Главная Коллекция "Revolution" Физика и энергетика Анализ влияния эффективной температуры на прогноз нагрузки электропотребления

Анализ влияния эффективной температуры на прогноз нагрузки электропотребления

Анализ и характеристика влияния метеоусловий на прогнозирование нагрузки электропотребления, сравнение вариантов с учетом метеорологических факторов и без. Оценка влияния эффективной температуры на прогноз, относительные погрешности при расчете нагрузки.

Рубрика Физика и энергетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 23.01.2021
Размер файла 332,4 K
рефераты на заказ со скидкой

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Анализ влияния эффективной температуры на прогноз нагрузки электропотребления

Зибарев А.С., студент магистратуры 2 курс, Электротехнический факультет Вятский государственный университет

Россия, г. Киров Научный руководитель: Репкина Н.Г.

Аннотация: в статье анализируется влияние метеоусловий на прогнозирование нагрузки электропотребления, сравниваются варианты с учетом метеорологических факторов и без, строятся графики на основе статистических и расчетных данных, анализируются полученные результаты.

Ключевые слова: электроэнергетика, электропотребление, прогноз нагрузки, эффективная температура, метод календарного планирования.

Analysis of the effect of apparent temperature on the electric load forecasting

Abstract: the article analyzes the effect of meteorological conditions on load forecasting, compares versions with and without meteorological factors, builds graphs based on statistical and calculated data, analyzes the results obtained.

Keywords: electric power industry, power consumption, electric load forecasting methods, apparent temperature, scheduling method.

Введение

Электропотребление является сложным процессом, который постоянно меняется во времени случайным образом. Однако инерционность данного процесса позволяет с удовлетворительной точностью прогнозировать нагрузку, что позволяет современным электроэнергетическим предприятиям принимать решения для управления режимами электропотребления с меньшими потерями.

Актуальная задача энергосбытовых предприятий - разработать математическую модель прогнозирования объемов электропотребления для получения прогнозов с заданной точностью. На электропотребление влияет множество факторов, среди которых метеорологические условия. Основными факторами, характеризующими метеоусловия, являются температура воздуха, сила ветра, влажность и естественная освещенность.

В данной статье анализируется, как учет этих факторов может повлиять на точность прогноза, и как использовать поправки на метеорологические условия более эффективно.

Ощущаемая (эффективная) температура

Известно, что при сильном ветре температура воздуха кажется ниже действительной. Многие ученые исследовали этот факт и вывели методы, позволяющие определить численное значение поправки на скорость ветра при учете температуры. В настоящее время метеорологические станции во всем мире используют не только силу ветра для определения «ощущаемой» температуры, но и влажность, время года, растительность, географическое положение и многие другие факторы. Таким образом, можно рассчитать, как метеоусловия скажутся на ощущении человеком температуры. Для оценки комфортности температурный и климатических условий для человека, австралийский ученый Роберт Стедман в своей работе 1984 года ввел такой показатель, как эффективная температура, [1].

Эффективная температура (ЭТ) - это такая температура при сухом воздухе и отсутствии ветра, которая имеет такой же эффект на организм человека, что и температура при определенном значении влажности и скорости ветра.

Оценка влияния ЭТ на прогноз

В статье исследуется, как учет ЭТ повлияет на точность прогноза электропотребления.

Для оценки этого влияния используется метод календарного планирования, [2]. Также используется методика, разработанная на кафедре «Электрические станции» ГОУ ВПО «ВятГУ», позволяющая рассчитать количественные поправки на метеоусловия.

ЭТ, гЭФ можно рассчитать по упрощенной формуле, выведенной Робертом Стэдманом, °С:

гдеТа - температура сухой колбы (°С),

е - давление водяного пара (гПа),

- скорость метра (м/с) на высоте 10 метров (стандартная высота анемометра).

Давление водяного пара рассчитывается по формуле:

где гИ - относительная влажность воздуха (%).

Прогнозируемое значение нагрузки Р™р для любого часа суток I с учетом метеоусловий можно представить в виде, кВт:

где Рпр - значение нагрузки, рассчитанное без учета метеофакторов;

- поправки значения прогноза с учетом изменения температуры, ветровой нагрузки и изменения освещенности соответственно.

Расчет поправок показан в [2].

Так как в расчете используются значения ЭТ, то поправки АР` и АРеетр в формуле (3) заменим показателем АРЭТ, кВт:

Объектом исследования является город Киров, данные о нагрузке за 2015 год по данным ОАО ЭнергосбыТ Плюс.

Результаты расчета показаны в таблице 1. В столбцах 2, 3, 4 и 5 представлены значения соответственно фактической нагрузки, прогноз нагрузки без учета метеоусловий (1 вариант), прогноз нагрузки с учетом метеоусловий (2 вариант) и прогноз нагрузки с учетом ЭТ (3 вариант) в прогнозируемый день в 12 часов дня. В столбцах 6, 7 и 8 представлены относительные погрешности для 1, 2 и 3 вариантов прогноза.

Таблица 1.

Результаты расчета

Дата

прогноза

р

факт '

кВт

Р

прог '

кВт

Р1

прог '

кВт

р ЭТ

1прог,

кВт

^ прог

^ прог

ЭТ

° прог

25.07.15

12:00

407,88

372,50

362,41

368,07

-0,0867

-0,1115

-0,0976

03.10.15

12:00

505,22

417,55

486,77

505,01

-0,1735

-0,0365

-0,0004

21.02.15

12:00

573,82

549,13

523,70

530,30

-0,0430

-0,0873

-0,0758

21.11.15

12:00

599,87

631,27

610,85

596,38

0,0523

0,0183

-0,0058

26.09.15

12:00

439,56

482,04

456,75

462,28

0,0966

0,0391

0,0517

27.06.15

12:00

420,41

424,71

424,76

419,42

0,0102

0,0103

-0,0023

Анализ результатов

Анализируя полученные данные, можно сделать вывод, что в большинстве случаев ошибка прогноза становится меньше. Более наглядно это можно увидеть на рисунке 1.

Рисунок 1. Относительные погрешности при расчете нагрузки в прогнозируемый день в 12 часов дня (1,2 и 3 вариант расчета)

Как видно, учет ЭТ оказывает большее влияние на погрешность прогноза, чем 1 и 2 вариант. Это говорит о том, что учет метеоусловий положительно сказывается на качестве прогноза. Также на рисунке 1 видно, что в летние месяцы погрешность 3 вариантом становится больше, что говорит о том, что метеоусловия влияют на изменение нагрузки при меньших температурах гораздо больше, чем в теплые периоды. Это в свою очередь означает, что эта модель расчета не является достаточно гибкой и требует доработки метеоусловие прогноз электропотребление температура

ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ ИСТОЧНИКИ

1. Robert G. Steadman: A Universal Scale of Apparent Temperature.

- Journal of Applied Meteorology, 1984: Vol. 23, No. 12, p. 1674.

2. Репкина Н.Г. Задачи автоматизированного управления в электроэнергетике [Текст]: учебно-методическое пособие / Н. Г. Репкина. - Киров: ВятГУ, 2015. - 79 с.

3. Бартоломей П.И. Оптимизация режимов энергосистем: учебноепосо-бие / П.И. Бартоломей, Т.Ю. Паниковская. - Екатеринбург: УГТУ - УПИ, 2008, 164 с..

Бэнн Д.В., Фармер Е.Д. Сравнительные методы прогнозирования электрической нагрузки. - М.: Энергоатомиздат, 1987.УДК 629.331

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены