基于多元统计及基准负荷比较法的广州市住宅建筑能耗分析

本文针对广州市的气候特点,对广州市住宅建筑开展了能耗统计工作。首先,选取33栋典型住宅建筑进行了能耗统计。而后,采用多元回归分析的方法对影响住宅建筑用电量的各因素(竣工时间、建筑层数和建筑面积)之间的相关性进行了讨论,用标幺值对典型住宅建筑用电量逐月变化规律进行了分析,并与广州市2010年相关统计数据进行了对比验证。最后,针对住宅建筑多采用分体式空调机供冷且空调冷负荷难以采集的特点,采取基于基准负荷比较的方法计算并分析了住宅建筑空调能耗特性及变化规律。本文所得统计分析结果有助于定量了解广州地区住宅建筑能耗组成、影响因素和变化规律,为实施建筑节能审查及建筑能源侧管理提供了参考和依据。

节能减排环境下广东省年最大降温负荷的测算与分析

随着人民生活水平的不断提高和气温的逐步变暖,空调等降温负荷在南方省区尤其是广东省的夏季负荷中所占比重趋于增大,其对电力系统安全和经济运行的影响越来越大。另一方面,节能减排政策的实施也会改变负荷特性。这样,对节能减排环境下的降温负荷进行比较准确的测算和分析对提高整体负荷预测精度具有重要作用,同时也可为制定高峰时段的负荷调控措施提供科学依据,因而引起了南方省区一些电力调度中心的广泛关注。在此背景下,根据广东省2005年至2009年每天96点的负荷数据及同期温度数据,采用最大负荷比较法与基准负荷比较法,测算出广东省在这几年的年最大降温负荷值。之后,对实施节能减排政策前后的负荷变化情况做了对比分析。计算结果与实际情况相符。

城市配电网商业调温负荷特性分析

调温负荷是电网负荷屡创新高的重要原因,对电网的安全稳定运行影响很大。首先,从基准负荷比较法入手,构建了商业区基准日负荷曲线;其次,利用斯皮尔曼相关系数法,分析了调温负荷与气象类因素和负荷类指标的相关性,同时研究了日平均气温和降温负荷的关系;最后,从最大调温负荷及占比、典型日调温负荷、双休日及工作日降温负荷3方面研究了城市配电网商业调温负荷特性。根据分析结果,阐述了降温负荷和取暖负荷的异同,并提出了调温负荷管理建议。

基于残差卷积神经网络的温度敏感负荷辨识方法研究

地区电网负荷特性易受环境温度影响,导致负荷辨识结果往往存在较大偏差,研究了基于残差卷积神经网络的温度敏感负荷辨识方法,有效提高负荷辨识准确率。首先,利用基准负荷比较法,构建了商业各企业基准日负荷曲线;其次,利用皮尔逊相关系数法,筛选出与温度相关性强的温度敏感负荷,同时采用多项式回归模型进一步分析温度敏感负荷与实时温度变化的规律,量化温度因素的影响程度;最后,针对温度敏感负荷,提出利用负荷与温度的多项式回归模型系数构建动态温度敏感负荷特征库,作为辨识模型的输入。将基于残差卷积神经网络的负荷辨识结果与传统卷积神经网络负荷辨识结果进行对比,前者的辨识准确率有较大提升。