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1、 本科毕业设计说明书（论文） 第 10 页 共 54 页1 绪论1.1 本课题研究的目的及意义随着电力工业的发展和电力体制改革的深化，以及电力需求侧管理(DSM)技术的广泛应用，电力行业的管理和电力企业的运营逐步暴露出一些新的问题。比如电价的分类不尽合理，电力用户分类不尽合理，阻碍了市场经济条件下电力资源的优化配置1。现行的电价分类基本上按照用户用电行业和用途划分为居民生活、非居民生活、商业、非工业、普通工业、大工业、农业生产、贫困县农业灌溉28大类。供电部门传统的负荷分类方法，往往是依据用户的经济活动特点进行划分，带有一定的主观性。由于设备构成、生活习惯等因素的影响，具有相同经济活动特点的用
2、户，其负荷特性也并不完全一致。这种分类方法没有考虑用户的用电负荷特性，定价过程中的政策因素多于效率因素，使电价水平既不能反映电力企业的生产成本，也不能适应市场经济的需要，严重阻碍了市场经济条件下电力资源的优化配置3。售电商需要根据电力消费者的电力需求特点、用电行为和用电习惯等不同特征进行市场细分，制定相应的营销策略。由于用户的负荷曲线反映了用户用电行为的特征和偏好，而不同的用电行为对电力系统的生产运行成本影响不同，因此，利用负荷特性曲线的特征对用户进行分类有利于合理电价机制的形成，有助于电力销售公司制定营销策略4。电力用户负荷分类已经成为一项十分重要的基础性工作，负荷定价、负荷预测、系统规划、
3、负荷建模等工作都需要对负荷类型有一个科学准确的分类5。 另外，由于电力负荷数据量不断增大，新负荷指标不断增多，分析变得越来越复杂，这就给负荷特性研究带来了很大的困难。所以，电力负荷特性分析迫切需要一种能快速处理海量数据的技术支持。这就需要把数据挖掘技术引入到电力用户负荷特性的分析中来7。深入研究电力负荷分类的方法及应用，有利于及时掌握用电负荷的变化规律和发展趋势，有利于用电负荷的科学管理，有利于计划用电工作的开展。因此具有重要的理论意义和现实意义8-11。基于数据挖掘技术的负荷特性分析方法应运而生。1.2 电力负荷的特点电力负荷一般可以分为居民用电负荷，商业用电负荷、农、林、牧、渔用电负荷，工
4、业用电负荷以及其它用电负荷等。不同类型的负荷具有不同的特点和规律。但受电力特点（即电能无法大量储存，电力的生产和消费必须在同一瞬间进行）的影响，电力负荷呈现出如下的共同特点：a) 电力系统的负荷是经常变化的，不但按小时变、按日变，而且按周变，按年变。但对电力系统的负荷曲线从每周来分析，负荷的变化是具有周期规律的，如图1.1所示。图1.1 以天为周期的负荷曲线从图中可以看出；负荷每隔几小时不断起伏，具有较大的周期性，即负荷的变化周期为几小时（一天）。但电力负荷并非简单的重复前一个周期，而是存在一个随机分量使每个周期的数值发生改变。正如上面所提到的，电力负荷不但具有天周期，还具有周周期（如图1.2
5、）、月周期和年周期。一般说来，负荷的周周期是比较明显的，在公休日的负荷水平较低，工作日的负荷水平较高，这与人民的生产、生活和学习大都是以周为单位安排计划有关，而且在工作日用于生产的负荷较多，而在休息日所用的生产负荷较少。同样的，电力负荷的月周期和年周期也都与人们的工作、生活规律相关。图1.2 以周为周期的负荷变化图b) 电力负荷同时又是连续的，这是指在负荷曲线上任意相邻两点之间的变化是连续的，不存在奇点，从电力系统的稳定性要求可以找出负荷的连续性的原因。为了保证系统稳定运行，必须避免对系统造成大的冲击，无论是增加或是切除负荷时都要求负荷的变化大小在一定的范围之内。由于这个限制，负荷总量就表现为
