电力负荷特性

电力负荷特性（精选12篇）

电力负荷特性 篇1

前言

随着生产能力的不断提升, 电力系统生产电能的效率越来越高, 极大的满足了人们的生产生活需要。但是, 电网建设也逐渐复杂化, 其安全性与稳定性运行问题时有发生, 对电力系统的发展造成不利影响。因此, 要求有关技术工作人员要不断进行相应的技术研究与优化调控, 实现这一问题的完满解决。

一、电力负荷特性

1.1电力负荷的周期特性

在电力系统运行过程中电力负荷特性有多种表现类型, 但是最为常见的有三种, 即居民用电负荷、工业用电负荷和商业用电负荷。并且通过观察可以发现, 三种类型的负荷特性具备着不同的特点及规律。电能在生产完成后无法进行大量的存储, 因此电能的生产与使用通常是在一瞬间完成的具有极强的及时性, 相应的电力负荷的变化就具备周期性的特性[1]。并且电力负荷的周期性变化并不是进行简单的重复动作, 还存在着随机分量, 从而使周期在运转过程中数值发生变化。除此之外, 电力负荷还具备连续性的特点, 这一特点能够保障电力系统在运行过程中不被较大的电流冲击, 确保其运行的稳定性。

1.2电力负荷的季节性特性

电力负荷的季节性特性主要是由负荷结构决定的, 因此极易受外界气候环境等的影响在不同的季节会发生不同的变化[2]。首先, 在春季和秋季这两个气候适宜的季节中, 不会在电力系统的运行过程中发生高温或是低温的情况, 所以相应的电力负荷受到影响程度就较小, 电力系统的运行也不会发生大的波动。与此同时, 降水量、风力等变化也会对电力负荷造成影响, 电力负荷具有连续性的运行特点, 所以变化过程中不会出现大幅度的跃变。

二、电力负荷优化调控方法

2.1电价引导负荷平衡法

电力企业通过对电价进行合理的制定, 能够实现电力负荷的优化控制。电力企业在发展过程中具有一定的垄断特性, 所以在电价的制定过程中就要注意不能单从经济利润的角度进行, 还要对用户的接受范围、企业的未来发展以及自身的运行条件等方面进行综合的考量, 以此来维护社会的稳定与安全。针对当前电力行业发展遇到的问题, 电力企业可以通过制定合理的电价措施来实现电力负荷的平衡性控制, 从而促进电力系统运行的安全性与稳定性提升。可以采用边际成本定价法, 对商业用电负荷、居民用电负荷以及工业用电负荷等主要用电负荷进行有效的平衡处理, 实现电力负荷的平稳。

2.2需求侧管理平衡负荷法

需求侧管理简称DSM, 是一种被广泛应用于国际管理领域中的一种先进的资源规划方法, 将其应用在电力负荷的管理中, 对其平衡性与稳定性具有积极作用。DMS管理办法一经推出就受到各领域的广泛好评与应用, 在热力、供水、煤气等方面的管理中都起到一定促进作用[3]。但是, 在不断的推广与使用过程中发现, 此种办法对电力管理效果最为明显。DSM主要是指导电力部门运用经济、行政和技术等方面的手段, 来控制电量的消耗, 减少电力的需求量, 从而提升电力行业经济效益与环境效益的一种优质管理办法。电力企业也是处在市场经济下进行发展的, 因此进行电力负荷特性的优化调控也要满足市场竞争发展需求的需要。

通过此种办法中的不同提调控手段的运用能够实现对电力负荷的有效平衡, 首先, 在行政手段方面, 政府以及相关的电力发展部门可以依据相应个、法律法规的制定来规范电力市场中的销售与消费行为, 从而实现电力系统运行的稳定性状态维护, 确保电力负荷的稳定。其次, 技术手段方面, 电力企业可以引进先进的节能设备和负荷管理技术, 从而有效的改变电力系统的供电方式, 以此提升用电效率, 达到电力负荷的平衡状态。

三、结语

综上所述, 电力企业发展过程中, 通过对用电负荷特性的有效分析与研究, 制定相应的用电负荷平衡办法, 能够有效的提升电力系统的运行效率, 促进企业经济效益的提升。用电负荷具有周期性与季节性等特性, 在发展过程中极易受到外界干扰而产生变化, 从而影响电力系统的稳定运行与发展。因此可以运用电价引导负荷平衡法、DSM等办法对其进行有效的优化控制, 促进电力行业的快速健康发展。

参考文献

[1]杨力俊, 牛亚平, 韩伟国.城市电力负荷特性分析及其优化控制[J].现代电力, 2005, 03:89-93.

[2]师瑞峰, 崔灿.电力负荷分配模型及其优化方法综述[J].陕西电力, 2011, 04:10-15.

[3]马瑞, 贺仁睦.一种基于粒子群优化并行神经网络的电力系统负荷特性聚类方法[J].现代电力, 2006, 03:1-5.

电力负荷特性 篇2

一、符合下列情况之一时，应为一级负荷：

1．中断供电将造成人身伤亡时。

2．中断供电将在政治、经济上造成重大损失时。例如：重大设备损坏、重大产品报废、用重要原料生产的产品大量报废、国民经济中重点企业的连续生产过程被打乱需要长时间才能恢复等。

3．中断供电将影响有重大政治、经济意义的用电单位的正常工作。例如：重要交通枢纽、重要通信枢纽、重要宾馆、大型体育场馆、经常用于国际活动的大量人员集中的公共场所等用电单位中的重要电力负荷。在一级负荷中，当中断供电将发生中毒、爆炸和火灾等情况的负荷，以及特别重要场所的不允许中断供电的负荷，应视为特别重要的负荷。

二、符合下列情况之一时，应为二级负荷：

1．中断供电将在政治、经济上造成较大损失时。例如：主要设备损坏、大量产品报废、连续生产过程被打乱需较长时间才能恢复、重点企业大量减产等。

2．中断供电将影响重要用电单位的正常工作。例如：交通枢纽、通信枢纽等用电单位中的重要电力负荷，以及中断供电将造成大型影剧院、大型商场等较多人员集中的重要的公共场所秩序混乱。

负荷特性对电压稳定性影响分析 篇3

关键词:负荷特性 电压稳定性 影响 分析

中图分类号:TM71文献标识码:A近年来,由于经济建设速度的加快,对于电力需求的不断发展,所以也迎来了高电压,大电网和大机组的时代,而在这样的高电压情况下,依然会出现电压不稳定的事故,而且越来越多,呈现上升趋势。引起电压不稳定的原因很多,最为主要的就是负荷特性问题,负荷特性是电压不稳定最为直接的因素,而且一定程度还会引起电压崩溃和电压失稳的情况发生,因此,分析负荷特性对电压稳定性的影响,来防止电压崩溃,就成为当前摆在电力系统面前的重要课题。

1 负荷特性和电压稳定的定义

1.1 负荷特性的定义

负荷特性的含义就是负荷率随着系统频率发生变化所产生的一定规律性,或是因为负荷端电压变化所发生的一定规律,这两种情况所引起的规律成为负荷特性。所以一般特性有分别,首先是频率特性,其次是电压特性,将这两者再往下区分,就可以分为动态特性和静态特性。

1.2 电压稳定的定义

电压稳定的含义主要遵循我国2001年出版的《电力系统安全稳定导则》中的定义:电力系统在受到大或小的扰动后,能够恢复或保持在系统容许电压范围内,而不发生电压崩溃的能力。

2 電压失稳机理

依据电压失稳的发生时间,可将电压稳定分成长期电压稳定和短期电压稳定两种。其中,长期电压稳定的典型时域范围为2～3分钟,造成电压崩溃情况主要是由恒温控制负荷、发电机最大励磁限制和带负荷自动调节分接头变压器等的动态特性共同作用的。短期电压稳定的时域在10秒分为内,造成电压崩溃情况主要是由直流输电转换器、电子控制负荷、感应电动机等具有快速调节特性的负荷成分共同作用的。

众所周知,备自投的逻辑与运行方式密切相关,因此有必要掌握变电站的运行方式,才能分析得到备自投的配置及其逻辑。

对于110kV侧,主要的运行方式为:

(1)进线1带1#、2#主变,进线2带3#主变,开关A、B、D闭合,开关C断开,低压侧b、e开关热备用

(2)由于进线1、2具有同等地位,进线1仅带主变1的情况方式1相似。故与方式1比较,仅改动为B断开,C闭合。

(3)2#主变热备用,即B、C、c、d断开,其他开关闭合。

可以看出方式(1)、方式(2)具有相似性质,为避免重复,实际上仅需分析方式(1)方式(3)情况下各备自投的逻辑。而BZT1/BZT2、BZT3/BZT4也具有对称的性质,故仅分析BZT1、BZT3的逻辑即可,其他可以类推。

备自投的逻辑与运行方式密切相关,进而分析得到备自投的配置及其逻辑。在分析中,首先应当指出,110kV进线侧的处理与双进线桥接方式的处理相同,这是因为对于双进线的运行方式,无论是进线备自投,还是主变备自投,其唯一可操作的方式即为将故障线路与主变先做隔离,并在隔离的基础上连接(投入)备用线路及主变,只有这样方能保证电源的有效提供——进线备自投,以及负载的有效提供——主变备自投。而对于10kV侧,其唯一目的便是保障每段母线都有主变提供电能,而备自投的目标便是为其提供通路。

而对于均分负荷站,其特点要求其对负荷的分配不能过于随意,而是由一台主变带两段负荷,这一方面看是限制了备自投动作的方式,从另一方面看却是简化了备自投的逻辑。

3 负荷特性对电压稳定性的影响

近年来,人们对于电压稳定性的研究日渐深入,负荷对电压稳定的重要性进一步明确。负荷功率平衡逐渐失去并恶化的过程就是电压失稳的过程,其所导致系统的崩溃就是电力系统中这种失稳的传播。

