空调的负荷特性分析及其对电压稳定性影响的研究_开题报告

随着国家经济的发展，人民生活水平日益提高的同时居民用电量也随之提高。在每年的夏、冬季节，由于空调的使用所产生的空调负荷对电网的稳定产生了极大的影响。根据研究表明，我国大部分地区夏季空调负荷平均已经占到尖峰负荷的30%以上，而一些经济发达地区的空调负荷甚至达到了电网负荷的一般以上。所以说对空调负荷的研究，将为电网调峰，应对负荷变化起到重要的作用。目前，国内外对于空调负荷的研究，主要是从定性上通过电网负荷运行的历史数据对空调负荷进行预测，而从空调本身上出发对其负荷的定量研究较少。

电力负荷特性分析的重要性不言而喻,在国内外都将其作为一个重要课题进行研究。常说的电力系统负荷特性一般而言分为两类： 

（1）负载电压特性或频率特性。分为静态型负荷特性和动态型负荷特性，主要研究当系统受到外界因素影响时，电网电压或频率与功率负荷之间的关系。

（2）负菏的时间曲线特性。指某时间段内负菏与时间变化的关系曲线，体现电网负菏变化特点与趋势。为未来发电计划的制定和地区电网负菏的合理分配提供理论依据。

日本于1953年 成立了由日本九家大型发电集团组建了日木电力调查协会。该委员会的主要职能是对各地区电力负荷做定期调查,并作特性分析,然后预测该地区将来对电力的需求。该公司通过分析最大负荷、 三天最大的平均负荷、 地区平均电力负荷、 电负荷率、 和历史负荷曲线等电力指标对该地区的电网负荷特性进行分析。作为日本电力负荷分析与预估的有关委员会，其在研究指标准的选取和方法上有许多我国可以向之学习和参考之处。

我国于1988年就出台了《电力企业生产统计指标解释》。在指标解释中，对电力负荷特性研究做了规范性地指导，主要指标包括电网最大负荷、电网最大三日平均负荷、平均电力负荷、电负荷率、电力负荷曲线等十四项指标。随着我国电力体质改革的深化。由于区域经济发展和区域的历史数据积累之间的差距，因此各地的负荷特性有所不同差距很大。随着新指标的颁布，市场竞争日发激烈，我国学着在电力特性分析和预测上的研究也取得了多方面的成果。2000年，我国国电公司就在全国范围内多个地区进行了电网负荷特性调研及分析预测，并对分析结果和主要电网详细负荷特性指标、地区电网负荷特性曲线进行了总结，为发电公司的合理经营与良性发展提供了参考依据。随着近年来我国电力用户的增多，我国电力供需之间的矛盾越来越大，因此更深入地进行电力负荷特性的分析的重要性不言而喻。但大部分关于负荷特性的研究都是从网、省区域性的电网进行研究，在理论上的研究较多，从影响因素各个层面上的量化分析较少。目前国内对于电网负荷特性的调查大部分是针对地区电网、 某省（市）的研究，而针对地区行业特点的电网调查比较少。空调负荷出发对电网负荷的研究主要集中在定姓研究，从量上的研究空调负荷比较少。这主要是由于难以确定空调负荷曲线， 而行业负荷曲线还可以由行业大中用户主要的负载曲线来推求，因此根据本行业做出定量分析和负荷曲线得到方便。

由于每年夏、冬季空调的使用所产生的负荷在当季的用电量中占了很大比重，而由于空调负荷所产生的对电网调峰的压力不容忽视，因此研究空调负荷对电网调峰的影响就显得十分重要了。因此本章提出的本文主要研究内容：从家用空调数量的增长角度着手，研究其对电网负荷变化的影响。

二、^范文提纲

1电网负荷研究

1.1负荷特性分析基础

1.1.2负荷特性分析的方法

1.1.3常用的负荷特性指标

1.2电网负荷特性分析

1.2.1年负荷特性分析

1.2.2月负荷特性分析

1.2.3日负荷特性分析

1.3电力消费现状

2空调负荷的计算

2.1从家用空调量的增长估算空调负荷

2.1.1 2006年-2010年人口变化

2.1.2空调保有量计算

2.1.3负荷计算

2.2最大负荷比较法

2.1.1区分工作日和休息日

2.1.2确定比较的月份

2.1.3确定工作时段

2.1.4排除自然增长的影响

2.1.5计算

2.3空调负荷特性的分析

3温度与电网负荷的分析

3.1气候特点

3.1.1夏季气温特点

3.2空调负荷与温度的关系

3.3调节夏季空调负荷的措施

3.3.1推广节能空调

3.3.2大力推广空调蓄能技术

3.3.3设定空调温度

3.3.4增加补贴和调整电价

三、参考文献

著作：

[1]何雪梅. 变频空调对电网电压稳定性影响的研究[D].浙江大学,2013:12-16.

[2] [19]吴蓓,张焰,陈闽江,陈刚,许芸,张凯.空调负荷对城市电网电压稳定性影响的研究[J].华东电力,2006,04:23-27.

期刊文章：

[3] 张宏刚,蒋传文,王承民等.基于气象因素粗糙集理论的负荷预测方法[J].电力系统及其自动化学报,2004,16(4):59-63.

[4] 杜彦巍,林莉,牟道槐,等.综合气象指数对电力负荷的影响分析[J].重庆大学学报,2006,29(12):56-59.

[5]张宏刚，蒋传文,王承民等.基于气象因素粗糙集理论的负荷预测方法[J].电力系统及其自动化学报,2004,16(4):59-63.

[6] 蒋传文,权先璋,李承军等.混沌理论在电力系统负荷预测中的应用[J].武汉交通科技大学学报,1999,23(6):608-611.

[7]权先璋,蒋传文,张勇传.电力负荷的混沌预测方法[J].华中理工大学学报,2000, 28(7):92-94.

[8]康重庆,夏清,沈瑜等.电力系统负荷预测的综合模型[J].清华大学学报,1999, 39(1):8-11.

[9] 尤勇,盛万兴,王孙安.一种新型短期负荷预测模型的研究及应用[J].中国电机工程学报, 2002, 22(9): 15-18.

[10]Hung TC Waste heat recovery of organic Rankine cycle using dry fluids[J].．Energy Conversion and Management，2001，42:539-553．

[11]Hung T C，Wang S K，Kuo C H，et a1．A study of organic working fluids on system efficiency of an ORC using low-grade energy sources[J]．Energy,2010，35(3)：1403-1411．