吳茵，張智光，苗增強，龔利武，黃柳強，覃芳璐，李濱（.廣西電網(wǎng)公司電力調(diào)度控制中心，廣西南寧　53003；.廣西電力系統(tǒng)最優(yōu)化與節(jié)能技術(shù)重點實驗室（廣西大學(xué)），廣西南寧　530004）

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基于標(biāo)幺化負(fù)荷靈敏度的夏季空調(diào)負(fù)荷計算

吳茵1，張智光2，苗增強1，龔利武2，黃柳強1，覃芳璐2，李濱2
（1.廣西電網(wǎng)公司電力調(diào)度控制中心，廣西南寧530023；2.廣西電力系統(tǒng)最優(yōu)化與節(jié)能技術(shù)重點實驗室（廣西大學(xué)），廣西南寧530004）

摘要：為應(yīng)對夏季空調(diào)尖峰負(fù)荷，在高溫期間合理安排發(fā)電計劃，提出一種針對夏季空調(diào)負(fù)荷的預(yù)測方法。該方法通過尋找每個月的負(fù)荷基準(zhǔn)，將負(fù)荷進行標(biāo)幺化處理，再通過基于靈敏度的分析方法計算由溫升效應(yīng)帶來的夏季空調(diào)負(fù)荷，該法有效消除了經(jīng)濟波動、拉閘限電等不確定因素的影響。利用該方法分析了2008—2014年廣西電網(wǎng)的夏季空調(diào)負(fù)荷，并提出了基于改進的負(fù)荷曲線法，其結(jié)果進一步驗證了基于標(biāo)幺化負(fù)荷靈敏度法的有效性。

關(guān)鍵詞：空調(diào)負(fù)荷；靈敏度；標(biāo)幺化；基準(zhǔn)負(fù)荷；負(fù)荷曲線

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近年來，隨著國民經(jīng)濟的快速發(fā)展和人民生活水平的不斷提高，空調(diào)負(fù)荷的急劇增長已成為夏季電網(wǎng)負(fù)荷特性惡化和電力緊缺的重要原因[1-3]。據(jù)統(tǒng)計，我國部分大中型城市，夏季高峰時段的空調(diào)負(fù)荷比例可達(dá)30%～50%[4-5]，個別城市已超過50%，以致于高峰時段城市電力供應(yīng)難以滿足空調(diào)負(fù)荷快速增長的需求，對電網(wǎng)造成的沖擊是負(fù)荷率下降，峰谷差增大，嚴(yán)重影響了電網(wǎng)電壓穩(wěn)定[6-12]，同時使得調(diào)峰調(diào)頻備受壓力。例如，為滿足不斷增長的空調(diào)負(fù)荷需求，廣西電網(wǎng)每年要投入大量資金用于電廠和電網(wǎng)建設(shè)，調(diào)峰成本很高。所以，如果單純依靠擴大投資規(guī)模、增加裝機備，用容量來滿足短暫的尖峰用電，會導(dǎo)致發(fā)供電成本不斷上升[13]。因此，應(yīng)對夏季空調(diào)負(fù)荷進行有效管理，提高能源使用效率，進而保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行。

多年來夏季空調(diào)降溫負(fù)荷大多采用基于負(fù)荷曲線的方法計算獲得[14-18]。文獻(xiàn)[14]通過最大負(fù)荷比較法和基準(zhǔn)負(fù)荷比較法進行計算，取二者平均值確定空調(diào)負(fù)荷最大值。文獻(xiàn)[15]應(yīng)用最大負(fù)荷比較法分析了重慶電網(wǎng)的空調(diào)降溫負(fù)荷特性、構(gòu)成及發(fā)展趨勢。文獻(xiàn)[16]提出了基于峰谷差率的負(fù)荷曲線修復(fù)方法和基于指定日的集中空調(diào)負(fù)荷估算方法，并根據(jù)浙江省1 a的點負(fù)荷數(shù)據(jù)，估算了浙江省2004年夏季最大空調(diào)負(fù)荷和集中空調(diào)負(fù)荷。文獻(xiàn)[17]基于峰谷差率修復(fù)的負(fù)荷特性曲線法分析了2004年江蘇省夏季空調(diào)負(fù)荷的構(gòu)成。這些方法包括了最大負(fù)荷比較法和基準(zhǔn)負(fù)荷比較法，均可歸結(jié)為基于負(fù)荷曲線的空調(diào)負(fù)荷計算方法，該方法計算簡易，便于理解。但是，曲線法中的負(fù)荷差值并不單一由空調(diào)降溫負(fù)荷造成，影響因素還有經(jīng)濟波動、季節(jié)性負(fù)荷、拉閘限電等。因此，該類方法需要剝離多種影響因素，具有一定局限性。