3.1 动态负荷特性的影响分析

在电压降低时,恒阻抗负荷会随之下降,利于形成稳定电压。因此,若为恒阻抗静态负荷特性,当低于期望值时,系统的电压水平和功率将保持稳定;因负荷母线在电压降低时,会造成持续的电压下降,甚至造成电压崩溃现象的发生。故恒功率负荷特性在降低端电压时,会增大负荷电流,导致输电线路电压的增加,端电压进一步降低;若系统负荷为纯感应点击,其运转停止的极限转矩同PV(感应点击同阻抗负荷组合时的功率极限)曲线临界点相一致。当在PV曲线尚不运行时,会带来系统的稳定,当PV曲线下部开始运行,则感应的电机会停止运转,带来的结果就是系统吸收大量的无功功率,这样的情况会导致电压崩溃而影响到电压的稳定性,还有一类情况就是因为负荷和输电线的组合形成确定电音,那么一旦变压器开始来进行负荷供电,那么调节端将会使负荷电压提升到有可能的极限,这样会增加线路的务工损耗而导致电压形成非常的不稳定。反之,会降低超高压电压的水平,在电压崩溃条件下,这一点可能导致电压稳定性的降低。

3.2 静态负荷特性的影响分析

静态负荷特性指的是进入稳态电压时电压同负荷功率的关系。实际系统中,逐渐增加达到负荷极限后,如若持续增加,系统电压便会失去平衡点。运用静态电压稳定分析法来对静态负荷进行分析,着手于静态观点来对电压崩溃机理作出解释。反映系统运行点同极限点距离的指标有很多,其中功率极限最为直观。存在较高负荷时,以改变负荷的方式来对功率进行控制并不稳定,即减小负荷阻抗,功率亦随之减小,而典雅是否会降低,是否会失稳则完全由负荷特性来决定。

4 提高系统电压稳定性的建议

基于负荷组成的复杂组成的复杂性,电力系统电压稳定性的提升应从以下方面着手:强化系统网架结构建设,合理选择静止公务系统、并联电容器及同步调相机,来保障无功补偿的效率。增加快速响应无功备用的容量,来促进电压稳定性的提高;实际应用中,应用的变压器可考虑加上负荷调节分接头,低压减载无疑成为对电压稳定性问题加以解决的重要后备手段;开发功能强大的电压安全监控软件,来促进系统安全运行水平的大程度提高,防患于未然;确保负荷模型同实际情况相符,以完善的事故预案来提升系统电压的稳定性。

5 结语

负荷特性在电压稳定性问题上扮演者重要角色,借鉴上述内容,结合系统运行实际,来进一步提升电压稳定性。以在保障电力系统良性运行的同时,促进我国电力行业的长足稳定发展。

参考文献

[1]郭琼,姚晓宁.浅析电力系统负荷对电压稳定性的影响[J].电力系统及其自动化学报,2004,16(3):61～65.

[2]马幼捷,龚娟,周雪松,侯明.系统负荷特性与电压稳定的关系[J].天津理工大学学报,2008,24(5):1～4.

[3] 林舜江,李欣然,刘杨华.电力系统电压稳定性及负荷对其影响研究现状[J].电力系统及其自动化学报,2008,20(1):66～74.文章编号:1674-098x(2012)04(a)-0083-01

电力负荷特性 篇4

关键词：电力负荷,特性,优化,调控,方法

随着人们生活水平的提高, 在生活中以及工作中应用的电力产品越来越多, 人们对电能的需求量也有所增大, 这对电力企业提出了更高的要求, 相关工作人员需要对电力系统进行优化, 还要对电力负荷进行优化与调控。在优化调控前, 技术人员需要了解电力负荷的特性, 要改善电力负荷的特性, 降低电力系统传输中电力负荷的损耗, 这也有利于提高电力企业的生产效益。

一、电力负荷的特性

电力负荷有多种类型, 常见的主要是工业用电负荷、商业用电负荷以及居民用电负荷, 这三种类型的负荷有着各自的特点, 而且有着不同的规律, 由于受到电力特点的影响, 电力负荷有着较多的特点, 电能一般无法大量的储存, 其在消费时具有及时性, 生产与消费一般是在统一瞬间进行的。电力负荷的变化具有周期性的概率, 一般负荷在间隔几个小时后, 会出现起伏变化的情况, 这种变化的周期比较长, 有时周期可达24h。电力负荷的周期性变化并不是简单的重复, 其存在随机分量, 会使周期的数值出现变化。电力负荷的周期单位可以是小时、天、周、月或者年。电力负荷具有连续性, 在负荷曲线上一般不存在奇点, 这主要是因为曲线的相邻点的变化具有连续性的特点, 电力负荷连续可以保证电力系统稳定的运行, 可以避免电力系统受到较大的冲击, 电力负荷在变化的过程中, 负荷的大小是在一定的范围内进行变化, 在这一条件的限制下, 负荷总量会出现连续变化的情况, 所以, 在观察负荷曲线时, 不会出现较大的跃变。

电力负荷还具有季节性的特点, 这与电力负荷的构成有着较大的关系, 电力负荷容易受到天气等外界因素的影响, 所以, 在春季与秋季, 温度与湿度比较适宜, 不会出现高温或者低温的特殊天气, 负荷受到天气的影响比较小。电力负荷还容易受到湿度、风力以及降水量的影响。电力负荷的变化具有周期性的特点, 由于负荷的变化是连续性的, 所以, 负荷曲线不会出现太大的跃变。电力负荷会受到外界因素的影响, 其具有敏感性的特点, 所以, 在对电力负荷进行调控的过程中, 需要考虑外界因素变化对负荷大小的影响。电力市场在发展的过程中, 电力负荷出现了变化, 其特点也增多了, 受到的影响因素也增加了。一些高耗能的企业在搬迁后, 会对负荷的特性产生较大影响, 所以, 在优化的过程中, 一定要充分的考虑这些影响因素。

二、电力负荷优化调控的方法

近年来, 人们的用电量不断上涨, 电力企业的经济效益也有了较大的提高, 为了保证用户的用电质量, 相关工作人员要对电力系统进行优化, 还要控制电力负荷, 避免出现电力负荷损耗的情况。在优化与调控的过程中, 需要了解电力负荷的特性, 还要了解影响电力负荷质量的因素, 要保证电网安全、稳定、可靠的运行, 避免在电力生产的过程中出现系统无法正常运行的情况。在优化调控的过程中, 可以从电力生产投入、电力负荷调整两个方面入手, 要加强对电力需求的管理, 还提高用户的满意度, 还要保证负荷的平衡性, 避免电力负荷波动过大。在对电力负荷进行优化调控的过程中, 还要减少电力系统设备磨损的情况, 要加强对电力负荷的调整, 解决电能供需的矛盾。下面笔者结合自身经验, 对优化调控电力负荷的方法进行简单的介绍。

1电价引导负荷平衡法

在当前电力市场条件下, 电力企业需要做好电价的调控工作, 要保证电价制定的合理性, 在满足电力企业再生产的需求后, 还要保证在用户的接受范围内。电力行业具有垄断性的特点, 所以, 在制定电价时需要考虑电力企业未来的发展, 还要考虑社会的安定性, 电力企业可以通过电价引导负荷的平衡。在定价时要以成本价利润为导向, 还可以采用边际成本定价法;电力企业为了更好的发展, 可以选择以需求为导向进行定价, 也可以采用以竞争为导向的定价法。

2需求侧管理平衡负荷法

需求侧管理 (DSM) 是当前国际上推行的一种先进的管理和资源规划方法。它可应用在电力、煤气、热力、供水等公用事业部门, 目前世界上广泛应用在电力部门, 故称电力需求侧管理, 以下简称需求侧管理。需求侧管理平衡负荷法是指电力公司采用行政、技术、经济等手段, 是为减少电量消耗和电力需求, 节约一次能源, 提高经济效益和环境效益所进行的管理活动。需求侧管理方法主要包括引导手段、行政手段、技术手段和经济手段。在市场经济中, 推行任何新产品、新技术等都离不开引导手段。需求侧管理的行政手段是指政府和有关职能部门通过法规、条例、标准等来规范电力消费和市场的行为。技术手段是通过采用当前成熟的负荷管理技术和先进节能设备, 达到改变用户用电方式和提高用电效率, 从而实现降低电力需求和电量消耗的管理手段。

结语

通过本文的分析可以看出, 电力企业在对电力负荷进行优化与调控后, 有效的提高了电力企业的经济效益, 可以保证电力行业健康、稳定的发展。电力负荷有着自身的特性, 其比较容易受到外界因素的影响, 而且随着电力行业的不断发展, 其受到的影响因素也出现了变化, 在对电力负荷进行优化与调控的过程中, 需要考虑电力负荷的特性, 可以采用电价引导负荷平衡的方式, 也可以采用需求侧管理平衡负荷的方式, 在优化时要结合企业的实际运行状况。

参考文献

[1]原媛.电力负荷特性分析及中长期负荷预测方法研究[D].上海交通大学, 2008.

[2]周菁华.现代城市电力负荷的特性研究与测试[D].广西大学, 2006.