6、一个连续变化的过程，负荷曲线一般不会出现大的跃变。另外，由电力负荷的构成分析中可以看出电力负荷还具有非常明显的季节性特点。在比较温和的春、秋季节，由于温度、天气状况适合人们的工作和生活，这两季的负荷受天气影响程度较低。夏季和冬季受气温影响较大，天气的变化将带来降温和取暖负荷的大量增加或减少，呈现出比较明显的季节性特点。因此，如果不考虑经济发展的影响，夏季和冬季的负荷一般来说要高于春秋季的用电负荷，夏季的用电负荷又要高于冬季的用电负荷，这与各类用电负荷的季节性相关。所以我们常常讨论的是有典型意义的夏季与冬季的负荷情况。近几年以来，随着经济的高速发展和人民生活水平的提高，电力供需矛盾日益突出，特别
7、是高温季节峰期用电负荷尤为紧张。2002年，江苏省最大统调负荷达1976.2万kW；2003年，江苏省最大统调负荷达2215.4万kW，高峰时期负荷缺口近300万kW12；2004年，随着经济的进一步增长，江苏全省在夏季高温季节的用电缺口达到900万kW，约占全省用电量的1/3。以江苏为例，在负荷缺口日益增加的同时，负荷的峰谷差进一步拉大，见表1.1：表1.1 江苏省电网电力负荷情况单位：万kW年份最大统调负荷最小统调负荷最大峰谷差1998年1105.7632.2473.31999年1360.6755.2605.42000年1484.3908.1576.22001年1632.6970.6662
8、2002年1976.21212764.22003年2215.41384.3831.11998年2005年期间，江苏全省的最大统调负荷增加了1109.7万kW，增长率达到100.36，最低负荷增加752.1万kW，最大峰谷差增大了357.8万kW。考虑到江苏自2001年开始实行有序用电，进行错峰填谷，实际上最大统调负荷更高，最低统调负荷将有所下降，峰谷差进一步拉大。因此，如何充分挖掘低谷潜力，平衡用电负荷，缓解电力结构性矛盾，已成为摆在电力工作者面前的重要课题。随着国民经济的快速发展，工厂生产和办公条件的改善，特别是人民生活水平的不断提高，越来越多的空调、制冷设备等电器投入使用，这使得夏季特别是
9、高温期间电力负荷的季节性特点更加明显。在夏季高温期间，电力负荷中的空调用电比重较大，在部分城市甚至达到用电负荷的60，空调的普及使得负荷总量随温度改变而改变；尤其是空调的降温负荷，现在已成为夏季高温季节的主要用电负荷之一。从图1.3可以看出，夏季高温期间负荷呈现出明显的峰谷特点，晚十点至早八点为负荷的低谷，九点开始后受工厂生产、特别是办公空调和工厂降温负荷的影响，负荷呈现出急剧上升并在十点左右形成早峰；其后由于下班和午休的影响，负荷下降，形成低谷，而后又在16时左右形成负荷的腰峰；晚上，随着居民降温负荷的急剧上升，在十九时或二十时左右形成了负荷的晚高峰，晚高峰的负荷主要由空调负荷和居民晚间照明
10、负荷组成，并与部分工厂的生产负荷相迭加，一般晚高峰的负荷高于早峰和腰峰的负荷，对夏季负荷高峰的形成有着极大的影响。图1.3 典型夏日负荷曲线如图1.4，冬季负荷，尤其是低温期间的负荷与夏季高温期间的负荷基本类似。在上午十时左右和下午十八时左右，由于空调和取暖设备的大量使用，使得负荷随温度的降低而激增，形成了负荷的高峰。冬季由于工作时间的变化，一般不存在负荷的腰峰。同夏季一样，晚间的负荷高峰也主要有取暖负荷和居民晚间照明负荷组成，高于早峰负荷。图1.4 典型冬日负荷曲线除了温度这个最主要的影响因素以外，电力负荷还受到降水量、湿度、风向等诸多因素的影响。但这些影响因素要视不同地区的实际情况而定，并
11、非都是负荷预测的主要考虑因素。如对于降水量较大的地区，不仅要考虑农业旱涝造成的影响，而且降水量对地区的水电同样要产生作用。对不同地区的负荷特性，如果受其中个别因素的影响较大，应该对此进行特别考虑。总而言之，从长时间观察，电力负荷具有周期性的特点；负荷变化是连续的，一般不会出现大的跃变；同时电力负荷对季节、温度、天气等是敏感的，不同的季节，不同地区的气候，以及温度的变化都会对负荷造成明显的影响。除此以外，随着电力市场的逐步深入，电力负荷会有新的特点出现，如需求侧管理方法的使用（如峰谷分时电价、可中断负荷等），高耗能企业的搬迁都会对负荷特性产生一定的影响，必须在进行分析时对其充分考虑13。1.3