為剔除經(jīng)濟增長等多種因素對負(fù)荷的影響，本文通過找到每個月的負(fù)荷基準(zhǔn)，將負(fù)荷進行標(biāo)幺化處理，再通過基于靈敏度的方法計算由溫升效應(yīng)帶來的空調(diào)負(fù)荷。該方法有效消除了經(jīng)濟波動等不確定因素對電網(wǎng)空調(diào)負(fù)荷分析的影響，并可直觀地看出氣溫每升高1℃時電網(wǎng)增加的負(fù)荷量，將其視為空調(diào)引起的降溫負(fù)荷。相比于現(xiàn)有方法，該方法在計算空調(diào)負(fù)荷時更具有理論意義，本文的研究成果將為廣西電網(wǎng)制定高峰時段負(fù)荷調(diào)控政策及措施提供科學(xué)依據(jù)。利用基于改進的負(fù)荷曲線法計算了2013年的廣西電網(wǎng)空調(diào)負(fù)荷，與基于標(biāo)幺化負(fù)荷靈敏度的計算方法結(jié)果接近，一定程度上驗證了該方法的有效性。

1廣西電網(wǎng)夏季空調(diào)負(fù)荷特性

1.1負(fù)荷特性分析

分析2008—2014年夏季負(fù)荷數(shù)據(jù)可知，從2008年起，廣西電網(wǎng)夏季的日最大負(fù)荷均出現(xiàn)在7～9月，這3個月是1年中氣溫較高同時空調(diào)負(fù)荷最大的時候。圖1展示了2008—2014年夏季最大日負(fù)荷及峰谷差。由圖1可知，夏季最大日負(fù)荷呈現(xiàn)逐年增大的趨勢，但空調(diào)裝機容量逐年增多，造成降溫負(fù)荷增大，電網(wǎng)峰谷差日益增加。為保證電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性，需要大量的調(diào)峰容量，降低了電網(wǎng)的經(jīng)濟效益。因此，有必要對廣西電網(wǎng)空調(diào)負(fù)荷特性及發(fā)展趨勢進行分析。

圖1 2008—2014年夏季最大日負(fù)荷及峰谷差Fig. 1 The maximum daily load and peak-valleydifference in 2008—2014

廣西電網(wǎng)統(tǒng)調(diào)夏季典型日96點負(fù)荷曲線如圖1所示，選取2013年8月6日（星期三）和2013年8月16日（星期五）的負(fù)荷數(shù)據(jù)進行分析，由圖1可知，2條曲線均出現(xiàn)了早、中、晚3個高峰，但是工作日時段的中、晚2個高峰更加明顯，周末的晚高峰相對工作日有所提前，這是由周末無上下班時段及商業(yè)負(fù)荷提前造成的。每天10:00—22:00是廣西電網(wǎng)空調(diào)負(fù)荷使用的高峰時段，但是18:00—23:00有照明負(fù)荷疊加，因此選擇10:00—18:00作為研究空調(diào)負(fù)荷時間段。2013年8月6日的廣西綜合最高氣溫為34.52℃，而2013年8月16日的為30.16℃，這2 d相差4.36℃，溫度的降低和工業(yè)負(fù)荷、行政負(fù)荷的減少導(dǎo)致了這2 d較大的負(fù)荷差異。根據(jù)對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，由于商業(yè)負(fù)荷的影響，周末負(fù)荷尖峰時刻多出現(xiàn)在晚高峰，而10:00—18:00沒有處于空調(diào)負(fù)荷的高峰時段，因此認(rèn)為工作日的空調(diào)負(fù)荷更具有代表性。

圖2廣西電網(wǎng)統(tǒng)調(diào)夏季典型日96點負(fù)荷曲線Fig. 2 The 96-point load curve of Guangxi power grid in summer

廣西全年的日最大負(fù)荷變化趨勢如圖3、圖4所示，2011年與2012年雖然是相鄰的2 a，但負(fù)荷變化趨勢卻完全不一致。由于受經(jīng)濟、政策的制約，每年負(fù)荷的增長程度并不相同，部分時候甚至出現(xiàn)逆增長的情況。因此，簡單獲取負(fù)荷經(jīng)濟增長量很可能與實際不相符，在負(fù)荷預(yù)測時有必要采取一定的措施去除該經(jīng)濟波動與受限電的影響，本文提出的負(fù)荷標(biāo)幺化方法有效地解決了這一問題。