电力拖动理论教案2负荷开关 篇5

（一）复习上次课要点

（二）新课讲授

一、负荷开关

负荷开关分为开启式和封闭式两种

1、瓷底胶盖闸刀开关（开启式负荷开关）结构：刀开关的结构如下图所示：

用途：适用于接通或断开有电压而无负载电流的电路，在一般照明电路和功率小于5.5Kw电动机的控制电路中仍可采用。

电气符号：

选用方法：

（1）用于照明电路和电热负载时，选用额定电压为220V或250V，额定电流不小于电路所有负载额定电流之和的两极开关。

（2）用于控制电动机的直接启动和停止时，选用额定电

压为380V或500V，额定电流不小于电动机额定电流3倍的三极开关。

常用闸刀开关有HK1系列，HK2系列 安装与使用：

1）垂直安装，合闸时手柄朝上； 2）接线时上进下出；

3）恒定负载电路与熔断器组合使用，动力电路与熔断器，热继电器组合使用；

4）操作时动作迅速。

2、铁壳开关（封闭式负荷开关）常用铁壳开关有HH3，HH4系列 用途及选用方法：

（1）额定电流60V及以下者为一般用途负荷开关，适用于工矿企业电气装置，农村电力排灌及电热照明等各种配电设备，作为手动不频繁通断有载电路，或启停电动机及作为线路末端的短路保护之用。

（2）额定电流100A及以上者高分断能力负荷开关，能用作手动不频繁通断有载电路，并运用于电流较大场合

结构特点：具有储能分合闸装置 安装与使用：

（1）垂直安装于无强烈振动和冲击的场合，安装高度要求一般离地距离不低于1.3～1.5m，且外壳必须可靠接地。

（2）操作时要站在开关的手柄侧，不准面对开关，以防铁壳飞出伤人。

二、组合开关（转换开关）

1、用途

转换开关多用在机床电气控制线路中作为电源引入开关，也可用作不频繁通断电路，换接电源和负载以及控制5KW及以下的小容量异步电动机正反转和星三角启动。

2、组合开关的选用

组合开关应根据电源种类、电压等级、所需触头数、接线方式和负载容量进行选用。用于直接控制异步电动机的启动和正、反转时，开关的额定电流一般取电动机额定电流的1．5～2．5倍。

HZIO系列组合开关的主要技术数据见表1--5。

3、组合开关的安装与使用

（1）HZl0系列组合开关应安装在控制箱<或壳体)内，其操作手柄最好在控制箱的前面或侧面。HZ3系列组合开关外壳上的接地螺钉应可靠接地。

（2）若需在箱内操作，开关最好装在箱内右上方，并且在它的上方不安装其他电器，否则应采取隔离或绝缘措施。

（3）组合开关的通断能力较低，不能用来分断故障电流。用于控制异步电动机的正反转时，必须在电动机完全停止转动后才能反向启动，且每小时的接通次数不能超过15—20次。HZ10-25/3（4）当操作频率过高或负载功率因数较低时，应降低开关的容量使用，以延长其使用寿命。

4、电气符号

电力系统负荷预测的研究 篇6

关键词：电力负荷；负荷预测；电网规划

中图分类号：TM714 文献标识码：A 文章编号：1671-864X（2016）11-0121-01

一、引言

电力负荷预测是电力系统经济运行的基础，其对电力系统规划和运行都极其重要。电力负荷预测包括两方面的含义，即用以指安装在国家机关、企业、居民等用户处的各种用电设备，也可用以描述上述用电设备所消耗的电力电量的数值。

电力负荷预测是以电力负荷为对象进行的一系列预测工作。从预测对象来看，电力负荷预测包括对未来电力需求量（功率）的预测和对未来用电量（能量）的预测以及对负荷曲线的预测。其主要工作是预测未来电力负荷的时间分布和空间分布，为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据。

二、电力系统负荷预测的分类

电力系统负荷预测可以分为长期的、中期的與短期的。长期与中期之间没有确切的分界线。一般来说，长期预测可达30年，而中期预测通常为几年、几个月，短期预测则是指几天、几小时甚至更短。短期负荷预测是对系统近期未来负荷曲线提出预告，根据预测的结果以便对发电计划、检修计划以及机组起停计划等做出安全、经济的安排，因而它是经济安全调度的基础。总之，为了实现按天、按小时地安排发电和供电计划，就必须在未来24小时甚至更短时期内的负荷要求，进行切实可行的预测工作，这将有助于提高电力系统运行的经济性和安全性。

三、负荷预测的影响因素

影响负荷预测的因素很多，如新设备投产时负荷转移，各种传统节日、双休日、天气情况以及各水电站来水量等负荷波动影响，这些不定因素给负荷预测工作带来重重困难。

（一）气象因素的影响。

很多负荷预测数学模型都引入了气象部门提供的气象预报信息，包括温湿度、雨量等在内的气象因素都会直接影响负荷波动，尤其在居民负荷占据较高比例的地区，这种影响更大。

（二）节假日及特殊条件的影响。

较之正常工作日，一般节假日的负荷都会明显降低，以春节为例，春节期间的负荷曲线一般会出现大幅度的下降变形，而其变化周期也大致与假日周期吻合。

（三）大工业用户突发事件的影响。

对于大工业用户装接容量占用电负荷较高的地区，大工业用户在负荷预测偏差中起到的影响作用也比较大。

四、结束语

电力负荷特性 篇7

1 石河子地区负荷特性分析

1.1 年负荷曲线与负荷特性指标分析

新疆石河子地区2009～2012年负荷曲线如图1所示。从年负荷曲线中可以看出, 石河子地区负荷从平稳到快速增长。2010年9月是个负荷拐点, 负荷稳步上升到2011年5月进入快速增长期, 2011年7月达到最大值, 由于负荷增长过快, 受发供电设备严重过载的制约及当时负荷占比较大的农灌负荷急剧下降的影响, 8～9两个月负荷有所下降。经过10～11两个月的调整、检修、增容扩建, 到2011年年底负荷进入了高速增长期。

表1是石河子地区2009～2012年的负荷指标, 从季不均衡系数可以看出该地区负荷发展不均衡, 但是从2010年起负荷均衡度有了很大改善, 到2012年由于负荷大幅增加造成数据有所回头。而年平均日负荷率也逐年提高, 年最大峰谷差率先增大后减小, 反映出负荷增长过程中先期冲击性负荷增长快, 后期增长负荷稳定性高、基数大, 从而使年最大峰谷差率迅速降低。最大负荷利用小时数也增幅较大, 这说明该地区负荷发展趋势正向着好的方向发展。

1.2 影响石河子地区负荷的主要因素

石河子地区属于温带大陆性气候, 区内降水少。该地区2011年前用电多为农业灌溉负荷, 用电能量大, 2011年以前农业负荷占全网总负荷的一半以上。农灌负荷占比大但季节性强, 从图1可以看出, 2011年5月中旬负荷急剧上升到7月中旬达到顶峰, 9月又回到正常负荷。季节性负荷变化造成了石河子电网发展不均衡。

此外, 该地区工业负荷发展迅猛, 电解铝、多晶硅等高耗能产业的相继投产导致负荷剧增。2010年工业负荷只占总负荷的20%, 2012年已占总负荷的60%以上, 工业负荷在很大程度上影响着地区负荷走势。

逢节假日, 如“五一”、“十一”、春节等负荷变化也十分明显, 对负荷的均衡发展影响显著。

通过以上的地区负荷特性分析, 可以总结出影响石河子地区负荷变化的主要因素有三个———大用户用电、农灌用电、节假日用电。

2 各主要因素对石河子地区负荷影响分析

2.1 农灌负荷用电影响

石河子地区经济2011年前主要以农业生产为主, 由于采用电力节水滴灌技术, 该地区在春耕农灌时用电能量很大。以2011年为例, 全年最高负荷, 即7月的707.6 MW中, 农灌负荷350 MW占比49.5%。而农业负荷由于受季节影响, 波动较大。如图2是石河子地区2011年度总负荷及农业负荷曲线, 从中不难看出由于农灌负荷在总负荷中占比大, 变化明显, 从而严重影响了该地区负荷特性。

2.2 大用户用电影响

2010年底, 晶鑫硅业、合盛硅业相继建成投产总负荷120 MW, 石河子地区负荷增长超过20%, 大大缓解了该地区冬季用电负荷低发电出力严重过剩的矛盾。但是供电初期也出现了一些问题。图3所示为2011年4月典型日负荷曲线, 从图中可以看出, 新负荷的加入使日负荷曲线波动增大, 总负荷虽然增加了, 但是供电质量有所下降, 峰谷差增大, 日负荷率、不平衡系数均有所下降。经过调查发现这两家硅业工厂每天在0时、6时、10时、18时四个时间点进行停炉交接班, 这对负荷的调整及局部电压造成一定影响。通过与用户的协商, 由电力调度统一指挥协调各厂停炉交接班时间, 从而解决了负荷波动过大的问题。

天山铝业是该地区现如今用电负荷最大的工业大用户, 从2012年年初开始投产试运行, 到10月总负荷已达350 MW, 其用电负荷平稳, 波动小, 月平均峰谷差率只有1%～2%。这对提高地区负荷基数有很大好处。通过图1可以看到由于调配得当, 将天山铝业增加负荷的时间安排在7月下旬, 使往年出现的农灌负荷减少所造成的地区负荷急剧下降没有出现, 地区负荷上升平稳。表2是该地区2012年下半年负荷特性指标, 从中不难看出季不均衡系数、年平均日负荷率、最大负荷利用小时数都达到了一个较高的水平。在这种态势下运行的地区电网, 无论是安全性、经济性、稳定性都很高。

2.3 节假日负荷的影响

该地区节假日负荷与普通日负荷差异较大。经过对多年节假日用户停产负荷统计, 笔者发现, 该地区节假日停产的企业都是纺织、造纸等行业, 总负荷在100MW左右, 且近几年变化不大。在2011年以前由于假日停产负荷在总负荷中占比高达30%以上, 这就造成节假日发电出力严重过剩, 电网无法保证最小运行方式。而在各种节假日中又以春节假期最为突出, 因为这一时期是全年负荷最低点。以2011年春节为例, 为了减小出力, 在过节期间被迫将一座100 MW的热电厂机组全停, 只烧锅炉带热负荷。

