性的分析 通過本章關于空調(diào)負荷兩種計算方法，進一步計算得到 A地區(qū) 20xx~ 20xx 年 空調(diào)負荷變化規(guī)律，如下表： 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術的 研究 表 35 20xx20xx年 A地區(qū)夏季空調(diào)負荷變化規(guī)律 項目 20xx 20xx 20xx 統(tǒng)調(diào)負荷 /MW 空調(diào)負荷 /MW 空調(diào)負荷比例 /% 增長率 /% 由表 3可知， 20xx~ 20xx 年 A地區(qū)夏季空調(diào)降溫負荷占年最大負荷之比為 29%~35%。 01P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9P10 P11 P12 P13 P14 P15 P16 P17 P18 P19 P20 P21 P22 P23 P247月8月9/10月 圖 32 20xx年 8月份與基礎時段月均日負荷標幺值 01P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14 P15 P16 P17 P18 P19 P20 P21 P22 P23 P247月8月9/10月 圖 33 20xx年 8月份與基礎時段月均日負荷標幺值 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術的 研究 01P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14 P15 P16 P17 P18 P19 P20 P21 P22 P23 P247月8月9/10月 圖 34 20xx年 8月份與基礎時段月均日負荷標幺值 01P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14 P15 P16 P17 P18 P19 P20 P21 P22 P23 P247月8月9/10月 圖 35 20xx年 8月份與基礎時段月均日負荷標幺值 01P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14 P15 P16 P17 P18 P19 P20 P21 P22 P23 P247月8月9/10月 圖 36 20xx年 8月份與基礎時段月均日負荷標幺值 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術的 研究 從以上五張 8月份與基礎時段月均日負荷標幺值 曲線可以看出，近幾年 A地區(qū) 8月份的負荷曲線 趨勢較為接近。根據(jù)對多組休息日和工作日的電網(wǎng)負荷歷史數(shù)據(jù)的分 析，在休息日的 22： 30~23： 30時間段由于娛樂等休息日特定的用電量增加會對空調(diào)負荷計算產(chǎn)生影響。由于人口的增加在地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展平穩(wěn)，無其他特殊因素（如自然災害、軍事行動、疾病等）存在下，增長曲線將趨近平緩，無特別的波動，因此可由 20xx年和 20xx年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)推得 A地區(qū) 20xx年 ~20xx年的人口，如表31 表 31 A地區(qū) 20xx年 20xx年人口統(tǒng)計 年份 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 人口數(shù) 2798140 2819151 2840162 2861173 2882184 戶數(shù) 868247 883784 899321 914858 930395 戶均人 數(shù) 城鎮(zhèn)人口比重 空調(diào)保有量計算 表 32 A地區(qū)家庭平均每百戶年底空調(diào)擁有量 結合表 32 A地區(qū)家庭平均每百戶年 底空調(diào)擁有量和表 31中對 A地區(qū) 20xx年 ~20xx年人口的統(tǒng)計我們可以得出 A地區(qū)空調(diào)保有量 Q的計算公式： Q=X*Y*Z1/100+X*(1Y)*Z2/100 (31) 其中 X為 A地區(qū)居民戶數(shù)， Y為城鎮(zhèn)人口比重， Z1為城鎮(zhèn)居民家庭平均每百戶年底空調(diào)擁有量， Z2為農(nóng)村居民家庭平均每百戶年底擁有量，依照次公式得出 A地區(qū) 20xx年年份 /空調(diào)（臺） 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 農(nóng)村居民家庭平均每百戶年底擁有量 95 城鎮(zhèn)居民家庭平均每百戶年底擁有量 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術的 研究 ~20xx年空調(diào)保有量如表 33。而在重工業(yè)用電中，制造業(yè)的用電量又占了很大的比重。分析得出冬夏兩季負荷水平較高，由于大量空調(diào)負荷的增多，負荷特性 效率差，系統(tǒng)供電比較低，說明電網(wǎng)利用負荷率和日最小負荷率比較差，峰谷差大，日好儲煤準備。重大活動和傳統(tǒng)佳節(jié)對該地區(qū)月最大曰峰谷差也會產(chǎn)生非常顯著的改變：在 20xx 年的除夕夜 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術的 研究 就產(chǎn)生了該月的最大曰峰谷差。 從表 22 的數(shù)據(jù)可以看出， 20xx 年和 20xx 年該地區(qū)的季不均衡數(shù)與另幾年相比為最低的兩年， 20xx 年僅為 ， 20xx 年指數(shù)為 ，試分析造成指數(shù)下降的原因。