1.2氣象特性分析

廣西壯族自治區(qū)地處低緯度，北回歸線橫貫全區(qū)中部，屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，年平均氣溫在16.5～23.1℃。全區(qū)大部地區(qū)氣候溫暖，熱量豐富，雨水豐沛，干濕分明，季節(jié)變化不明顯，日照適中，冬少夏多。廣西夏季時間較長，導(dǎo)致了空調(diào)負(fù)荷跨度較長，從每年的4月到10月均有空調(diào)降溫負(fù)荷。

當(dāng)大氣氣溫高于22℃時，空調(diào)負(fù)荷開始上升，但氣溫在22～28℃時空調(diào)負(fù)荷上升速度比較緩慢，廣西電網(wǎng)氣溫每升高1℃負(fù)荷增加不到100 MW；當(dāng)大氣氣溫處于28～35℃時，空調(diào)負(fù)荷隨氣溫上升而急劇上升，氣溫每升高1℃負(fù)荷增加可高達(dá)200～300 MW左右；當(dāng)大氣氣溫上升到35℃以上時，空調(diào)負(fù)荷水平趨于飽和。因此，大氣氣溫28～35℃為空調(diào)負(fù)荷最敏感于日最高氣溫的區(qū)域。

圖3 2011年廣西電網(wǎng)夏季日最大負(fù)荷Fig. 3 The maximum daily load of Guangxi power grid in 2011

圖4 2012年廣西電網(wǎng)夏季日最大負(fù)荷Fig. 4 The maximum daily load of Guangxi power grid in 2012

2基于標(biāo)幺化負(fù)荷靈敏度的計算方法

基于標(biāo)幺化負(fù)荷靈敏度計算方法的整體思路如圖5所示。首先獲取氣象數(shù)據(jù)并將廣西14個地級市的氣象統(tǒng)一成全網(wǎng)的綜合氣象；其次進行數(shù)據(jù)篩分（將工作日與非工作日分開，去除臺風(fēng)天氣等）；然后，對負(fù)荷進行標(biāo)幺化處理；最后，用標(biāo)幺負(fù)荷對氣象進行擬合，利用得到的靈敏度計算空調(diào)負(fù)荷。

2.1氣象及負(fù)荷數(shù)據(jù)處理

由于地域原因，各市氣象條件存在一定差別，在分析全網(wǎng)總負(fù)荷與氣象的關(guān)系時，若只用某市的氣象數(shù)據(jù)來分析，必定會對準(zhǔn)確性造成一定影響，因此計算廣西電網(wǎng)負(fù)荷需要獲取廣西的綜合氣象。利用各市的實際氣象，結(jié)合各市的實際用電情況可以形成地區(qū)加權(quán)多因素混合氣象因素，例如加權(quán)綜合最高氣溫。

圖5基于標(biāo)幺化負(fù)荷靈敏度的空調(diào)負(fù)荷計算流程Fig. 5 The Calculation process of the air conditioningload based on the scaling load sensitivity

以廣西綜合最高氣溫為例，采用式（1）、式（2）來計算綜合最高氣溫：

式中：N為地區(qū)個數(shù)；Pi為各市的負(fù)荷；P∑為全網(wǎng)總負(fù)荷；ωi為各地負(fù)荷占總調(diào)負(fù)荷的權(quán)重；Ti為形成的地區(qū)綜合最高氣溫。

利用該方法還可以獲取綜合平均溫度、綜合最低溫度、綜合降雨量、綜合風(fēng)速等電網(wǎng)負(fù)荷影響因子。該綜合氣象既反映了全廣西整體氣象水平，又考慮了不同地區(qū)氣象對大電網(wǎng)的不同影響程度。

獲取全網(wǎng)綜合氣象因素后，需要對數(shù)據(jù)進行篩分。本文將工作日與周末、節(jié)假日相分離，并去除有臺風(fēng)等極端天氣影響的日子，以及較為明顯的壞數(shù)據(jù)。由于廣西桂北地區(qū)分布著大量小水電，因此廣西電網(wǎng)負(fù)荷在夏季受降雨量影響較大，還應(yīng)排除降雨量大于10 mm的日子。通過篩分后的數(shù)據(jù)更能體現(xiàn)電網(wǎng)的正常運行狀態(tài)，使得計算結(jié)果更為科學(xué)有效。

