【導(dǎo)讀】供電系統(tǒng)安全、節(jié)能運行必不可少的重要一環(huán)。電力負荷計算過小，就會引起供電線路過熱，加速。其絕緣的老化，還會過多損耗能量，可能引起電氣線路走火，引發(fā)重大事故；電力負荷計算過大，電氣設(shè)備保護的靈敏度；與此同時，電力負荷計算過大還增加了投資，降低了工程的經(jīng)濟性。增加15%一20%，同時還會增加變壓器無功功率所造成的有功電力損耗。計算在建筑供電設(shè)計中，特別是在確定變壓器容量時占據(jù)重要位置。電力負荷計算的準確性在于負荷量與需要量的合理選取。量、住宅計算負荷為因變量的負荷預(yù)測模型，從而解決了規(guī)范中單純依靠建筑面積所帶來的問題，并可應(yīng)用于不同經(jīng)濟狀況的住宅的負荷預(yù)測。另外通過研究住宅需要系數(shù)的變化規(guī)律，采用一種三。之更科學(xué)地貼近工程實際。

　　

【正文】 a= xby? （ ） 回歸預(yù)測模型建立后，必須進行數(shù)理統(tǒng)計和經(jīng)濟意義檢驗。常用的統(tǒng)計檢驗方法有 t值顯著性檢驗、相關(guān)系數(shù) (r)檢驗、 F檢驗等，這幾種檢驗方法對一元線性回歸方程的檢驗結(jié)果是完全一致的，因此只要進行一種檢驗即可。通過了 t檢驗等，只是表明了回歸方程是有效的，但不能保證數(shù)據(jù)擬和得很好，也不能排除由于意外原因而導(dǎo)致的數(shù)據(jù) 不完全可靠，比如有異常值出現(xiàn)、周期性因素干擾等，因此可以通過殘差分析 (即 ?=yi?)以及殘差圖來幫助我們診斷回歸效果與樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量，檢查預(yù)測模型是否滿足基本假定。 樣本數(shù)據(jù)的獲取 本次預(yù)測的樣本數(shù)據(jù)是根據(jù)調(diào)查典型住宅居民家用電器的擁有量和年用電量的統(tǒng)計獲得 的 ，計算負荷是根據(jù)年最大負荷利用小時數(shù)計算得到，見表 。這里年最大負荷利用小時數(shù)做了一個近似處理，既然近幾年供電總開關(guān)基本上正常運行，因此我們就將原設(shè)計中的總計算負荷 (146kW)作為年最大負荷，由該樓用戶年總用電量為 138070kwh， 則可得年最大負荷利用小時數(shù) h=138070/146=946h。 北京林業(yè)大學(xué)本科 畢業(yè)論文 19 表 樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計表 Table Sample data tables 房號 自變量 x:家電總功率 年用電量 W 因變量 y:計算負荷 P30=W/h lnx lny 101 2997 201 3843 301 3911 401 2678 501 3950 601 6213 701 4682 102 2282 202 2916 302 5118 402 5278 502 6440 602 3670 702 3128 103 3697 203 1954 303 1947 403 2067 503 1998 603 3800 703 2193 104 1782 204 2046 304 3118 404 3230 504 3872 604 3163 704 2528 105 1144 205 1353 305 3214 405 2431 505 3608 605 4153 705 3891 106 1553 206 4045 306 3535 406 4490 506 5930 北京林業(yè)大學(xué)本科 畢業(yè)論文 20 606 16 2097 706 2125 注： 接上表。 建筑 電力 負荷 回歸 模型的建立 從 上 圖中觀察可知，住宅計算負荷隨著家電總功率的增加基本呈增長趨勢，但是趨于何種曲線并不明顯。因此以下列幾種函數(shù)曲線進行擬合 [28]： （ 1） 直線函數(shù)： y=a+bx。 （ 2） 冪函數(shù)： y=axb。 （ 3） 對數(shù)函數(shù)： y=a+blnx。 由于 冪函數(shù)和對數(shù)函數(shù)存在非線性問題，可以通過轉(zhuǎn)換變成一元線性回歸問題： （ 1） 對數(shù)函數(shù)： y=a+blnx，將 lnx換成 x’ 變成 y=a+bx。 （ 2） 冪函數(shù)： y=axb，可以設(shè) y’=lny， a’=lna， x’=lnx,轉(zhuǎn)換成 y’=a’+bx’。 為了計算的方便，將樣本數(shù)據(jù)的變量 x、 y分別做了對數(shù)變換，如表 。然后本文采用 Excel軟件中的數(shù)據(jù)分析計算功能對以上幾個函數(shù)進行回歸統(tǒng)計 (具體方法可見文獻 [29][30])，可得結(jié)果如表 — 表 。 表 函數(shù) y=a+bx輸出結(jié)果 Table function y = a + bx output 回歸統(tǒng)計 Multiple R R Square Adjusted R Square 標準誤差 觀測值 42 圖表標題y = R2 = 0123456780 5 10 15 20 25計算負荷線性 (計算負荷) 圖中可得 a=、 b= 北京林業(yè)大學(xué)本科 畢業(yè)論文 21 表 冪函數(shù)： y=axb輸出結(jié)果 Table power function: y = axb output 回歸統(tǒng)計 Multiple R R Square Adjusted R Square 標準誤差 觀測值 42 圖表標題y = R2 = 0120 1 2 3 lny線性 ( ln y) 圖中可得 a’ =、 b=，即 a=ea’ =、 b= 表 對數(shù)函數(shù)： y=a+blnx輸出結(jié)果 Table logarithmic function: y = a + blnx output 回歸統(tǒng)計 Multiple R R Square Adjusted R Square 標準誤差 觀測值 42 圖表標題y = + R2 = 0123456780 10 20 30 40 50計算負荷線性 (計算負荷) 圖中可得 a=、 b= 北京林業(yè)大學(xué)本科 畢業(yè)論文 22 因此從上面 3個表中可知，標準誤差最小的即回歸效果最好的曲線應(yīng)為冪函數(shù)曲線，因此本次回歸預(yù)測模型為 y= ,其中回歸系數(shù) a、 b的置信水平為 95%的置信區(qū)間分別為（ ， ）和（ ， ） ，其曲線形式通過 MATLAB 產(chǎn)生如圖 。 該圖 程序 為 ： x=0:1:25。 y=*x.^。 plot(x,y) 預(yù)測模型的顯著性檢驗 及殘差分析 本文采用概率論中的 t檢驗來對預(yù)測模型進行檢驗，由附件（冪函數(shù)的 EXCEL數(shù)據(jù)分析）得，回歸系數(shù) a的顯著性檢驗的 t值為 t= ，取顯著性水平 ɑ=，自由度為 n2=40，查 t分布表得臨界值 tɑ/2(40)=，從而 t = 可知系數(shù) a顯著不為 零；同理可得回歸系數(shù) b 的顯著性檢驗的 t 值為 t = ，因此認為住宅計算負荷 y 對住宅家用電器總功率 x的回歸效果顯著。 另外通過下圖 y= 殘差圖可知，所有的殘差都在 e=0附近變化，并且變化幅度總是在不大的 （ ， ） 內(nèi)，說明該回歸預(yù)測模型擬合的數(shù)據(jù)質(zhì)量不錯。 