各种因素影响下的居民夏季用电状况分析

根据北京供电公司夏季降温负荷研究课题的需要，利用城八区1000户居民家庭夏季用电状况抽样调查的数据，采用SPSS软件，对在不同影响因素作用时，居民夏季平均用电水平和空调拥有水平进行了分组分析，以了解在各种分组状况下的差异性，并依据统计学中的均值检验方法，x2检测方法，了解这些影响因子与反映居民夏季用电状况的变量之间的关系，这为制订居民夏季用电管理措施，做好居民用电负荷预测提供了决策依据。     

基于负荷特性分析平台的用户负荷特性及用电行为研究

量化分析用户负荷特性及用电行为时,海量负荷数据会造成庞大工作量,亟需研发出考虑负荷特性的用户用电行为分析平台,为售电主体分析用户用电行为及负荷预测提供借鉴。基于负荷特性指标和用电行为指标,该平台分别研究用户负荷特性和用户用电行为。运用实例结果表明,该平台快速展示了用户负荷特性分析结果及在电价发生变化时对电价的响应,具有简化操作、数据分析等优势。     

上海电网1998年夏季负荷分析

介绍上海电网1998年夏季高峰负荷,比较了1995年以下上海网、负荷增长情况,分析了地区负荷分布、负荷密度以及主变和线路重载、满载情况,为我局1999年迎峰度夏工程和城网、农网改造工程提出重点改造的具体地区。     

南京地区春节负荷特性分析及其预测方法

研究分析了南京市春节用电负荷曲线的形状、走势和特点，综合考虑天气、历史负荷等对春节负荷变化的影响，提出了一种简便的负荷预测方法。该方法通过选取气候条件相似的双休日来预测春节日最大负荷，然后根据日负荷曲线百分比值计算出各点负荷值，工作量较小，预测精度较高。算例表明，这是一种行之有效的春节负荷预测方法。     

江苏电网用电负荷展望

1　 2 0 0 2年 -2 0 0 4年用电负荷预测2 0 0 2年最高用电负荷达到 1 976.2万kW ,同比增长2 1 .0 5 % ,其中常州市增长率最高为 2 1 .5 5 % ,其他城市均在 1 0 %以上 ,全省用电总量苏南地区占 62 .95 % ,其中苏州市占 2 1 .97% ,苏北地区占 1 6.0 4% ,可见江苏南北地区经济发展不平衡带来用电量差距进一步拉大。由此测算 2 0 0 3年全省电网统调用电负荷为 2 2 80万kW ,净增3 2 0万kW ,,增长 1 4.0 4% ,实际上江苏 2 0 0 3年 1季度经济增长 1 3 .6% ,而电力负荷和用电量同比增长了2 4.0 3 % ,部分地区出现电力紧张 ,如苏州、无锡、常州2 0 …     

基于统计检验理论的居民夏季用电影响因素的分析

0 引言 近年来,北京地区夏季用电负荷发生了较大的变化,主要体现在年最大负荷由以往的冬季转到了夏季,而且夏季用电负荷增长迅猛。从表1所列的北京地区1996-2001年夏季、冬季最大负荷统计数据,可以看到,五年间北京地区夏季最大负荷的年均增长速度达到了15.11％,而冬季最大负荷的年均增长速度只有8.72％。     

2006年夏季我国一些主要地区最高用电负荷情况

经统计,2006年夏季我国主要地区最高用电负荷如下。(1)华中电网2006年6月19日达到最高用电负荷为6 047万kW,从2006年6月17日到2006年9月5日止经历80天的迎峰度夏的用电保卫战。(2)华北电网最高用电负荷达到9 646万kW,比2005年增长12.7%;北京电网2006年8月8日最高用电负荷达到1 081万kW,2005年最高负荷为1 065万kW。(3)天津电网2006年8月7日最高用电负荷达到650万kW,2005年同期负荷为611万kW。(4)苏州电网2006年8月14日最高用电负荷达到1 049.2万kW,成为全国首个用电负荷超千万的地级市。(5)河北南部电网2006年6月19日最高用电负荷达到1 4…     

2006年夏季江苏统调用电负荷和日用电量创历史最高纪录

2006年8月的高温,拉动江苏用电负荷和日用电量屡屡刷新历史最高纪录。8月14日,江苏统调最高用电负荷已突破3 800万kW,达到3 827.6万kW,当天的统调日用电量也首次突破8亿kW·h大关,达到8.204 8亿kW·h。根据统计,7月初江苏统调用电最高负荷基本在3 000万kW左右,统调日用电量基本在6.5亿kW·h左右,其后分别在7月12～13日、17～19日和29～31日出现3次用电高峰,并在3次用电高峰期间四创全省用电历史新高,其中7月31日最高的统调用电负荷达3 709.9万kW,统调日用电量达7.803 6亿kW·h,电力负荷水平比月初增加了约700万kW。入秋后,台风并没有给…     

