某市大學夏季用電量峰值及負荷預測分析-資料下載頁
2025-06-25 08:37本頁面
【正文】 用電量：10270 5月份第二周分散用電時間段用電量：6460 5月份第三周用電量：170245月份第三周集中用電時間段用電量：105995月份第三周分散用電時間段用電量：64255月份第四周用電量：169295月份第四周集中用電時間段用電量：105555月份第四周分散用電時間段用電量：63745月份總用電量：666605月份總集中用電時間段用電量：415485月份總分散用電時間段用電量：25112根據(jù)學校的資源配置不同，將學校分為三種類。教學用電保障用電生活用電類型一13454531788類型二11224431577類型三21777881908通過數(shù)據(jù)整理得知在一個月份中每周的用電量基本保持平衡，在隨著天氣變熱空調等設備使用頻繁、教學時間加長影響下，用電量呈現(xiàn)增加趨勢。將每天的數(shù)據(jù)用馬克威軟件進行主成分分析之后，得出一日內的影響效果，之后在用同樣的方法得出將每天的數(shù)據(jù)進行分析，找出時間影響因素，最后分析負荷的影響。峰值分析：上圖中截取的數(shù)據(jù)分析，在影響的四個因素中貢獻率依次降低，而從其中累計貢獻值來看4號因素影響最大，占主要的影響因素。3號因素其次。由此得出在晚上教學活動和個人活動相對集中的時間內，出現(xiàn)用電的峰值可能性最大，應是關注的重點。而在上午，用電的穩(wěn)定性比較好，峰值穩(wěn)定在一定范圍內，變化不太大，因此在此時間段內，峰值保障可向其它大用戶傾斜。負荷分析：分析上圖中截取的數(shù)據(jù)，三個不同層次教學資源配置影響的貢獻率依次升高，而其中3號因素影響最大，占主要的影響因素。3號的貢獻率為0，故影響力最小。由此在使用中檔的資源配置中，各項用電器的總的負荷貢獻值最高，影響最大，應成為主要的關注對象，高檔資源配置學校影響其次。通過數(shù)據(jù)分析，在峰值中在晚上時間段內其用電比較集中，造成用電高峰的壓力，而與此同時用的負荷也隨之上升。橫向對比中，在周末用電量更是占主要位置，縱向對比的資源配置中，中檔配置的負荷最大，周末用電壓力較大。因此，在周末的晚上時間段內中檔資源配置學校將是峰值及負荷的關注重點對象，其次為同時間段內高檔資源配置學校，而在正常上課日的上午時間段內，低檔資源配置學校的電力保障較為輕松。4. 結論 本文基于用電情況的原始數(shù)據(jù)記錄，采用量表方式進行賦值后，構建了主成分分析模型來研究影響用電峰值出現(xiàn)的時間段及負荷情況，并采用定性分析和定量分析相結合的方法，闡述資源配置、不同時間和不同日期與研究問題存在的基本關系。模型整體基本能滿足要求，模型分析的結果顯示；教學用電與生活用電相對集中的晚上和周末成為影響電量的主因，而分散的教學和生活，對用電的影響差異不大；資源的配置不同是負荷大小的關注因素之一，同時用電量集中時間段也是負荷的主因。 本文由于數(shù)據(jù)統(tǒng)計設計與模型設定存在一定的差異，使得模型整體效果呈現(xiàn)趨勢變化，而無法精確定位數(shù)據(jù)影響力。因此，本文的目的在于向讀者提供一種分析多因素影響中，計算主要影響因素的方法，同時也提供了簡單的數(shù)據(jù)分
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