圖 預(yù)測模型冪函數(shù) y= （由 matlab 仿真得到） Figure Prediction power function y = ? curve 北京林業(yè)大學(xué)本科 畢業(yè)論文 23 X Variable 1 Residual Plot1010 1 2 3 X Variable 1殘差 圖 冪函數(shù) y=x Figure power function y = ? residual plot 預(yù)測模型的應(yīng)用 在實際住宅電氣設(shè)計工程階段，一般無法對家用電器及今后的發(fā)展作出統(tǒng)計，因此 本文 提出在電氣設(shè)計階段可以根據(jù)住宅的插座布置數(shù)量進行統(tǒng)計來確定家用電器功率。對于固定設(shè)備的插座如熱水器插座、廚房內(nèi)的廚具插座等可以按實際的電器設(shè)備功率進行計算，而對于其它無法獲知其功能的插座可按 200W/個進行 估 算。如圖 ，根據(jù)電氣設(shè)計規(guī)范圖中設(shè)計了若干個單相 2+3極插座，并標注了部分功能，則我們就可按插座數(shù)量估計該住戶的電器設(shè)備功率，即 空調(diào)插座 (大廳 )： 1500W， 1個；空調(diào)插座 (臥室 )： 1000W， 3個；熱水器插座： 2021W， 2個；抽油煙機插座： 100W， 1個；微波爐插座： 600W， 1個；電飯煲插座： 1500W， 1個；普通插座容量： 200w/個 ， 共 13個 。 則通過計算總的電器設(shè)備功率為 13000W，根據(jù)預(yù)測模型可得其計算負荷為 ，根據(jù)其發(fā)展空間及考慮部分裕度，故該住戶的計算負荷應(yīng)為 。 北京林業(yè)大學(xué)本科 畢業(yè)論文 24 圖 典型三居室的電氣插座平面圖 Figure a typical threebedroom floor plan for electrical outlet 北京林業(yè)大學(xué)本科 畢業(yè)論文 25 5 住宅電力 負荷 需要系數(shù)的分析與研究 住宅建筑需要系數(shù)的分析 需要系數(shù)的分析 正如前文所介紹的， 需要系數(shù)法：計算公式為 P30=KXΣ PN， KX為需要系數(shù)，Σ PN為用電設(shè)備組所有設(shè)備的額定容量，這種方法最關(guān)鍵的就是選擇需要系數(shù) KX。而需要系數(shù)的確定又是極為繁瑣、經(jīng)驗的事，雖然在現(xiàn)行的各種設(shè)計手冊上都有數(shù)據(jù)可查，但表述比較籠統(tǒng)、模糊，有一些不盡合理的地方。 需要系數(shù)的影響因素大致有以下 4個方面： 第一、并非供電范圍內(nèi)的所有用電設(shè)備都會同時投入使用，有同時系數(shù) KT表示 ； 第二、并非投入使用的所有電氣設(shè)備任何時候都會滿載運行，有負荷系數(shù) KM； 第三、電氣設(shè)備額定功率與輸入功率不一定相等，有電氣設(shè)備平均效率 ?E； 第四、直接向電氣設(shè)備配電線路上的功率損耗后，電氣設(shè)備輸入功率 與系統(tǒng)向設(shè)備提供的功率不一定相同，有線路平均效率 ?P。 以上四個因素得到的系數(shù)就是需要系數(shù) KX，可以表達為 KX=PEMT KK ?? ?? 。 因此在工程實際中，需要系數(shù) KX要通過 KT、 KM、 ?E、 ?P這四個系數(shù)來確定，可見不確定性和難度是很大的。 針對住宅建筑的需要系數(shù)值，目前現(xiàn)行國家 規(guī)范所給出的需要系數(shù)與住宅戶數(shù)的關(guān)系對應(yīng)值也主要是統(tǒng)計值，缺乏一定的科學(xué)準確性。 住宅需要系數(shù)的研究 當前國家及地方現(xiàn)行規(guī)范所推薦的需要系數(shù)值尚存有一定的不足，使得許多工程人員在實際工程應(yīng)用時往往僅憑個人的經(jīng)驗來判斷住宅需要系數(shù) 的取值，這樣難免會使負荷計算值存在較大的偏差影響了配電設(shè)施的正確選擇。因此，研究住宅需要系數(shù)變化及其與住宅戶數(shù)相對應(yīng)的合理取值關(guān)系，就顯得非常有現(xiàn)實意義。