12、国内外研究现状电力负荷是一个周期性和随机性都较强的系统，它与社会、经济、政治、气象等众多的因素有着极为复杂的关系。一方面，电力负荷按一定趋势有规律地发展变化；另一方面，负荷受众多因素的影响，随时都可能发生一定的波动。作为评价电网负荷状况的主要指标之一，与时间有关的静态负荷特性研究一直是电力科研人员的重要课题，在国内外受到普遍重视。1952年，日本成立了由日本九大电力公司、电源开发公司等企业联合组成的“日本电力调查委员会”，负责定期对日本电力负荷进行调查，对负荷特性进行分析，对电力需求进行预测。主要采用最大负荷、最大3日平均负荷、平均电力负荷、负荷率、负荷曲线等指标对负荷特性进行分析。我国也很早
13、就开展了对电力负荷特性的研究。早在1989年就由原能源部颁布了电力工业生产统计指标解释，其中对电力负荷特性分析的指标进行了规定。由于各地区经济发展的不平衡，各地区历史资料积累有一定的差距，因此各地区对负荷特性研究的广度和深度存在一定的差距，采用的负荷特性分析指标不完全一致。2000年国家电力公司开展了负荷特性调研及分析预测，对重点地区采用的主要负荷特性指标和负荷特性曲线进行了汇总10。目前负荷特性分析的主要方法有：a) 负荷曲线分析：通过绘制图表来分析负荷特性，包括年、月、日的负荷指标分析等等；b) 相关性分析：主要包括分析时间因素、气象因素、经济因素等与负荷之间的关系：比如夏季、冬季典型日的
14、负荷特性分析，敏感负荷分析等等；c) 回归分析：是根据历史数据及一些影响负荷变化的外部因素建立不同的回归模型来分析及预测负荷特性。由于各地电力用电特性存在差异，针对不同的地区，必须根据自己的具体情况来进行需求侧管理，通过研究、了解地区负荷特性来指导需求侧管理。对于现有的负荷特性分析的指标，由于是在对大区域、大电网负荷特性进行分析的基础上建立起来的，存在数据量大，新负荷指标数量不断增多，分析复杂，对于市级电力企业进行负荷特性分析难度和工作量较大的特点。和需电量预测分析相比，负荷特性的分析比预测难度更大，目前存在的主要问题：一是目前缺乏系统的负荷资料及负荷分析方法；二是各个行业典型负荷特性曲线的获
15、取以及加工处理比较困难；三是定量分析各种因素（主要是自然因素和政策因素）对整个社会负荷特性的影响有一定难度，缺乏直观的表达手段。当然还有其他一些问题：比如从负荷特性指标体系的建立情况来看，负荷特性指标的建立主要依据经验，其中部分指标能否真实反映负荷变化规律有待验证；负荷特性分析方法主要以定性分析为主，辅以简单的定量分析，有效的定量分析方法较少。1.4 负荷特性分析的意义近年来,随着国民经济的发展和人民生活水平的提高,降温及取暖电器的拥有率及使用率逐年上升，而且这种增长趋势还会加快。统计资料表明，现在江苏省南京市居民每百户拥有空调超过70台。再加上商场、宾馆、写字楼、娱乐场所、机关学校及企事业单
16、位的空调容量，降温取暖负荷在总用电负荷中所占的比重越来越大。由于这些负荷一般构成用电峰荷,气温已成为影响电力负荷的一个敏感因素12，因此必须研究负荷随温度变化的规律，为提高电力负荷的预测精度打下基础，以确保电力系统的安全、经济运行。同时加强电力需求侧管理，运用各种措施减少电量消耗，降低了电网最大负荷。电力需求侧管理的目标就是要努力减少用户在电网峰荷时段的电力需求，其根本措施就是使用户更有效地利用能源，即在满足同样能源服务的同时减少其用电量。通过对用户采用先进技术和高效设备提高终端用电效率，减少电量消耗，取得节省电量的效果。峰荷期间运行的节电设备同时降低了电网最大负荷，也获得节约电力减少系统装机容量的效益，既提升了对用户的服务