该地区节假日停电负荷也有一定规律, 如春节期间停电负荷总是在农历大年三十早上10时整所有负荷降到零, 而在初四早上10时开始逐步恢复。而“五一”、“十一”期间停电负荷总是在头天晚上负荷降到零, 到假日第四天早上10时负荷逐步恢复。在对节假日负荷进行预测时, 准确把握这些时段和变化趋势有助于提高该地区假日负荷预测准确率。

图4是该地区历年来春节前后日负荷曲线, 从中可以看出在2011年前曲线变化很大, 且幅度基本相同。到2012年由于负荷基数大幅提高, 假日负荷变化正在被逐步弱化, 到2012年年底假日停电负荷只占总负荷的10%左右, 这大大提高了假日负荷率, 同时也使假日负荷预测准确率得以提高, 解决了假日期间电力供求矛盾。

3 结论

(1) 大用户天山铝业的用电已逐渐成为地区负荷的基础, 对稳定地区负荷、改善电网特性有重要意义, 也有利于负荷预测的准确性。

(2) 农业灌溉负荷占比还较大, 且季节性强。负荷受温度和降雨影响预测难度较大, 但是随着负荷基数的提高, 农灌负荷在总负荷的占比逐渐减小, 这有利于农灌期负荷的预测。

(3) 节假日期间负荷变化较大, 但变化量历年来不大, 且每年都有较大相似性。

(4) 影响石河子地区负荷特性的因素还有很多, 如用户自备电厂、冬季供暖因素、有序用电等, 但这些并不是影响该地区负荷特性的主要因素, 因此本文不作详细分析。

4 对地区负荷预测的建议

根据前文分析结果知道, 影响石河子地区负荷的重要因素, 具有很强的地域性、季节性。因此, 在对该地团县委组织的“爱心共建青年林”主题活动, 300多名青年志愿者共栽植树苗2 600余棵。区负荷进行预测时, 要充分考虑新负荷的增长因素, 做好信息采集和分析工作, 具体如下。

(1) 及时了解用户负荷增加情况, 特别是针对大用户大负荷, 应提前报备、提前申请按计划进行投产。对于冲击性负荷应在投运的同时投入辅助的补偿及消谐装置, 并协调其班组错开交班时间, 防止人为因素造成负荷波动过大。

(2) 及时了解气象信息, 准确把握农灌负荷的变化, 根据气温及降雨的气象信息及时调整负荷。

电力负荷特性 篇8

母线数据一般由SCADA系统采集后存储于数据库中。在数据采集的过程中,导致母线数据变化和出错的原因较多,例如测量装置异常、数据传输出现错误、天气突变、线路检修、小电源出力变化等均会使采集获得的母线负荷数据发生异常。如果使用异常数据对母线负荷进行预测,将会对预测的结果和准确性产生影响。

母线历史数据是母线负荷预测的基础,也是检验母线负荷预测是否准确的标志。因此,对数目多、数据大的母线负荷来说,采用有效和准确的方法对异常数据进行识别和修正,不仅是保证母线负荷预测结果可信的必要前提,也是确保母线负荷预测准确率的重要保障,对确保电网安全、经济、高效运行有着重要的意义。

目前,对于异常数据的修正方法,使用较多的是针对原始负荷数据提出的算法上的改进与创新,例如文献[1]提出了完全可信和不完全可信时刻负荷样本概念,根据完全可信时刻的负荷样本形成的曲线对异常数据进行替换;文献[2]采用DB4小波去噪的方法处理由信道噪声引起的数据波动来实现对负荷数据的平滑处理;文献[3]利用数值计算方法来判断和修正数据;文献[4]利用移动平均值方法识别出可疑点,再利用K-means方法辨别可疑点及可疑点之间的点是否为异常数据;文献[5]针对自动化系统故障造成的异常数据,提出了具有负荷预测应用特点的总加值动态多源处理技术,针对大负荷的突发性偶然波动造成的异常数据,采用对电网终端负荷的逐一扫描辨识;文献[6,7,8]均以数据挖掘思想为基础,结合相应的算法,从大量数据中发现潜在的数据规律。而本文提出的基于母线负荷曲线特性的修正策略,则是根据出现异常数据的时段、季节、日类型等因素结合聚类中心曲线与修正算法进行修正。

1 异常数据的种类和特点

负荷样本中的异常数据是影响母线负荷预测精度的重要因素,这些异常数据不能准确地反映负荷变化的一般规律[9]。在母线负荷预测过程中,历史数据中的异常值至少会产生2方面的影响[10]:其一,作为建模数据时,干扰了对负荷变化规律的正确认识;其二,作为检测预测结果的预测值时,会导致对负荷预测结果的误判。出现异常数据的情况可分为出现畸变数据和缺失数据2种。

1.1 畸变数据

畸变数据通常是在测量系统正常情况下由于影响负荷变化的随机因素造成的,在日负荷曲线上出现局部的突然增大或减小。母线负荷由于基数小,对这种突然的变化,表现尤为明显。畸变数据可分为以下2类:

(1)含有冲击负荷数据:主要由于突发事件或某些社会政治经济生活中的大事件、或电力市场模式中的随机因素造成。如大用户设备的突然停、投而引起连续时段内负荷的升高或降低,大雨后空调负荷的减少,以及一些特殊节假日的重大庆祝活动等。这类负荷应分解为正常的规律性负荷和受诸类因素影响的冲击负荷。

(2)含毛刺负荷数据。这类畸变数据在负荷曲线上表现为在相邻时段若干个负荷点间的突然增大或减小。有突变幅度大小之分,极大极小值有时候属于突变幅度过大的毛刺。

值得注意的是,对于一些专用变压器的母线来说,由于其负荷特性较单一,可能出现经常性的波动,呈锯齿状,且出现波动负荷点的在时间上并不相同。例如,为钢铁企业和工业区供电的专用变压器负荷、提供高铁运行的牵引变压器负荷等[11]。此类负荷的负荷特性决定了其日负荷曲线存在较大变化,符合负荷变化规律,只是对其的预测难度较大,不能将此类负荷数据视为畸变数据进行修正。

1.2 缺失数据

数据缺失是由于长时间内某个测量单元的故障或在数据采集过程中其他相关元件的故障造成母线负荷数据大量丢失,使负荷曲线不完整。对于这类缺失的数据在SCADA系统中一般表示为空或零,但这些零值并不是实际的负荷数值。而另一种零值负荷是由于停电检修或是事故停电等因素,使得相应的母线停运,造成实际母线负荷数值为零。无论是上述哪一种原因造成的零值数据,都不是该类母线负荷的一般特性。为了能充分反映母线的实际负荷特性,在对母线负荷展开分析与预测前,必须先将零值数据进行修正。

缺失数据可分为以下2种类型:

(1)非连续缺失数据:主要是由于在1天内的某一段时间由于线路检修、设备停电检修或某些变电所在一段时期内测量表计损坏等因素造成的,使母线日负荷曲线与相邻采样点或次日历史负荷相比在1天、一段时间内出现的若干个负荷点的数据缺失,这种缺失对1天96个点的负荷曲线来说,修复较容易。

(2)连续缺失数据:主要是由于SCADA系统的故障造成的,在数据库中出现若干负荷数据连续丢失。由于缺少相邻的负荷数据做参考,较难保证每个点的修复数据的准确性,因此需要在掌握其负荷曲线特性的情况下,才能尽量保证其修复数据接近原始历史数据。

2 异常数据的识别与修正

季节、温度等外部因素的变化常常影响用户的用电规律,自然也就形成了负荷曲线有规律的变化。与负荷预测相似,异常数据修正需要利用这种变化规律,尽可能真实地还原其原始负荷值。本文根据母线负荷曲线的整体变化特性,从修正点横向与纵向2个方面的变化特性着手,采用负荷聚类中心进行修正。根据不同的影响因素选择聚类中心,并结合当日已有负荷数据和前若干日该时段的负荷数据进行修正,既保证了负荷曲线纵向上的增减趋势,又保证了曲线拥有较好的横向变化趋势,采用相应的修正策略进行修正。图1为母线负荷异常数据修正步骤的流程图。

2.1 参考样本及聚类中心的选取

2.1.1 相似参考样本选取

母线负荷基数较低,影响因素也较单一,本文主要以待修正日的日类型、温度和季节来选取相似样本。本文将这些影响因素转化为直观的特征向量,通过计算特征向量的灰色关联理度来选取相似样本。由于灰色关联度对于样本的多少和有无规律都同样适用,而且计算量小不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况[12],因此更加简单实用。以日特征向量:(d,s,tmax,tmin,t2,t8,t14,t20)为下一步计算灰色关联度的样本,如表1所示。

灰色关联度分析是分析灰色系统内部各因素之间发展变化的关联程度的一种方法,其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密[13]。对于一个负荷序列来说,通常有个与之相关的比较数列xi,i=1,2,…n这些序列可以是影响负荷的各种因素,则

式中:ξ(k)为序列x0与xi在k点的灰色关联系数;分别为2级最小极差和最大极差;ρ为分辨系数,在0与1之间,一般取0.5。

综合各点的相关系数,得到所有曲线xi和x0的关联度,Ri为N个关联系数的平均值,它表示是曲线xi对参考曲线x0的关联程度。具体公式如下:

2.1.2 聚类中心的选取

对于聚类中心的选取,采用的是模糊C均值聚类方法[14,15,16,17,18,19,20,21],首先给定聚类类别数c,2≤c≤n,为输入样本的个数,然后根据需要设定迭代停止阀值ε,假设初始化的聚类原型模为式P(0),加设一个迭代计数器b=0。计算步骤如下:

(1)采用式(2)来求划分矩阵U(b):对于任意i、k,如果存在,则有式(3);如果存在i、k,使得,则有,且对j≠r,

(2)根据式(3)来求聚类原型模式矩阵P(b+1):

(3)如果求得‖P(b)-P(b+1)‖<ε,那么计算停止并输出划分矩阵U和聚类原型P,否则令b=b+1,然后又重新返回式(1)再进行计算。

根据日类型、温度和季节等影响因素的不同,选取不同的日负荷曲线,并通过Matlab仿真生成不同的负荷聚类中心,供异常数据修正算法使用

2.2 异常数据识别

对于畸变数据的识别,本文从横向与纵向2个方面进行。横向法是针对母线日负荷曲线96个点之间的负荷变化情况进行判断。采用负荷趋势法,根据各点间负荷变化率对异常数据进行识别步骤:1)根据式(5)求出所选样本日第i点的负荷变化率;2)根据式(6)算出前n天同时刻的平均负荷变化率;3)如果|Δli|≥Δli,av,则视为异常数据

式中:Δli为2个连续负荷点间的负荷变化率;Δli,av为n个样本数据的平均负荷变化率;k为负荷突变系数,根据实际负荷特性选定,一般居民用电负荷与商业负荷等突变率较低的负荷类型,其数值较小,而工业用电等负荷突变较多的负荷其数值相对大些;i为负荷点数,取值为1,2,……96。

纵向法是选取n天的母线负荷数据作为样本,将母线日负荷曲线上同一时刻负荷值进行对比。本文基于统计学原理来设计异常数据识别的具体算法。

步骤如下:1)将n天96个点的日负荷数据视为成横向量为96点,纵向量为n的数组,并根据式(7)、式(8)求出每点的期望和方差;2)根据式(9)求出二维数组里每个数值的偏移率,与设定的阀值λ进行比较,若偏移率大于λ,则判定为异常数据,否则终止;

式中:E(i)为第i点的期望值;为第i点的方差;ρ(i,j)为数值的偏移率;为修正后的数值。

对缺失数据的识别相对容易,除牵引变压器以及接有小电源的母线外,负荷值一般不会出现零值,出现零值或空值数据时,通过该点历史负荷数据可直接判断。而对于数据缺失后随机产生的数据,由于只是数据库中用于标注缺失数据的标记,其数值往往与其他数据有明显的区别,表现为远远大于或小于其他数据,可通过对比相邻数据和历史数据来剔除。

2.3 异常数据修正

现有的异常数据修正方法,大多是单纯地利用历史数据本身,采用不同的算法进行修正,无法准确反映出负荷的变化规律,对于受日类型和气象影响较大的负荷类型修正效果不理想。例如利用插值法、残差法、概率统计法、曲线置换法等。本文基于母线负荷曲线的相关影响因素,利用这些因素选择相似日样本,将样本进行聚类分析,生成聚类中心,然后再利用聚类中心曲线进行修正。

设数组X(n)、Y(n)分别为待修正负荷数组和聚类中心数组。根据母线日负荷曲线的波动情况可采用全日均值修正以及分时段均值修正。对于全日均值法,采用公式(10)进行修正。

式中:X(i)'为修正后的负荷数据;i为待修正的负荷点;n为正常负荷点;m为待修正负荷点的总数。

而对于分时段均值法,则是根据所分段数和各段负荷点数进行修正,见公式(11)。

式中:k为母线日负荷曲线分段数;nk为每段正常负荷点;mk为每段待修正负荷点总数;Nk为每段日负荷点总数。

3 实例分析

本文以2009年12月某地区一条220 kV母线负荷数据为例,进行异常数据的筛选和修正。通过分析该母线的历史负荷可知其负荷特性为:从00:00～08:00负荷水平较低且曲线变化幅度较小;而08:00～23:00负荷水平较高,纵向上历史负荷的差别也较大;23:00后负荷水平逐渐降低变化幅度也减小。因此,根据上述特性将聚类中心曲线分3段,采用分时段均值法,用式(11)对每段识别出的异常数据进行修正。

图2～4为该母线出现的存在异常数据的3种典型类型曲线,采用上文方法进行选取聚类中心、识别异常数据和修正,红色点状线为修正值曲线,蓝色线为原始值曲线,黑色粗线为聚类中心曲线。

图2中的原始值曲线存在非连续畸变数据,其识别方法采用上文提到的横向法,通过式(5)和式(6)计算连续点的负荷变化率,判断条件中的k值一般取2～4,可根据负荷特性适当增减。

图3是连续畸变数据,通过横向法只能识别出突变较大的起始点和结束点,处于中间位置的畸变点由于2点间的变化较小,无法准确识别出,因此就需要结合聚类中心进行识别,若中间位置负荷数据与对应位置聚类中心曲线数值的比值大于两曲线正常部分比值的最大值,则可判断为异常数据。

图4很明显出现了连续的数据缺失,由于中间出现了大量的零值数据,因此只要用横向法判断出曲线突变的初始和结束位置即可识别整段缺失曲线。

根据国家电网公司下达的《电网母线负荷预测工作考核管理办法》中对母线负荷预测考核的有关规定,母线负荷预测结果主要的考核指标有:

第i条母线负荷在时刻的引用误差[13]:

式中:Pk为k时刻的预测负荷;为k时刻的实际负荷;PB为母线负荷的基准值,对于220 kV电压等级的基准值为305 MW。

式中:P为日母线负荷预测准确率;Ei为第i个预测值与实际值之间的相对误差。

表2中统计了该母线2009年12月份的异常数据情况,包括异常数据出现的日期、个数、类型、所占比例和修正前后的母线负荷预测准确率。

从表2中可以看出,异常数据中畸变数据占主要部分,缺失数据情况相对较少,但缺失数据时对母线负荷预测准确率影响大,历史数据修正前后的预测准确率之差达到1 3.56%,而畸变数据的数量越多对预测准确率的影响也越大

4 结论

(1)根据母线负荷的主要影响因素选取相似日来获得聚类样本的方法确保了每类样本数据的相近度,提高了模糊聚类的准确性和运算速率。

(2)采用模糊C均值聚类的方法获得了较为准确的聚类中心,为异常数据的识别和修正提供了良好的数据支持。

(3)采用聚类中心曲线进行异常数据修正的方法能适用于不同异常数据类型,有良好的修正效果,提高了母线负荷预测的准确率。

摘要：介绍了异常数据的种类、特点和识别母线负荷异常数据的方法 根据母线负荷特性的影响因素生成特征向量,通过灰色关联度来选取相似参考样本,以相似样本为基础采用模糊C均值聚类获得聚类中心曲线,并根据识别出的异常数据种类,结合聚类中心曲线与修正算法进行异常数据修正实例证明该修正方法对不同的异常数据类型都能有较好的修正效果,确保了母线数据的完整性,提高了母线负荷预测的工作效率和预测精度

电力负荷特性 篇9

认清和掌握居民生活用电负荷特性, 对研究分析度夏期间的电力需求特点及形势是十分必要的, 尤其是能够更好地落实电网安全度夏措施, 保证居民生活用电。

1 漯河地区电力需求现状

1.1 供电概况

漯河电网担负着三区两县的供电任务, 供电总面积2617平方公里。漯河市是一个以食品、造纸、盐化工为主的区域性中心城市。目前拥有“双汇集团”、“南街村”、“银鸽纸业”等一批知名企业。并逐步成为全国有影响的无公害食品基地和全国最大的肉类加工基地。

截止2010年7月底, 漯河电网500k V变电站一座, 变压器容量为1500MVA, 220k V变电站五座, 变压器容量1320MVA, 110k V变电站十五, 变压器容量1019.5MVA。2010年截止7月20日最高负荷72.73万千瓦。

1.2 夏季负荷增长及特性

2010年, 夏季最高负荷达到了76.49万千瓦。日最高供电量为1519.73万千瓦时, 比2001年35.6万千瓦时增长了114.85%。

2001年以前网供最大负荷发生在夏季 (7月或8月份) , 冬季最大负荷与夏季持平, 相差不大。2004年由于新增部分电锅炉, 冬季负荷 (43万) 略高于夏季负荷 (42万) , 2003年由于“非典”因素造成工商业停产、半停产, 并且出现凉夏, 春、夏两季负荷比2002年还要低, 2004年恢复正常, 8月最高负荷达到42万千瓦, 由此可见, 最大负荷已由冬季转为夏季将成为趋势。并且网供最大负荷逐年以10%到15%的速度递增。从整体上看, 全年最大负荷基本发生在晚上19点到22点。

其特性表现为:早晨1点到7点负荷基本稳定, 在40万千瓦左右, 早晨10点负荷开始上升, 10点到晚上20点变化基本不大, 保持在50万千瓦左右, 约为后夜负荷的1.25倍, 20点到22点由于居民用电、晚照明因素、家庭与商业负荷重叠等造成一点尖峰, 使负荷达到最大约63万千瓦左右。因此, 做好地区夏季晚高峰负荷结构分析, 是我们掌握地区负荷特性的关键。

而2010年最高负荷日, 却与2001-2008年有所不同, 最高负荷出现在中午12:04时刻, 走势略同于2009年, 最高负荷再次出现在早高峰。

1.3 漯河电网空调负荷特性分析

由于受空调等降温负荷的影响, 电网的峰谷差日益加剧, 降低了电网的经济效益和社会效益, 因此, 有必要对漯河市空调负荷特性、结构及发展趋势进行分析, 并以此作为提出和评价空调负荷调控措施的基础。