2.2負(fù)荷標(biāo)幺化方法

負(fù)荷受經(jīng)濟因素和氣象因素影響，例如同樣氣溫下，2008年的負(fù)荷水平和2013年相比區(qū)別很大，因此當(dāng)研究負(fù)荷與氣象的關(guān)系時需要將經(jīng)濟影響剝離。逐月標(biāo)幺化的方法，就是將每月的負(fù)荷數(shù)據(jù)除以當(dāng)月的負(fù)荷水平獲取原始標(biāo)幺數(shù)據(jù)，再對該數(shù)據(jù)進行氣象因素分析研究，最后將標(biāo)幺值乘以當(dāng)月負(fù)荷水平基準(zhǔn)即可還原為有名值，該方法有效去除了負(fù)荷數(shù)據(jù)中經(jīng)濟增長成分。由于每月的負(fù)荷基準(zhǔn)會隨著經(jīng)濟波動而變化，因此將負(fù)荷標(biāo)幺化后負(fù)荷便不會受經(jīng)濟波動的影響，還能有效消除經(jīng)濟逆增長、拉閘限電等不確定因素帶來的負(fù)荷波動。

該方法的難點在于負(fù)荷基準(zhǔn)值的選取，該值應(yīng)能反應(yīng)每個月的負(fù)荷水平并體現(xiàn)各月之間的負(fù)荷差異，在理想情況下應(yīng)該為每個月相同氣象條件下的日最大負(fù)荷值。但是實際中由于累積效應(yīng)等因素的影響，不可能取到完全相同的氣象條件，因此該基準(zhǔn)可擴展為氣象區(qū)間下所有日最大負(fù)荷的平均值。在選取氣象區(qū)間時要注意，該區(qū)間包含于各月的氣象區(qū)間當(dāng)中，且每個月的數(shù)據(jù)樣本都要盡可能的多。經(jīng)過統(tǒng)計得知，從4月到9月，廣西全網(wǎng)綜合最高溫度均有值落在[31，33]℃這一區(qū)間內(nèi)，且每個月獲得的樣本較多，因此選取每個月溫度區(qū)間為[31，33]℃日子的負(fù)荷平均值作為該月的負(fù)荷基準(zhǔn)。每天的最大負(fù)荷標(biāo)幺值可通過式（3）、式（4）獲取。

式中：i為綜合最高氣溫在[31，33]℃內(nèi)的日期序號；Pji為j月第i日廣西電網(wǎng)最高負(fù)荷值；nj為j月綜合氣溫在[31，33]℃內(nèi)的天數(shù)；PjB為j月負(fù)荷水平基準(zhǔn)；P*ji為j月第i日廣西電網(wǎng)最高負(fù)荷標(biāo)幺值。

根據(jù)2008—2013年氣象歷史樣本，可知夏季廣西夏季各月綜合最高氣溫在31～33℃區(qū)間最多，因此選擇每個月最高氣溫在31-33℃時的負(fù)荷平均值作為當(dāng)月的負(fù)荷水平基準(zhǔn)，各月負(fù)荷水平基準(zhǔn)如表1所示。

2.3基于靈敏度的夏季空調(diào)負(fù)荷計算方法

根據(jù)歷史統(tǒng)調(diào)負(fù)荷標(biāo)幺值及氣象數(shù)據(jù)，求得夏季4-9月份的全網(wǎng)標(biāo)幺日最大負(fù)荷需求與最高氣溫的擬合曲線，如圖6所示。得到基礎(chǔ)預(yù)測模型公式為：式中：P*0為全網(wǎng)標(biāo)幺日最大負(fù)荷預(yù)測值；T為全網(wǎng)綜合最高氣溫變量。

表1 2008—2013年各月負(fù)荷水平基準(zhǔn)Tab. 1 Load benchmark of each month in 2008—2013 MW

圖6 2008—2013年統(tǒng)調(diào)負(fù)荷標(biāo)幺值與氣溫的擬合曲線Fig. 6 The fitted curve of the per-unit load and temperature of Guangxi Power Grid in 2008—2013