南京市居民冬季用电负荷特性分析

根据近年来居民住宅监测点的数据，研究分析了南京市居民冬季用电的负荷特性，得出日最高负荷随温度变化的数学模型，提出了居民用电市场发展的一些建议。     

电网夏季负荷特性分析及预测

针对夏季负荷波动大,预测难度较大的问题,以河北省南部电网为例,分析河北省南部电网夏季负荷的特点,采用多元线性回归分析法对全网负荷进行预测,预测结果表明该方法可准确预测电网夏季负荷特性,其结果符合实际运行情况。     

2005年夏季镇江地区空调负荷特点分析

介绍了2005年夏季江苏镇江地区电网用电情况,阐述了镇江地区夏季空调负荷的特点,分析了日最大空调负荷和日最小空调负荷与温度、湿度及持续高温等因数的关系,划分了影响镇江地区空调负荷变化的温度敏感区,得出了敏感区内温度对空调负荷影响的结论。这一结论对镇江地区今后的负荷预测具有实际的参考价值。     

南京市夏季气温敏感负荷研究

通过大量的市场调研，针对1996年～2000年南京市夏季供电负荷及气象数据，主要分析了构成负荷快速增长部分的气温敏感负荷特性及其变化规律。认为：影响气温敏感负荷变化规律的主要因素是夏季的类型与宏观的经济形式，南京市的居民用电负荷对该部分负荷影响较大，人们生活舒适度的提高使得敏感点逐年略有下降。     

江苏泰州地区夏季负荷特性分析

近年来江苏省夏季高温负荷持续上升，通过需求侧管理手段改变终端用电方式愈显重要。章以江苏中部的泰州市负荷数据为例，用统计学的方法分析季节性负荷特点及典型日负荷特性，并进一步分析夏季最大负荷与最高温度、最低温度的相关关系，提出季节负荷调整的建议。     

大连市电力负荷及负荷特性分析

利用调查数据分析的方法,从经济发展、经济结构、自然气候、政策法规等不同方面对大连市负荷和负荷特性的发展现状及影响因素做了分析,根据所得结论对改善供需矛盾和负荷特性进行了研究,并对负荷和负荷特性的发展趋势做了预测。     

京津唐电网夏季大负荷分析

通过对京津唐电网夏季大负荷进行定性、定量分析,找到影响电力负荷的因素,总结出电力负荷的增长规律,从而能更准确地预测出未来的负荷增长情况,并针对负荷变化详细分析了京津唐电网大负荷的现状及今后的应对措施。     

华中电网夏季高峰电力供需情况分析

通过对华北地区2001年夏天高峰负荷进行了详细的分析，找出影响华中地区夏季高峰电力供需矛盾的若干因素，同时对今后两三年内的高峰供用电形势进行了预测，提出了相应的对策和建议。     

新冠疫情期间陕西学校暑期短期电力负荷大数据分析

受到2020年新冠肺炎疫情的影响,陕西省内各类学校普遍延期放假现象增加了迎峰渡夏期间的空调电力负荷,对电力系统及设备的安全、稳定运行带来了挑战。为合理规划和安排迎峰渡夏工作,通过建立以地区学校人数模型并参考室外人体热舒适度标准对夏日典型的以空调为代表的大功率电器负荷进行了大数据分析。在此基础上,依据新增负荷大小,分析了我省学校新增空调负荷后的电网运行情况,对变压器和线路的温升情况进行了计算。结果表明了学校集中的城市迎峰渡夏期间电力负荷较重,会出现重载甚至过载情况的线路和变压器。该方法可准确预警学校迎峰渡夏期间的空调负荷对陕西电网安全运行带来的运行风险。     

华中电网2002年夏季最大负荷分析

通过对华中电网2002年夏季最大负荷下发供电形势进行分析，就气温影响负荷、备用容量等问题作了定量的分析，并对省间、网间交换情况作了简单的介绍；对2003年华中电网的夏季高峰负荷作了预测和分析，及提出了相应对策和建议。     

直接空冷机组夏季限负荷问题的分析研究

分析了直接空冷机组夏季限负荷问题的原因,结合山西省部分空冷电厂的运行经验与现场试验,提出了在空冷岛布置风向和风速测点、加装尖峰喷雾系统、加装湿式冷却系统等建议,从而保证直接空冷机组夏季安全满发和经济运行。