由于直接得到空调负荷的实测数据很困难, 而且电网负荷的变化不仅与空调负荷有关, 还需要综合考虑其他因素。本文通过分析漯河电网负荷等数据, 采用最大负荷比较法进行空调负荷推算。

1.3.1 最大负荷比较法推算空调负荷

最大负荷比较法是研究电网负荷变化的规律, 通过比较第三季度最大负荷与无降温负荷时月份的最大负荷, 从而确定最大降温负荷的方法。

1.3.1. 1 漯河市最大负荷一般出现在7、8月

份, 7、8月也是漯河降温负荷最大的月份, 因此选择7月、8月作为基准月。10月后进入秋季, 基本没有降温负荷, 因此选用10月电网负荷与最大负荷进行比较。

1.3.1. 2 根据漯河夏季典型日负荷分析, 选择

7、8月晚高峰时段进行比较。此时段为最大降温时段, 持续时间短, 用电量并不是很大, 但对电网高峰负荷影响很大。

1.3.2 漯河电网空调负荷发展趋势分析。

1.3.2. 1 空调负荷的增长率远远高于电网最

大负荷的增长率, 2001至2010年最大用电需求年平均增长率为11.96%, 空调负荷年平均增长率为24.2%。

1.3.2. 2 空调负荷占电网最大负荷比重不断提高, 从2001年的17%提高到2010年的39.9%。

1.3.2. 3 由于空调负荷所占比例越来越大, 因此, 漯河电网最高负荷的变化与气候的关系非常密切。

1.3.3 夏季居民用电负荷特征

夏季居民负荷在后夜用电设备基本固定, 如:电冰箱、个别电热水器、个别户空调等, 基本保持在0.1千瓦左右, 一日之内的负荷形成梯级上升, 从上午8点开始, 部分家用电器开启, 使户均负荷上升一个台阶, 达到0.17千瓦, 18点大部分个人下班到家, 家电开启率上升, 使负荷爬升到第三个台阶, 20点晚照明逐步开启, 21点负荷达到最高峰, 比后夜高出40%, 形成非常突出的晚高峰。

当温度低于26度时, 湿度对负荷的影响不是十分明显, 空调负荷启动不多, 居民用电除冰箱、电热水器外也就是照明、电视、电炊具、电脑、音响等用电, 基本比较平稳;当温度达到30度以上时, 空调负荷就大量开启;当温度在30摄氏度以上、相对湿度在65%以上时形成闷热天气, 负荷就会达到最高峰, 各户空调也会长时间运行, 日供电量最大。

也就是说当气温在30℃以下时, 降温负荷增加不明显。当气温在30℃以上时, 降温负荷开始增加, 而且随着气温的逐步升高, 降温负荷越来越大, 当气温在35℃以上时, 降温负荷大幅度增加。

2 解决夏季晚高峰负荷问题, 弥补居民负荷冲击, 缓解地区负荷压力

电力行业是资金密集型行业, 厂网分开以后, 电厂的建设资金来源基本解决, 电源是否够用只是规划问题。而电网建设资金是一个迫在眉睫亟待解决的问题, 目前电价又不能完全解决, 暂时又不能吸纳其他股份, 只靠贷款而不提高电价、不降低供电成本来解决电网资金问题, 供电企业的负担将会越来越大。随着经济的高速发展和人民生活水平的不断提高, 夏季电力供求矛盾重新突现, 开源节流应当放到同等重要的位置。2004年、2005年的电力供应紧张形势已得到党中央、国务院的高度重视, 是争取有关政策的有利时机, 同时也是推行各项节流措施的有利时机。

通过地区夏天居民与地区负荷数据的分析, 夏季增长的负荷主要是降温负荷, 今年地区降温负荷约20-25万千瓦, 占总负荷的30%以上。由此看来, 解决夏季居民负荷造成的晚尖峰是缓解当前地区夏季负荷紧张的关键。

2.1 建立专项资金保障空调负荷调控措施的实施。

由于推广高效空调产品、蓄冷技术等空调负荷调控措施初期需要对用户进行激励作用的补贴 (电价或直接补贴) , 政府需要制定专门的政策, 以保证电力公实施各种措施的资金来源, 弥补售电收入损失, 并给予一定的节电效益分享。建议资金来源于需求侧管理专项资金, 目前简单可行的办法是通过电力附加费的形式向用户征集和通过下调上网电价向发电方征集, 或来源于财政专项资金。

2.2 加强宣传力度, 形成全社会对空调节能的共识。

政府有关部门、电力公司要利用各种媒体形式大力宣传空调节能措施, 以获得全社会的广泛认知和共同参与。

2.3 设定适当空调温度。

据有关资料介绍, 空调温度提高1℃, 可降低负荷5%以上。合理地提高房间的空调设定温度, 对舒适度的影响并不大, 但却可以降低空调负荷。

2.4 推广高效节能空调器和促进现有空调系统节能改造。

建立多种形式的补贴计划, 如为购买达到规定节能标准以上高效空调器的用户提供直接补贴以提高高效空调的市场占有率;对空调节能改造贷款给于低息或无息政策促进空调节能改造。

2.5 加强需求侧管理, 严格执行峰谷分时电

价和差别电价政策, 利用经济杠杆引导客户合理用电, 特别是引导大企业错峰、避峰、移峰填谷, 力争通过电价政策的调整, 合理配置电力资源, 有效转移高峰负荷, 缓解高峰期间电力供应不足的局面。

摘要：通过漯河地区负荷分解分析, 居民负荷是影响地区负荷特性的最主要因素, 尤其是夏季负荷。本文通过对居民负荷以及与地区负荷的对比分析, 说明夏季地区负荷结构、变化因素, 以及居民负荷对地区负荷的影响程度, 从而在夏季到来之前, 采取措施, 缓解居民对地区晚高峰负荷的冲击。

陕西电网负荷特性研究 篇10

影响负荷特性的主要因素有经济发展水平、经济结构、气候情况及政策因素。随着国家体制改革的不断深入,陕西省的经济结构不断发生转变。榆林地区作为国家能源化工基地、铜川地区铝业和水泥业的迅速发展以及国家新农村建设战略的实施,特别是家用电器的不断增加,使得陕西电网的负荷特性已明显发生变化。目前的电力系统仿真计算用负荷模型已多年未修订,准确的负荷模型对于电力系统的计算分析、保证电力系统的安全运行是非常重要的。

陕西电网分为陕北、陕南、关中三部分区域电网,各区域的经济发展程度、经济结构及气候情况都不相同[1,2]。在电网模拟计算中若每个负荷点采用统一的负荷模型就不能真实地反映负荷的性质,不能满足电力系统对模拟计算结果的精确要求,因此,必须确定每个负荷点的负荷类型,研讨更为准确的负荷模型。

负荷调研的目的是为了建立仿真计算用负荷的数学模型。首先根据陕西电网的实际情况制定收集资料的方案,对陕西电网的负荷类型进行普查研究,对具有普遍性负荷和特殊性负荷的变电站进行归类,分析统计陕西电网总的负荷构成;其次确定具有代表性的典型330 kV变电站;最后根据典型站点的负荷构成分析得出陕西电网负荷的基本特性。

1 收集资料方案

1.1 负荷的基本类别

根据陕西电网的负荷用电特点,将负荷类型划分为工业负荷、居民负荷、商业负荷、农业负荷及其它。因工业负荷的构成比较复杂,在工业负荷类型中需详细调研工业负荷的种类,具体有采矿、化学、化工、石油、造纸、食品加工、机械工业、交通运输、电子、纺织业、金属加工、橡胶和塑料制造业、木材加工、烟草业、印刷业、皮革业、钢铁企业、电气化铁路、电解铝等工业类型,尤其要关注近年来增速较快的特殊工业负荷类型,主要包括高耗能负荷(硅铁、铝厂、钢厂、电石等)和电铁负荷[3]。

1.2 收集资料原则

陕西电网负荷调研采用普遍调查和典型调查相结合的方法进行。在收集各330 kV变电站的负荷构成资料时遵循的基本原则有[4]:1)所选日期具有代表性,分别取夏季和冬季的最大负荷日;2)考虑取暖负荷或空调负荷对负荷构成的影响;3)避免选用双休日和节假日的负荷。

1.3 收集资料内容

(1)收集35 kV～330 kV变电站设备资料(主变压器参数、无功补偿及出线)[5]。

(2)收集35 kV-110 kV变电站夏季和冬季所供各类用电负荷(工业、居民、商业及其它)的最大值及其所占变电站总负荷的比例(有功功率、无功功率占比);对110 kV、35 kV直供大用户的专变容量、负荷最大值和负荷类型进行调研收集资料[5]。

(3)首先调研35 kV变电站的负荷类型和特性,其次统计110 kV变电站的负荷类型和特性,最后汇总330 kV变电站所供负荷的类型、特性及各类负荷所占的比例[5]。

收集资料的具体过程如图1所示。

2 陕西电网负荷调研

2.1 负荷构成

通过对网内32座330 kV变电站负荷普查结果的汇总分析,陕西电网负荷构成情况见表1。

由表1看出:陕西电网工业负荷的占比最大,居民用电负荷次之,农业、商业及其它行业的用电量相对较小,除渭南地区外其它地区各类负荷的用电比例与全省趋势相同,反映出各地区工业结构和用电性质的不同。

(1)关中地区的西安、渭南、宝鸡、咸阳均以普通工业为主,铜川地区以高耗能企业居多。西安地区工业用电主要是冶炼、电子、化工、交通运输、机械加工、纺织、电铁,夏天空调降温负荷所占比例很大,约占该地区总负荷的35%。渭南是陕西的农业大区,地区农业负荷占比超过总负荷的50%,主要用于灌溉,季节性较强,工业负荷主要有化工、纺织、电铁、交通运输、机械加工、采矿。咸阳地区的工业用电有水泥、食品加工、化工、纺织、钢铁、采矿、电铁、电子。宝鸡地区的工业用电主要有电铁、机械加工、纺织、采矿、化工、水泥、食品加工、交通运输及部分电解锌。铜川地区的主要工业负荷是铝厂、水泥和钢铁,采矿、化工负荷相对较少,铝厂负荷的占比最大,东塬变的铝厂负荷占比超过全站负荷的90%。