由擬合情況看出，廣西全網(wǎng)日最大負(fù)荷隨最高氣溫的變化而變化，且相關(guān)性較高。該曲線呈二次拋物線的形狀，最低點位于22℃處，該點為曲線的極值點，說明當(dāng)氣溫高于22℃時負(fù)荷開始上升，可認(rèn)為空調(diào)開啟時對應(yīng)的最低氣溫為22℃。由曲線還可看出，大多數(shù)點落在了[28，35]℃的氣溫區(qū)間內(nèi)，當(dāng)氣溫超過28攝氏度時負(fù)荷增漲較快，空調(diào)負(fù)荷對最高氣溫在該區(qū)間內(nèi)也最為敏感。

根據(jù)擬合的基礎(chǔ)負(fù)荷公式求一階導(dǎo)可以得到各年全網(wǎng)負(fù)荷隨最高氣溫的靈敏度情況，如圖7所示。由于該靈敏度反應(yīng)了負(fù)荷隨氣溫變化而改變的平均值，且去除了經(jīng)濟波動、拉閘限電的影響，因此在夏季靈敏度實質(zhì)反應(yīng)了空調(diào)負(fù)荷的變化情況。

由此可得基于標(biāo)幺化負(fù)荷靈敏度的夏季空調(diào)降溫負(fù)荷計算模型為：

式中：PB為2014年7-9月的負(fù)荷水平基準(zhǔn)；P*為空調(diào)負(fù)荷標(biāo)幺值；P為空調(diào)負(fù)荷實際值；T為空調(diào)負(fù)荷的最低起始?xì)鉁兀?2℃；T為當(dāng)年全網(wǎng)最高綜合氣溫。

圖7 2008—2013年標(biāo)幺負(fù)荷對最高氣溫靈敏度Fig. 7 The sensitivity of the per-unit load to themaximum temperature in 2008—2013

同時，可以得到基于標(biāo)幺化負(fù)荷靈敏度的夏季全網(wǎng)統(tǒng)調(diào)負(fù)荷簡約計算模型：

式中：P*

pre為預(yù)測負(fù)荷的標(biāo)幺值；P*0為預(yù)測基礎(chǔ)日的負(fù)荷標(biāo)幺值，可取前預(yù)測日前2 d作為預(yù)測基礎(chǔ)日；ΔT為預(yù)測日與基礎(chǔ)日的綜合最高溫度差；T0為預(yù)測基礎(chǔ)日的綜合最高溫度。

根據(jù)2008—2014年的最高綜合氣溫、負(fù)荷情況可以得到歷年的空調(diào)降溫負(fù)荷，如表2所示。由圖8可以看出各年空調(diào)負(fù)荷的走勢。從結(jié)果看出，雖然歷年最高溫度十分接近，但由于負(fù)荷基準(zhǔn)的變化空調(diào)負(fù)荷也有較大差距，且呈現(xiàn)出上升趨勢。

表2 2008—2014年空調(diào)負(fù)荷情況表Tab. 2 The table of the air conditioning load in 2008—2014

圖8廣西電網(wǎng)2008—2014年空調(diào)負(fù)荷趨勢圖Fig. 8 The tendency chart of the air conditioning load of Guangxi power grid in 2008—2014

3廣西電網(wǎng)夏季空調(diào)負(fù)荷結(jié)果驗證

3.1基于改進的負(fù)荷曲線空調(diào)負(fù)荷計算法

由于廣西地區(qū)春季全天氣溫比較涼爽，而秋季氣溫在早晚較涼但中午、下午時較高，因此可以將春季電網(wǎng)負(fù)荷作為空調(diào)未開啟時的電網(wǎng)負(fù)荷。而4月份的廣西氣溫剛開始升高，還處于較低溫涼爽的時候，該月距離7、8、9 3個高溫月份較近，因此可以將4月21～23℃乘以經(jīng)濟增長率后的平均負(fù)荷曲線作為當(dāng)年夏季未開啟空調(diào)時的基礎(chǔ)負(fù)荷。

基于改進的夏季空調(diào)負(fù)荷計算的基本思路是：以考慮了經(jīng)濟增長的春季工作日96點負(fù)荷特性曲線的平均值為夏季的基礎(chǔ)負(fù)荷曲線，當(dāng)年夏季最大日96點負(fù)荷特性曲線與基礎(chǔ)負(fù)荷曲線的差值就是當(dāng)年的空調(diào)負(fù)荷曲線。最大日負(fù)荷曲線按夏季最大日負(fù)荷出現(xiàn)的時間來選取，空調(diào)負(fù)荷曲線的平均值就看做是當(dāng)年的空調(diào)負(fù)荷。