目前國內(nèi)研究這方面的也有，但是大多數(shù)方法都是通過獲取大量的樣本數(shù)據(jù)，然后進行統(tǒng)計分析來獲得需要系數(shù)，這不僅需要耗費大量的人 力物力，而且所得出的結(jié)果因為地理位置差異使得其難以推廣應(yīng)用。本文采用的方法是著得于研究需要系數(shù)的變化規(guī)律，以現(xiàn)有的統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，采用數(shù)學(xué)方式來擬合住宅戶數(shù)與需要系數(shù) Kx的某種數(shù)學(xué)函數(shù)關(guān)聯(lián)。 北京林業(yè)大學(xué)本科 畢業(yè)論文 26 住宅建筑需要系數(shù)隨戶數(shù)變化的規(guī)律 及樣本數(shù)據(jù) 通過 西門子《電氣安裝技術(shù)手冊》 [13]介紹：成套設(shè)備中的各用電設(shè)備或用電設(shè)備組不可能同時接通，即需要系數(shù)總是小于 1，并且隨著用電設(shè)備數(shù)量的增多而減小，也就是說從用電設(shè)備經(jīng)分支配電裝置、主配電設(shè)備、輸變電站直至供電部門，需要系數(shù)是逐漸下降的，如圖 。 圖 配電網(wǎng)絡(luò)中需要系數(shù)的特性 Figure need to factor in the distribution work features 然后觀察表 51所給出的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，不難得出住宅建筑需要系數(shù)的一些特性： [31] （ 1） 其值永遠不大于 1，并當戶數(shù)較少時可以取 1； （ 2） 隨戶數(shù)的增多而逐漸減小，而且減小速率先急后緩，并最終趨于某個值； 表 住宅建筑需要系數(shù)推薦值 Table Coefficient of remended value of residential construction needs 同一相戶數(shù) N 3 6 10 14 18 22 25 101 200 以上 需要系數(shù) Kx 1 本文的樣本數(shù)據(jù)不能直接使用表 51，還必須結(jié)合相關(guān)規(guī)定規(guī)范和規(guī)律來進行適當?shù)恼{(diào)整，同時也方便統(tǒng)計計算： （ 1） 為滿足住宅用電的安全與可靠性，當住宅同一相戶數(shù) N≤ 3時，需要系數(shù)取 l。 （ 2） 根據(jù)規(guī)范 《 民用建筑電氣設(shè)計規(guī)范》 (JGJ／ T 1692)第 ：單相設(shè)備應(yīng)均衡分配到三相上。故戶數(shù)應(yīng)該是 3的倍數(shù) ，即認為 N=3x(x=4,5? )，其需要系數(shù)是一樣的，例如 8戶、9戶、 10戶的需要系數(shù)取值是一樣的。 因此可得出表 。 北京林業(yè)大學(xué)本科 畢業(yè)論文 27 表 住宅戶數(shù)與需要系數(shù)的樣本數(shù)據(jù) Table Coefficient of residential households and the need to sample data 同一相戶數(shù) N 3 6 9 15 18 21 24 102 201 需要系數(shù) Kx 1 歸納求和 模型的 需要系數(shù)擬合 要建立數(shù)學(xué)模型，首先要根據(jù)所給數(shù)據(jù)進行分析，表 52所給數(shù)據(jù)具有隨戶數(shù) N的增加，需要系數(shù) Kx初期快速下降，然后下降速度變慢并最后趨向于某一個下限值，那么可以采用指數(shù)函數(shù)Kx=a+bcx(a0,x= 13?N，其中 N為住宅戶數(shù) )作為需要系數(shù)與戶數(shù)對應(yīng)的數(shù)學(xué)關(guān)系式。最后，重要的是確定 a、