(2)陕南地区电铁、冶炼负荷较突出。商洛地区的工业负荷有采矿、电铁、交通运输、建材加工及小部分钢铁。汉中地区工业负荷有钢铁、电铁、化工、机械加工、采矿及部分电解铝负荷。安康的工业负荷主要是电铁和冶炼,化工、交通运输、纺织业负荷相对较小。

(3)陕北地区工业负荷特性明显,以高耗能、煤炭、石油开采为主。榆林地区的主要工业负荷是高耗能负荷,电石、硅钙、铁合金及化工负荷的占比超过60%,其次是交通运输和采矿业;延安地区的主要工业负荷是石油开采、冶炼及采矿业[6]。

2.2 选取典型站点

由普查结果得出:陕西电网330 kV变电站的负荷类型主要有工业负荷、农业负荷、工业居民混合负荷、工业农业混合负荷、工业居民农业混合负荷等5种类型,尤以混合类负荷居多。为了更准确地模拟陕西电网计算用负荷模型,选取各负荷类型的典型站点进行负荷构成分析和仿真计算。

(1)选取330 kV东塬变为工业负荷类型的典型站点。网内所供负荷基本为工业负荷的变电站是铜川地区的东塬变,统计负荷为248.78 MW,其中工业负荷为245.01 MW,占总负荷的98.48%,工业负荷的类型有铝厂、纺织、建材。

(2)选取330 kV高明变为农业负荷类型的典型站点。渭南地区的高明变,统计负荷为94.45 MW,全部为农业负荷。

(3)选取330 kV东郊变、马营变为工业居民混合负荷类型的典型站点。西安地区的东郊变是陕西电网负荷最大的330 kV变电站,统计值为668 MW,其中工业负荷为327.32 MW,占总负荷的49%,居民负荷为193.72 MW,占总负荷的29%,其工业负荷包括冶炼、纺织、机械加工、交通运输和电铁,东郊也是西安地区人口稠密的地区之一。宝鸡地区马营变的工业负荷为225 MW,占总负荷66.18%,居民负荷为60 MW,占总负荷17.65%,工业负荷种类较全面,包括电铁、采矿、化肥、食品、烟草、机械、交通运输、电子、纺织业、金属加工、印刷业、钢铁、水泥。

(4)选取330 kV南郊变为工业农业混合负荷类型的典型站点。西安地区南郊变的负荷类型较多,其中工业负荷和农业负荷分别为244.02 MW、144.42MW,分别占到变电站总负荷的49%和28.9%,也是混合型负荷变电站中农业负荷所占比例最高的变电站。

(5)选取330 kV大杨变为工业居民农业混合负荷类型的典型站点。咸阳地区大杨变的负荷构成包括44%的工业负荷,38%的居民负荷,以及18%的农业负荷,其负荷值分别为40 MW、35 MW、15 MW,属于工业有功负荷较小,居民和农业有功负荷之和较大的混合负荷类型。

典型变电站负荷构成见表2。

通过对陕西电网负荷类型普查及对典型变电站负荷构成的定性分析,对典型站点普通工业负荷、高耗能负荷、电铁等负荷构成的比例分析统计,基本得出:高耗能工业中的钢厂、硅铁企业负荷几乎全部为冶炼性负荷,铝厂、铅锌冶炼业几乎全部为电解性质负荷,水泥厂、化工厂负荷为电机类负荷;电铁负荷主要是其不平衡性和畸变电流,对电网的冲击较大。普通工业负荷性质主要是电动机,石油开采、煤业、烟厂、淀粉厂、造纸厂电动机负荷在90%以上;农灌负荷为电动机负荷;城乡居民、商贸等非工农业用电主要为照明用电,夏季城市空调负荷和冬季采暖负荷也占了较大的比例。总体来说:陕西电网仍以普通工业占主导,高耗能负荷受政策影响较大,电铁负荷呈上升趋势。

3 结论及建议

3.1 陕西电网负荷调研的主要结论

(1)陕西电网的负荷类型主要有工业负荷、农业负荷、工业居民混合负荷、工业农业混合负荷、工业居民农业混合负荷等5种类型。

(2)陕西电网主要的负荷性质有:电动机、电弧炉、电解、电加热、电铁、空调、照明等,不同的负荷点应采取不同负荷性质所占比例来模拟其实际负荷情况。

(3)各地区的负荷构成与季节、温度有关,冬季负荷应考虑取暖用负荷特性,夏季负荷应考虑空调降温用负荷特性。

(4)陕西电网覆盖面较广,各地区负荷的构成及性质不尽相同,不同的负荷点应采取不同负荷性质所占比例来模拟其实际负荷情况[7]。

3.2 计算用负荷模型相关建议

(1)对普通工业负荷的变电站仍采用现有负荷模型,即按电动机占20%、恒阻抗占80%来模拟[8]。

(2)对电厂厂用电负荷,按电动机占60%,恒阻抗占40%来模拟[8]。

(3)对农业负荷(农业灌溉)的变电站,因其负荷性质几乎全部为电动机,平均功率因数约为0.60～0.70,可按恒阻抗的负荷模型考虑。

(4)对电解类高耗能负荷的变电站考虑选用100%恒定电流的负荷模型。

(5)对榆林地区330 kV变电站的负荷构成,因其供电体制的原因,无法明确区分负荷类型,仅能进行粗略统计;对这类混合高耗能工业负荷类型和高耗能工业农业混合负荷类型的变电站,应进行负荷特性实测,经过不断仿真和模拟计算后建立其相应的负荷模型。

摘要：根据陕西电网负荷的实际情况，制定了针对陕西电网负荷特性的调研收集资料方案。依照该方案对陕西电网330 kV变电站供电负荷的大小、类别及各类负荷的构成情况进行了深入地调查、统计和分析。由此确定各类供电负荷的典型330 kV变电站并对其进行负荷构成的定性分析，得出陕西电网负荷的基本特性，并对陕西电网计算用负荷模型的修订提出建议。

关键词：陕西电网,负荷类型,负荷构成,负荷特性

参考文献

[1]陕西电网调度中心．2010年陕西电网运行方式[R]．2010．

[2]韩锦良．BPA程序中负荷特性对有关计算的影响探讨[J]．广东电力，1995，8(3)：20-25．

[3]赵希正．电力负荷特性分析与预测[M]．北京，中国电力出版社，2002．

[4]史可琴，冯玉昌，王新，等．西北电网负荷模型调研分析[J]．西北电力技术，2005，33(1)：5-7．

[5]西北电网公司．负荷模型深化研究及适应性研究[R]．2008．

[6]章海静，张小庆，马晓涛，等．330 kV延安变电站供电方案研究[J]．陕西电力，2010，38(3)：19-22．

[7]魏磊，张琳，姜宁，等．西北地区电网负荷特性研究[J]．电网与清洁能源，2010，26(7)：57-62．

[8]高岩．负荷模型对交直流混合输电系统稳定的影响[J]．陕西电力，2009，37(7)：32-35．

油田电力系统长期负荷预测方法 篇11

【关键词】油田电力系统；长期负荷预测；分析；安全运行

引言

在考虑外界的因素和自然条件基础上，进行油田电力系统未来的负荷预测，对整个电力系统中网节点的分布以及油田电力系统的拓展有着巨大的作用，不仅可提高供电的可靠性和安全性，同时能带来巨大的社会效益和经济效益。

一、油田电力系统长期负荷预测特点

（一）不确定性

对于油田电力系统来说，由于系统收到诸多复杂因素的影响，并且各种因素也在不断发生变化，对于电力系统的影响也不是一层不变的。尤其是对于复杂线路来说，不仅仅存在随机因素，也会存在一些突发因素，这些因素对于电力系统的影响是很难确定的，这就带来油田电力系统长期负荷预测的不确定性。

（二）条件性

油田电力系统长期负荷预测是在一定条件下进行的。在进行预测时，结合相关的数据资料，对于不确定的参数进行假设，如假设未来一段时间内油田电力系统用电量不会发生大范围的波动，无大的自然灾害发生，石油行业的整体发展形式良好等，最终根据假设结果对于整体系统进行计算。当然进行假设的前提是必须遵循客观事实，不能够凭空想象，随意假设，要根据调查分结果，利用概率论的相关知识进行假设。

（三）时间性

油田电力系统长期负荷预测具有时效性，即预测结果只能对一定时间范围内油田电力系统起效。这主要是由于油田电力系统负荷的发展规律只存续于特点时间范围内，而不是固定不变的，因此在进行油田电力系统长期负荷预测时选取的历史数据要限制在特定的时间限度内，所预测的对象也只能是在某一时间范围内的。

（四）方案不唯一性

根据可能性原理，油田电力系统负荷在未来存在多种可能性，并且这些可能性之间相互独立，甚至是存在非常大的差距。因为为了保证油田电力系统长期负荷预测的准确性，应该充分考虑在多种条件作用下，油田电力系统负荷可能出现的所有状况，从而得到不同条件下的油田电力系统长期负荷预测方案。