3.2基于靈敏度的夏季空調(diào)負(fù)荷結(jié)果驗證

根據(jù)基于負(fù)荷曲線的空調(diào)負(fù)荷計算方法，驗證2013年的空調(diào)負(fù)荷。選取2013年4月工作日中廣西全網(wǎng)綜合氣溫在[21，23]℃內(nèi)的日子，查找歷史氣象和負(fù)荷數(shù)據(jù)庫可知，只有4月22日這一天滿足要求，當(dāng)天的最高綜合氣溫為22.65℃。

廣西電網(wǎng)2013年的日最大負(fù)荷出現(xiàn)在8月13日，當(dāng)日的最高綜合氣溫為35.75℃，最大負(fù)荷為14 888.72 MW。由表1可知，2013年8月與4月的經(jīng)濟增長率為k=13 514/12 913=1.05。因此將4月22日96點負(fù)荷乘以該經(jīng)濟增長率即可得到2013年空調(diào)未開啟時的夏季基礎(chǔ)負(fù)荷曲線，如圖6所示。

用8月13日的96點負(fù)荷特性曲線與基礎(chǔ)負(fù)荷曲線做差可得2013年的空調(diào)負(fù)荷曲線，如圖9中的紅線所示。對96點的空調(diào)負(fù)荷取平均值，得到2013年廣西電網(wǎng)的空調(diào)降溫負(fù)荷為2 255 MW。

圖9 2013年空調(diào)負(fù)荷曲線Fig. 9 The air conditioning load curve in 2013

可以看出，基于靈敏度的夏季空調(diào)負(fù)荷計算方法與基于負(fù)荷曲線的空調(diào)負(fù)荷計算方法所得結(jié)果相近，但前者更大程度地排除了經(jīng)濟波動、拉閘限電及季節(jié)性負(fù)荷等不確定因素的影響。

4　結(jié)語

夏季電網(wǎng)負(fù)荷的增長主要來源于空調(diào)降溫負(fù)荷，排除2012年，廣西電網(wǎng)的空調(diào)負(fù)荷平均每年以9.5%的速度增長。為了滿足日益增長的空調(diào)負(fù)荷要求及降低調(diào)峰成本，亟需找到全網(wǎng)空調(diào)負(fù)荷的計算方法。而現(xiàn)有方法較為單一，多為負(fù)荷曲線法，該方法不可避免經(jīng)濟波動、拉閘限電、季節(jié)性負(fù)荷等因素帶來的誤差。本文提出了基于靈敏度的夏季空調(diào)負(fù)荷計算方法，該方法從全網(wǎng)綜合氣象入手，將負(fù)荷標(biāo)幺化，基于靈敏度計算由溫升造成的負(fù)荷變化量。該方法在改進的曲線法中得到了驗證。

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陳海波（1970—），男，碩士，高級工程師，國網(wǎng)上海市電力公司副總經(jīng)理，長期從事電力企業(yè)技術(shù)與管理工作。

（編輯董小兵）

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吳茵（1979—），女，碩士，高級工程師，主要從事電網(wǎng)調(diào)度運行策劃管理工作。

（編輯董小兵）

Calculation of Air Conditioning Load in Summer Based on Scaling Load Sensitivity

WU Yin1，ZHANG Zhiguang2，MIAO Zengqiang1，GONG Liwu2，HUANG Liuqiang1，QIN Fanglu2，LI Bin2
（1. Guangxi Power Grid Dispatching Control Centre，Nanning 530023，Guangxi，China；2. Guangxi Key Laboratory of Power System Optimization and Energy Technology（Guangxi University），Nanning 530004，Guangxi，China）

ABSTRACT：To deal with the summer peak load caused by air conditioners and to make the generation scheduling reasonalization during days of torridity，this paper proposes a new method to contrapose the prediction of the air conditioning load. Firstly the load benchmark of each month is found and the load data is normalized with per-unit method. Finally，the air conditioning load is calculated based on the load sensitivity to the meteorological factor. This approach eliminates the influence of uncertainties efficiently such as economic fluctuation，power rationing etc. The air conditioning load of Guangxi Power Grid in the summer of 2008-2014 is analyzed with the proposed method，and a load curve method based on the improvement is presented to verify the effectiveness of the scaling load sensitivity method.

KEY WORDS：air conditioning load；sensitivity；per-unit；load benchmark；load curve

作者簡介：

收稿日期：2015-08-24。 2015-08-08。

基金項目：國家自然科學(xué)基金項目（51107011）。

文章編號：1674- 3814（2016）02- 0014- 06

中圖分類號：TM732

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B