农村电网负荷计算.ppt

华北电力大学电力工程系,1,2020/5/26,农村电力负荷计算和预测,3.1概述3.2负荷曲线3.3负荷预测一般方法,华北电力大学电力工程系,2,2020/5/26,3.1概述,农村电力负荷的计算和预测是编制农村电网供电规划的基础，使用在农村电网中的各种电气设备，其经济使用年限通常为1020年。因此，电网改造方案，不仅要满足现有负荷的需要，还应考虑电网的发展，以满足未来负荷的需要。即使规划阶段不能准确地预测负荷，也必须对规划区未来负荷的增长做出估计，特别是对那些负荷有快速增长潜势的地区，更应该给予特别的注意。,然而，应该指出的是：预测数值并不是计划指标，而是给出一定条件下的发展趋势的范围，以供近期和远期规划决策时参考。,华北电力大学电力工程系,3,2020/5/26,一、资料的搜集,对资料的具体要求如下：,（1）能用以进行负荷预测，尤其是以回归分析法进行负荷预测时，要有足够年份的影响负荷发展诸因素的历史资料。（2）能满足研究和确定供电方案的需要。（3）能对负荷预测的可靠性及实现规划目标的可行性进行评价。（4）能满足编写规划文件的要求。,华北电力大学电力工程系,4,2020/5/26,二、负荷预测的内容和方法,负荷预测分类负荷预测按时间分类长期：10年以上并以年为单位。中期：5年左右并以年为单位。短期：1年以内并以日、月、周、季为单位。负荷预测按行业分类八大行业负荷预测。专项负荷预测：第一、二、三产业。负荷预测按特性分类最高负荷、最低负荷、平均负荷、负荷峰谷差、高峰负荷平均、低谷负荷平均等。,华北电力大学电力工程系,5,2020/5/26,国民经济行业用电分类农林牧渔水利业工业制造业、采掘业其他事业房地产、公共事业、卫生、体育、文化、教育、机关城乡居民用电城镇居民生活用电、乡村居民生活用电地质普查和勘探业建筑业交通运输邮电通信业商业,华北电力大学电力工程系,6,2020/5/26,1负荷预测的内容(1)规划区各规划年总负荷水平。(2)逐月的供用电量和供电最大负荷。(3)各规划水平年两个或多个典型日负荷曲线和年负荷曲线，以及负荷各种特征值，诸如年平均负荷率、最小负荷率、最大负荷率、最大峰谷差、最大负荷利用小时数。,华北电力大学电力工程系,7,2020/5/26,2农村电力负荷的特点及新特点特点：,、农村电力负荷大部分集中在夏、秋两季。由于受到气候的影响，高峰负荷出现的时刻也是经常变化的。特别是排涝负荷，完全决定暴风雨的时刻。因此，农村电力负荷的第一个的特点是有很强的季节性。负荷的季节性对电源容量的选择和电力网的运行方式有很大的影响，在规划中应给予充分的注意。,、农村电力负荷的第二个的特点是地区性。,、第三个的特点是利用小时少。一般农村综合负荷的利用小时数为15002000，而工业负荷的利用小时数为40006000。,华北电力大学电力工程系,8,2020/5/26,、第四个的特点是排涝负荷对供电的可靠性要求不同。排涝负荷对供电可靠性的要求与工业一级负荷相比，片刻停电对排涝负荷影响不大，从这个意义上来说，排涝负荷对供电的可靠性要求是低的。但是，排涝负荷不允许长期停电。如果暴风雨后35天内不能将积水排尽，将会造成严重的农业减产。从这个意义上来说，其对供电的可靠性要求很高。因此，在有排涝负荷的地区，进行规划设计时应考虑到这一点。、第五个的特点是负荷密度和功率因数低。就目前农村电气化水平而言，负荷密度通常在575kwkm2的范围内，且同一省份内负荷密度也不平衡，农村电力网的主要用电设备是异步电动机，加之其配套不合理，功率因数通常在0.60.7范围内。,华北电力大学电力工程系,9,2020/5/26,新特点(1)农业排灌用电增加了新领域。(2)乡镇企业用电量显著增加。(3)负荷随季节波动幅度减小。(4)农村生活用电不断提高。,3负荷的分类负荷按行业来划分可分为：地县工矿企业用电、乡镇企业用电、农业排灌用电、农副产品加工用电、及城乡生活用电5大类。,华北电力大学电力工程系,10,2020/5/26,4负荷预测方法对农网负荷预测，可根据负荷的类别，采用下列4种不同的方法进行。