這種情況非常不利于電網(wǎng)的良性發(fā)展，電力系統(tǒng)的利用效率被大大降低。負荷率越高，負荷變化越小。地區(qū)電網(wǎng) 負荷特性分析的目的，是為了研究該地區(qū)用電負荷發(fā)展的規(guī)律，為地區(qū)未來負荷的預側打好基礎，同時也可以了解該地區(qū)用電情況的具體分布和特點。通過數(shù)學建模的方法，揭示空調(diào)負載受氣溫影響的變化，這對研究夏季高溫時期地區(qū)負荷、空調(diào)負荷的變化規(guī)律提供了重要的理論基礎 [10]。其中最亟待解決的問題，就是要實現(xiàn)專家知識庫建立和練習邏輯推理的這一過程，簡單來就就是運用專家的知識解決問題的過程。該方法的優(yōu)點是對數(shù)據(jù)的依賴性較小，只需要歷史負荷的數(shù)據(jù)，但如果負荷中出現(xiàn)波動將會造成誤差。隨著我國電力體質(zhì)改革的深化。同時做好電網(wǎng)負荷預測工作也有助于提高電力網(wǎng)的安全性和穩(wěn)定性，提供高品質(zhì)的電力。但是這并不意味這該年的空調(diào)負荷較往年會高，這是因為雖然新疆西部、華北等地區(qū)溫度較常年要偏高 ℃左右，黑龍江東北部及新疆北方的局部氣溫與往年同期相比要偏高 12℃。從全國范圍看，由于空調(diào)制冷用電所導致的電網(wǎng)高負荷運行時間一般都不會超過三十天 [2]。目前，國內(nèi)外對于空調(diào)負荷的研究，主要是從定性上通過電網(wǎng)負荷運行的歷史數(shù)據(jù)對空調(diào)負荷進行預測，而從空調(diào)本身上出發(fā)對其負荷的定量研究 較少。電網(wǎng)負荷；空調(diào)負荷；氣溫 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術的 研究 THE RESEARCH OF HOUSEHOLD AIR CONDITIONERS INCREASED IMPACT ON THE GRID LOAD CHANGE ABSTRACT With the development of the national economy, the living standards of the people are increasing, and the consumption 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 work.. According to the study, in most regions of China in summer air conditioning load average 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 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 point 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 measures and suggestions are given for increasing air conditioning load.. Key Words: Household air conditioning quantity。與往年同期的 天相比，該年高溫炎熱天氣多出整整一倍以上，并且七地平均最高氣溫達到 攝氏度，為同期歷史最高值。 由 20xx 年和 20xx 年氣溫變化引起用電量的變化我們可以看出，空調(diào)使用所產(chǎn)生的負荷對電網(wǎng)負荷的影響有多大，一邊是由炎熱造成的當季用電量同比增長 另一方是因為涼夏對全年社會用 電增速產(chǎn)生下降超過 1 個百分點的影響。常說的電力系統(tǒng)負荷特性一般而言分為兩類： （ 1）負載電壓特性或頻率特性。但大部分關于負荷特性的研究都是從網(wǎng)、省區(qū)域性的電網(wǎng)進行研究，在理論 上的研究較多，從影響因素各個層面上的量化分析較少。電網(wǎng)的時間序 列法與方法（ 1）類似，比較適合中期預測。短變負荷在負荷估計的時期，專家?guī)熘械闹R是難以概括，因此電網(wǎng)專家估測系統(tǒng)通常 太陽能輔助抽水蓄能發(fā)電技術的 研究 只適合對地區(qū)負荷做中估測。首先找出粗槽極負荷變化和氣象變化的之間規(guī)律，找出影響電網(wǎng)負荷的主要氣象原因。分行業(yè)分析電網(wǎng)負荷的方法主要有點是在于能夠從全局上把握該地區(qū)電網(wǎng)的負荷特性。 （ 8）季不均衡指數(shù)：電網(wǎng)一年內(nèi)各個月份的最大負荷均值除以年極負荷。從 20xx 年的荷曲線可以看出，這一年的電網(wǎng)增加情況明顯放緩，曲線線形與其他幾年相比總體較平穩(wěn)，這主要是由于 A 地區(qū)受到了金融危機的影響，各行業(yè)的用電量都有所減 少。但是伴著國家刺激經(jīng)濟的政策實行，經(jīng)濟的逐漸復蘇，該地區(qū)的季不均衡指數(shù)又回到了之前的值附近。我們經(jīng)過研究該地區(qū)許多天的夏季日負荷曲線變化，發(fā)現(xiàn)該地區(qū)日最大的出現(xiàn)在每天的 22:30~23:30。在表中 20xx年和 20xx年 A地區(qū)的用電增長速度明顯放緩，這主要是由于這兩年全球經(jīng)融危機的影響對國內(nèi)用電也造成了明顯的影響。 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、計算機服務和軟件業(yè) 商業(yè)、住宿和餐飲業(yè) 金融、房地產(chǎn)、商務及居民服務業(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 1