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荊州電網降溫負荷特性研究

2018-05-14 09:09趙國胤徐赫
科技風 2018年15期
關鍵詞:氣溫

趙國胤 徐赫

摘 要:一個地區的地理環境與氣候特點決定了該地區季節性負荷的變化規律。荊州電網供區屬亞熱帶濕潤季風氣候區,是典型的氣溫敏感負荷,且氣象因素如氣溫(空調)、降雨(排澇)等對電網負荷特性的影響也越來越顯著。本文通過對夏季不同氣溫下負荷進行研究,分析出荊州電網降溫負荷的特性。

關鍵詞:降溫負荷;氣溫;溫度與負荷關系

荊州電網供區屬亞熱帶濕潤季風氣候區,具有四季分明,光能充足、熱量豐富、雨水充沛、雨熱同季、無霜期長等特點。荊州地區的夏季的降溫負荷(空調負荷)及其占全網負荷的比重在不斷增大,是典型的氣溫敏感負荷,且氣象因素如氣溫(空調、)、降雨(排澇)等對電網負荷特性的影響也越來越顯著。

一、歷史負荷分析

夏季為氣溫氣候影響最明顯區域,通過對近3年迎峰度夏期間溫度進行統計,可知2016年迎峰度夏期間的溫度明顯高于2015年,且持續高溫持續時間較2015年長,并且溫度呈階梯性上漲,這是2016年迎峰度夏期間負荷階梯上漲,連創新高的主要原因。

2016年迎峰度夏期間,平均氣溫高于28度的天數有32天,占整個迎峰度夏天數的63%,其中平均氣溫高于30度的天數有24天,占整個迎峰度夏天數接近50%;7月下旬至八月中旬,持續高溫天數分別為13天(7月21日-8月2日,每日最高溫度超過30℃)、14天(8月6日-8月19日,每日最高溫度超過30℃),持續時間長,平均溫度高(平均氣溫達到30度以上有21天,其中7月31日平均氣溫達32.98度,8月19日平均溫度達32.48度),是造成最大負荷兩次創出歷史新高的主要原因。

二、降溫負荷分析

(一)模型搭建

基礎負荷選取2014-2016年,明顯壞數據、降雨量大于10mm的數據刪除。

夏季基礎負荷的選取時需要春季月和秋季月兩個月的所有日負荷數據進行計算,具體計算公式如下:

P夏基礎=∑N1d=1P春d+∑N2d=1P秋dN1+N2

式中:P夏基礎為夏季基礎負荷;P春d為春季負荷日;P秋d為秋季負荷日;N1和N2分別為春季月(5月)和秋季月(9月)的天數。

空調負荷的計算方法為,各季節的總用電負荷減掉對應的各季節的基礎負荷。

P空調=P總負荷-P夏季節基礎負荷

(二)負荷與溫度的關系

利用上述公式對夏季日基礎負荷、夏季日降溫負荷進行計算如下:

2014年-2016年春季日負荷分別為1794MW、1998MW、2011MW,秋季日負荷分別為1880MW、1876MW、2026MW,則夏季日基礎負荷分別去相同年份春季、秋季平均值,2014-2016年分別為1836MW、1935MW、2019MW。

選取典型日,荊州最高溫度37度,2016年7月31日,日最高溫度達到37.6℃,降溫負荷達到1863MW。從2016年看空調負荷隨著溫度的升高而呈現增長的趨勢,但增長幅度有所不同。

為挖掘降溫負荷占日負荷比例,對2014-2016年149個典型日數據進行統計如下,占比最高的4天均出現在2016年7月底及8月中旬。

經相關性分析得到r=0.646289,關聯度較高。采用MATLAB擬合出關系曲線,選取2016年特征最明顯的10個數據進行溫度與降溫負荷的比例關系擬合。如下圖。

多項式模型f(x) = p1*x^6 + p2*x^5 + p3*x^4 + p4*x^3 + p5*x^2 + p6*x + p7, p1 = 0.003,p2 =-0.626,p3 =53.022,p4 =-2280, p5 = 5.498e+004,p6 =-7.048e+005,p7 =3.75e+006,其中SSE: 3.443e-12,R-square:1。

利用上式對溫度數值進行擬合,得到對應溫度的降溫負荷及負荷變化數值如下表所示:

三、結論

通過本文分析,可以得出荊州電網降溫負荷特性為:當氣溫在26-31℃時,溫度每升高一度,負荷增大約41MW;當氣溫在32-37℃時,溫度每升高一度,負荷增大約104MW;當氣溫達到38-40℃,溫度每升高一度,負荷增大約176MW。

參考文獻:

[1]電力系統設計手冊,電力規劃設計總院,中國電力出版社.

[2]趙希正.中國電力負荷特性分析與預測,中國電力出版社.

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