(1)用电单耗法。大型企业的用电负荷，诸如地县工矿企业和部分乡镇企业，其用电负荷相对较大，且其产品规模和数量有一定计划，宜采用此法进行预测。(2)年平均增长率法。小型企业的用电负荷，若其产品种类多，产品数量不定，可采用此法预测负荷。(3)系数法。农业排灌负荷，由于其季节性强，设备容量可确定，可采用需用此法预测负荷。(4)典型模式组合法。农副产品加工用电负荷，可根据产业结构及现有用电水平，采用此法进行预测。上述方法属于经典法，在农村电网中，进行负荷预测也采用弹性系数法、回归分析法、灰色预测法等，这些方法我们将在后续章节中详细地加以叙述。,华北电力大学电力工程系,11,2020/5/26,一、农村电力负荷曲线,接在农村电网中的负荷是经常变化的，一般说来它随用户的多少、用电情况的变化而变化，因此，它是一个随机量。有关文献中把农村电网的有功负荷表示成用户数R和时间t的函数即,农村电网中的实用负荷曲线，仅考虑有功功率、无功功率、电流随时间的变化，即以这些数量为纵标、以时间为指标绘制成曲线。,3.2负荷曲线,华北电力大学电力工程系,12,2020/5/26,华北电力大学电力工程系,13,2020/5/26,最大负荷、最小负荷以及平均负荷称为日负荷曲线的特征值，这3个特征值将日负荷曲线划分为3个负荷区，最小负荷以下称为基负荷区，最小负荷与平均负荷之间为腰负荷区，最大负荷与平均负荷之间为峰负荷区。,最小负荷与最大负荷的比值，即，称为日最小负荷率，(用表示)，它反映负荷的变化幅度，其值越小，则变化幅度越大。,平均负荷与最大负荷之比，即，称为日平均负荷率(用表示)，该值反映日负荷变化的不均匀程度，其值越小，表示日负荷均匀程度越差，设备利用率低。,华北电力大学电力工程系,14,2020/5/26,在实用中，为了绘制负荷图方便起见，通常可认为在1h过程中负荷的大小近似不变，这样，负荷曲线便成为阶梯形曲线，如图32所示。,华北电力大学电力工程系,15,2020/5/26,2、最大负荷利用小时数,所谓最大负荷利用小时数，就是负荷如果始终保持最大值，经过后，它所消耗的电量恰好等于负荷全年的用电量。据此定义有,式中E全年用电量；全年中的最大负荷。,华北电力大学电力工程系,16,2020/5/26,3、各种用户的负荷曲线,华北电力大学电力工程系,17,2020/5/26,华北电力大学电力工程系,18,2020/5/26,华北电力大学电力工程系,19,2020/5/26,华北电力大学电力工程系,20,2020/5/26,华北电力大学电力工程系,21,2020/5/26,华北电力大学电力工程系,22,2020/5/26,华北电力大学电力工程系,23,2020/5/26,华北电力大学电力工程系,24,2020/5/26,华北电力大学电力工程系,25,2020/5/26,华北电力大学电力工程系,26,2020/5/26,华北电力大学电力工程系,27,2020/5/26,华北电力大学电力工程系,28,2020/5/26,3.3负荷预测的一般方法,负荷预测的方法是很多的。本书推荐使用单耗法、弹性系数法、外推法、综合用电水平法及负荷密度法。国外，例如日本，采用增长曲线法、三点二次式法、回归分析法，并且也采用弹性系数法；欧洲一些国家则采用仿真法、经济模型法和外推法。近期在学术刊物上，又提出了一些新方法，诸如多元回归和逐步回归法、模糊预测法、灰色模型预测法。在现存的预测方法中，尚找不到一种方法能够取代其余的方法，只能说某一种办法较适合在那种场合，使用单位所希望的是统计工作量小而又准确的方法，且在预测中，常将各种方法的预测结果相互校核。下面介绍几种常用的方法。,华北电力大学电力工程系,29,2020/5/26,一、用电单耗法这种方法是根据产品或产值用电单耗和产品数量来推算电量的，其较适合于近、中期预测。这种方法计算规划年度用电量的公式是,式中D产品用电单耗；Q产品产量：Af不能计算单耗的用电量。不能计算单耗的用电量，可按过去的自然增长规律及今后增减趋势估算。使用用电单耗法时，可按整个城市主要产品进行测算，也可按各个用户分别测算后再行业汇总。