二、油田电力系统长期负荷预测方法

（一）基于MAS的分布协调与自适应控制

信息化技术推动了电力系统长期负荷预测技术的发展，智能Agent技术就是基于这一技术发展起来的。通常将Agent技术定义为一种集成度高、智能化程度高，能够在一定权限范围内进行自动化控制。通过将多个Agent技术个体组合在一起就形成了MAS系统，这样的系统不仅可以实现单个Agent技术个体的功能或者任务，同时多个Agent技术个体进行协作、组合，使得控制系统高度模块化与多元化。MAS系统可以充分发挥出单个控制单元的作用，从而有效解决传统控制系统中存在的故障隐藏、安全性低、抗干扰能力弱等问题。因此基于MAS的分布协调与自适应控制是未来电力系统长期负荷预测发展的重要方向。基于MAS协调的分布协调与自适应控制处理平台的协作关系，能够充分整合各方面的资源，实现数据库和知识库共享，利用多种方法实现长期负荷预测的准确性和可靠性。

（二）大数据技术

随着大数据技术的不断发展，油田电力系统规划业务覆盖范围将会进一步得到拓宽。充分利用大数据技术可以实现以下三面的规划应用价值：①用电量预测。整合分析地区历年用电量变化、规划区域面积、经济发展水平、用电结构变化等数据资料，实现对用电量的有效预测，进而为油田电力系统的优化设计提供参考；②空间负荷预测。从油田电力系统建设面积、用地类型、容积率、占地面积负荷密度，目标年占地面积、总负荷值、行业负荷值等方面入手，收集相关的数据并进行及时有效的分析，可以实现对电力系统空间负荷的有效预测，促进电力网点合理化设置，促进电力资源的高效化利用；③多指标关联分析。通过大数据技術抓取所需数据的时间一致性切片，实现对GIS，PMS，OMS等多个外部指标得联动分析，实现油田电力系统规划设计的合理性与高效性；④未来时刻断面预测。实现电力设备的数据存储、调取，实现迅速快捷的设备状态以及设备使用历史数据查询。在历史时刻查询以及设备数据质量分析的基础上，自动收集涉及设备状态变化的计划类信息，实现智能化演算，推测出未来某段时期内调度操作历程，最终预测电网在某一时刻的设备断面。

（三）参数化方法

参数化方法包括粒子群优化算法、灰色理论等方法。粒子群优化算法用来最小化模型参数的误差，预测电力系统高峰的负荷。通过采用最小二乘误差法，结合实际情况进行相关参数的计算，最终估计的优化模型参数用来预测油田电力系统的高峰负荷需求。根据负荷预测的结果制定规划和运营模式，以保证电力系统良性运行。灰色理论采用指数模型，结合油田电力系统负荷历史数据建立相关的指数预测函数。灰色系统理论提供了一个有效的工具来处理影响负荷的不确定因素，从中找到规律并建立相应的预测模型，旨在找到灰色差分方程中的最优参数。

参考文献

[1]黄文，王磊.油田电力系统中长期负荷预测方法[J].油气田地面工程，2013，32（2）：61-62.

[2]谢传胜，贾晓希，侯文甜.基于方法组合创新思想的电力系统长期负荷预测[J].水电能源科学，2011（10）：207-209.

电力负荷特性 篇12

关键词：母线负荷预测,负荷特性

随着我国国民经济的稳步发展, 人们对电力的需求量日益增强, 社会对电力发展也提出了更高的要求, 使得如今我国电力系统负荷呈现逐年增长的态势。然而, 母线负荷还存在很多的缺点和不足, 如母线负荷量大面广、缺少历史信息和研究经验、各母线之间差异较大等, 都是当前研究急待解决的问题。因此, 如何建立并完善科学的母线负荷预测管理体系, 已成为当前电力工作者们所要研究的首要课题。这不仅对母线负荷技术的发展具有很大影响, 对消除负荷特性中的的不良因素也具有非常重要的意义。

1 母线负荷预测的研究方法

1.1 短期负荷预测

所谓母线负荷, 即是由主变电站变压器的母线发出, 为其供应的所有供电区域提供的终端负荷之和。短期母线负荷预测的预测对象一般是母线下网负荷。从时间上划分来看, 短期负荷预测方法可分为传统预测方法和现代的预测方法。传统的负荷预测方法主要有回归分析法和时间序列法。回归分析法, 就是通过对观察出来的数据进行统计处理, 找出母线负荷与影响因素之间对应的线性关系, 从而得到数据之间的回归模型, 并以此为依据进行预测的方法;时间序列法则是把时间序列看作主要研究对象, 通过对时间与数据之间关系的分析, 进而产生结论的方法。时间序列法的原理是:对出现的问题进行假设分析, 找出时间序列与对应随机数据间的关系, 然后建立一个用时间序列描述数据变化过程的模型, 以模型为依据来估计参数, 从而在对已知的时间序列的观测值的研究中, 求得未来时间序列的预测值。传统的负荷预测方法比较直观, 便于理解, 应用广泛。现代的负荷预测方法则更为多样, 每种方法也都各具特点, 在实际研究过程中, 需根据实际情况, 选择合适的研究方案。

1.2 母线负荷预测

母线负荷预测中的一大难点就是坏数据的处理。因为母线负荷预测是一种信息不完备、不容易精确掌握和解决的问题, 在研究过程中会时常产生不精确的历史数据和坏数据, 这些误差会严重破坏绝大部分已有的研究方法。因此在母线节点历史数据库中, 要经常对历史负荷数据和已知信息进行预处理, 掌握每个节点历史数据与准确时序数据的关系, 以确保数据的准确性。在此方面, 各国科学家采用不同方法, 为得到准确的历史数据做出了不懈的努力。我国焦建林学者就曾提出了由时间序列的方法改进而来的母线负荷预测技术, 效果非常显著。

2 母线负荷预测系统的研究与实现

2.1 母线负荷预测坏数据的处理

在研究过程中, 要想得到真实可靠的负荷预测数据样本, 就需要采用合适的方法, 处理好已得到的原始数据以及历史数据, 及时对缺损数据进行弥补, 处理好异常的数据, 从而使预测的精度得到有效提高。处理时首先要对明显的缺失数据和数据的极大、极小值进行粗辨识与调整。以正常的极值时刻的平均值为标准制作数据的走向曲线, 找出曲线上在非负荷峰、谷时刻超出当日负荷的峰值或低于谷值的极大极小值。辨识完成后, 填补缺失数据, 修正极大极小值。想要修补已经缺损的数据, 可以利用由时间序列得到的正常数据拟合出一条曲线, 通过与实际数据曲线进行对比, 估计出缺损点的值, 进而对数据进行填补。

2.2 母线负荷水平方面的研究

母线负荷水平反映的是日负荷曲线走向, 其数据受季节、气象以及特殊事件等因素的影响。如果在研究过程中出现相关因素, 要对这些因素进行确定, 并分析各因素对负荷水平的影响程度, 根据它们的重要性和影响性的不同, 选择合理的研究方案, 找到对负荷水平的数据起到决定性作用的影响因素, 令人们更加合理的选择出相似日。对负荷水平进行单独预测时, 应尽量使用相似样本。目前一般利用SVM和LS-SVM算法进行短期负荷水平预测, 并已取得了较为明显的成果。其中, LS-SVM主要解决在短期负荷预测工作中的内外部优化问题。

3 电力负荷特性对电网的影响及对策

3.1 负荷特性对电网的影响

负荷的电能质量特性是母线工作过程中的表现出的独有特性, 指的是电能质量随接入电网的负荷因素变化而变化的特性。在负荷特性的影响下, 电力系统的电能质量会受到不同程度的影响, 而这类影响大多是负面且危险的。一般来说, 负荷特性对电网影响主要体现在以下几点方面:当电压水平过低时, 系统稳定性也会变差, 若在一定程度上, 电网缺乏无功功率, 又不进行及时的调整, 容易造成系统电压崩溃, 导致大面积停电甚至系统瓦解事故;当电力系统出现频率过高的情况时, 会使输电线路以及电气设备的电抗压降增大, 导致电压的调整效率变低。一旦出现这种情况, 将使电力系统运行变得非常危险, 若不对此进行及时的处理, 将可能引发一系列严重问题的发生, 甚至会使电力系统崩溃, 对电网的安全运行产生严重的威胁;当电力系统中的一些单相大容量设备出现超负荷运作等情况时, 会造成电网的三相电压不平衡, 由于系统中的多种保护和自动装置都是以电力系统的负序分量为起动元件的, 因此当出现三相电压不平衡时, 可能会产生较大的负序电流, 从而引起继电保护和自动装置的拒动或误动, 使装置的准确度降低, 通信也会受到不同程度的干扰。

3.2 掌控负荷特性对电网影响的措施

首先, 电网经营者、管理者要认真研究, 经常对电力负荷特性进行有效的分析评估, 从而解决当前的实际问题, 制定出最佳的供用电方案, 促进并加强电网供电的可靠性, 掌握负荷特性的变化规律, 使人们在电力系统不断发展的今天, 能够及时对负荷特性为电网安全运行带来的影响进行处理;其次, 研究人员要尽早建立出专用于负荷特性的分析系统, 统计出对电力系统有影响的各负荷数据, 对每个数据进行处理, 构建起直观的分析模型, 并以此为依据, 对电网中的负荷特性做出准确的分析;此外, 了解供电厂母线所供应的每个供电区域的负荷相关特征, 提供精准的技术辅助决策, 并依照相关的分析结果, 建立电网负荷安全评估系统, 制定电网技术改造措施, 依据科学的数据, 进而确保电力系统的安全、稳定运行。

4 结语

本研究充分认识到在目前电网发展的新形势下对于母线负荷预测研究的重要性和紧迫性, 同时对比当前国内外关于母线负荷预测方面的研究现状, 分析了出现在我国母线负荷研究中的一些问题, 并为母线负荷预测及负荷的特性对电网影响的研究提供了一些方法和思路。

参考文献