考虑城市微气象的空调负荷削减潜力研究

发布时间：2020-05-05 10:56

【摘要】：空调负荷在夏季负荷中占比大、且具有一定热存储能力,短时间内改变运行状态不会影响用户的舒适性,可以作为柔性资源参与需求侧管理,在负荷高峰期进行负荷削减来缓解电网供电紧张。此外空调属于温度敏感型负荷,受室外温度、湿度等气象因素影响较大,且空调负荷主要集中在大城市城区,还需要考虑包括热岛效应、温湿效应和累积效应在内的城市微气象,本文在考虑微气象的影响下对空调负荷的削减潜力进行了研究。首先,以南京市夏季的气象情况和负荷情况为研究对象,提取空调负荷并对其进行日负荷特性分析,分析了空调负荷与气温的关系,对于日最大负荷与最高温度的相关性进行了研究,初步讨论了电力负荷受气象因素的影响。然后,研究包括热岛效应、温湿效应和累积效应的城市微气象与空调负荷的关系。提出了关于热岛效应、温湿效应的体感温度修正方法,在此基础上建立了考虑累积效应的遗传算法对于体感温度的修正模型,分析了单独考虑一种效应与空调负荷的相关性,并综合三种效应得到与南京市电力负荷相关性更高的人体实感温度,为后文研究微气象影响下空调降负荷潜力做铺垫。最后,在研究空调基本结构和运行特性的基础上,分析了室温变化特性、空调系统的控制方式,推导了空调储热能量公式,建立了考虑微气象的、基于温度调节手段和荷电状态参数建模的聚合空调负荷削减模型,通过仿真验证了模型的可行性,分析了包括室内温度设定值、负荷削减持续时长、负荷高峰到来前提前制冷时长在内的影响空调负荷削减潜力的因素,构建了空调负荷削减潜力表,为电网调度提供了参考依据。
【图文】：

商户,日最大,南京市

-11-(c)中央商场图 2-1 南京市新街口三个商户的 2014 年日最大负荷因此，选取 4 月份温度适宜的一天的日负荷（本文选取 4 月 16 日）作为基本正常负荷，认为 7、8 月份每日消耗的总负荷扣除基本正常负荷即为空调负荷。同时，观察图 2-1 还可发现，在 6 到 10 月时有部分日最大负荷的数据较同月份的数据要低，这可能是由于商户的特殊活动、检测不准确等原因造成的。为了消除这种特殊性，我们将南京核心市区的主要商户的每日负荷进行汇总，并对每个商户在夏季所消耗的空调负荷占总负荷的百分比进行计算，百分比低于30%的用户将不列入统计内。图 2-2 表示为 2015 年南京市区 7 月 23 号日总负

曲线图,南京市,负荷变化,总负荷

南京市负荷变化曲线图
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TB657.2

【参考文献】