,华北电力大学电力工程系,30,2020/5/26,二、弹性系数法弹性系数法一般用来对远期电量水平的预测。所谓弹性系数，是国民经济总产值GNP(GrossNationalProduct)的增长率除电力负荷增长率所得的商，即,式中弹性系数；年平均电力消费增长率；年平均国民经济发展增长率。,式中A规划年度的供电量，万kWh；E基准年度的供电量，万kWh。,华北电力大学电力工程系,31,2020/5/26,弹性系数反映能源消费和国民经济发展的比例关系。现以我国某地区电网的统计数字来说明如何应用弹性系数法来预测地区电网的负荷。根据该区国民经济的发展速度和电力消费增长情况的统计、分析和计算，规划地区电网各阶段的电力弹性系数如表32所示。,华北电力大学电力工程系,32,2020/5/26,从表3-2可见：该市在19631983年20年内，根据国民经济的发展的特点，划分为5个时期来测算电力弹性系数是易于说明问题的。全市5个时期的弹性系数除66年70年和71年75年这两个非正常时期外，均1.071.08，即略大于1，且比较稳定。分析同时期世界各个发达国家的弹性系数的变化也都是这种情况，正如表3-3所示。中国2008年0.58,之前7年均大于1,华北电力大学电力工程系,33,2020/5/26,影响弹性系数变化的因素有：(1)观察弹性系数的表达式(3-14)可知，如果国民经济发展的速度快，而相对说来电力负荷发展的速度慢，则弹性系数小；反之，若国民经济发展的速度慢，电力负荷发展的速度快，则弹性系数大。倘若电力负荷增加，而国民经济的总产值下降，则弹性系数将出现负值。因为弹性系数是表明国民经济总产值发生一个单位的变化时对电力增长的需求，所以电力弹性系数的大小也反映某个国家或某个地区对电能利用情况的好坏。,华北电力大学电力工程系,34,2020/5/26,(2)生产发展是否正常对电力弹性系数有明显的影响。分析规划区的数据可以发现：在“三五”期间的工农业总产值只增长了1.04，而农业生产反而倒退，故弹性系数高达15.38，且农业电力弹性系数反而为负值。(3)国民经济结构成分的变化，是影响电力弹性系数的重要因素。轻工业，尤其是电子工业的发展，由于其电能单耗小，产值高，使电力弹性系数向小的方向偏移。反之，凡是电能单耗高，产值低的产品，如化肥、铸钢等，在其发展中将使电力弹性系数向大的方向偏移。国民经济和电力建设稳步发展，电力弹性系数将趋于稳定。,华北电力大学电力工程系,35,2020/5/26,(4)家庭用电的发展，由于电能消耗不产生产值，因此，将使电力弹性系数增大。特别是现在家庭中电视机、洗衣机、抽油烟机、电冰箱发展得很快，这将是电力弹性系数上升的重要原因。但是，目前国民经济的发展大体上与家庭电气化发展相同步，故对电力弹性系数尚无显著的影响。(5)电力供应不足和节电措施得力，对电力弹性系数的影响很显著。近年来，由于缺电和节约用电的开展，使电力弹性系数向减小方向偏移。(6)气候条件对电力弹性系数也有一定的影响，当气候正常时，农村排灌耗电量减小，农业电力弹性系数将有减小的趋势。,华北电力大学电力工程系,36,2020/5/26,例：改革开放后，由于产业结构的调整，用电构成变化较大，单位产值的用电量有所下降。例如，我国的某一工业城市，“七五”期间产值增长率为7，用电增长率为5，电力弹性系数为0.712；“八五”期间，产值增长率为12，用电增长率为4.1，电力弹性系数为0.34。根据该地区的产业结构、用电性质、各类用电构成，预测该地区在20002010年的电力弹性系数为0.3。若在20002010年内产值安排为10，现在用电量为430000万kWh，则2005年的用电量将为,华北电力大学电力工程系,37,2020/5/26,在确定电网规划年度的总电量，便可用下列公式求取规划年度的计算最大负荷,式中规划年度的计算最大负荷，kW；年最大负荷利用小时数，h。各电网的年最大负荷利用小时数，应根据电网用电实际情况，通过数据统计分析而得，该地区57006200h，取6000h，则,华北电力大学电力工程系,38,2020/5/26,三、外推法外推法是运用历年的时间系列数据加以延伸，来推算各目标年的电量。具体做法是：以各分类电量为因变量，以工农业产值、人均收入为自变量，用回归分析，建立数学模型，反复计算，进行预测。外推法适用于13年的短期预测，在用于长期预测时，其推移趋势常因出现饱和情况而引起较大的误差。,华北电力大学电力工程系,39,2020/5/26,四、年均增长率法年均增长率法是依据式(317)来预测电量的式中An规划区第n年电量；A规划区基础年的电量：年均增长率；n年份。,华北电力大学电力工程系,40,2020/5/26,华北电力大学电力工程系,41,2020/5/26,例如，规划区各年用电量如表3-4所示，试用2000年的用电量A68.3万kWh，预测2005年的电量，=8。,根据最大负荷利用小时数5800h，则2005年的最大负荷是,利用负荷年均增长率法预测2005年的负荷为,华北电力大学电力工程系,42,2020/5/26,例：（义乌用电量）,用98-02数据预测2003、2004年用电量年平均增长率：,2003年：16.48（1+0.284）=21.162004年：16.48(1+0.284)2=27.17,华北电力大学电力工程系,43,2020/5/26,五、负荷密度法,从某地区人口或土地面积的平均耗电量出发作预测。A=sdA:某地区的年（月）用电量s:该地区的人口数（或建筑面积、土地面积）d:平均每人（或每平方米建筑面积，每公顷土地面积）的用电量，称为用电密度。,华北电力大学电力工程系,44,2020/5/26,负荷密度法是一种比较直观的方法，其一般并不直接用来预测整个规划区的负荷值，而是按照行政分区和功能分区。例如南部规划区、北部规划区、东部规划区、西部规划区、市政中心区、市郊规划区；又如城镇工业区、城镇与郊区混合住宅区、农村住宅区、排灌负荷区、家禽牲畜养殖区、作物培育区等。首先计算各分区的历史和现状的负荷密度，然后，依据各地区的发展规划和各分区的负荷特点，推算出各分区目标年的负荷密度。分布在各分区中的重要负荷，可以点负荷单独计算。表3-5给出了某规划区用负荷密度法预测2005、2010、2020年的负荷(万kW)和密度(万kWkm2)。在规划各负荷分区时，应该列写出各分区的负荷分布、负荷性质、新增用电容量及预计负荷发展情况，以及大型养殖厂、排灌站兴建等。,华北电力大学电力工程系,45,2020/5/26,华北电力大学电力工程系,46,2020/5/26,六、回归分析预测负荷,从某一自变量（x）的变化情况来预测某一因变量（y）的变化情况，就是回归预测，它是一种数理统计方法。,当变量之间相关关系的统计规律呈线性关系时称线性回归，否则称非线性回归。,在线性回归中，自变量是一个的，称一元回归，自变量是两个的，称二元回归，自变量是三个或三个以上时称多元回归；其数学手段是最小二乘法。,华北电力大学电力工程系,47,2020/5/26,例：（义乌用电量）,用以上数据预测2003、2004年用电量,建立数学模型：,利用已有历史数据用最小二乘法确定系数a、b,建立误差函数：,华北电力大学电力工程系,48,2020/5/26,使M最小的a、b最合适,构成方程组,求解得：a=6.24b=3.345，,所以预测函数：,预测2003年电量：,预测2004年电量：,实际值：20.1424.07,华北电力大学电力工程系,49,2020/5/26,七、农村用电量的灰色预测1、系统的分类白色系统：内部结构及参数已知的系统黑色系统：内部结构及参数未知的系统灰色系统：内部结构及参数部分已知的系统电力系统负荷预测需要用到历史数据并使用适当的方法去预测未来的负荷，其模型属于灰色的。灰色系统预测的实质是一次累加生成，将原始数列一次累加后，形成明显的指数规律，然后用一条曲线去拟和累加生成，再累减还原即可得到预测值。灰色预测既适用于近期预测，又适用于远期预测。,华北电力大学电力工程系,50,2020/5/26,2、一般模型预测模型可用一阶微分方程来描述,已知：,3、例：,预