基于行业用电特性深度挖掘的用户报装容量饱和度分析

论文总字数：25720字

摘 要

学号：16012219 学生姓名：方炜

指导教师： 王蓓蓓

由于当今社会电能已经成为支撑人们生产生活的最重要能源供给方式，针对当前社会发展对于充足、稳定、安全、高效、清洁电能的需求现状，本文着重研究了负荷特性中的报装容量饱和度问题。用户报装容量饱和度分析目前在传统的用户负荷特性的研究中并未得到足够重视，人们大多还是从功率电压等方面分析负荷特性。本文通过收集用户的报装容量与年最大负荷，选择并剔除其中的异常数据，根据地区与行业等因素对用户进行分类统计，计算出不同地区或不同行业的用户实用系数与阶段系数,根据计算出的结果，分析电力用户的负荷特性。并使用C 语言和MFC编写了一个报装容量饱和度软件，该软件能够读取区域或者行业的年度用电情况进行实用系数或者阶段系数计算，并以折线图的方式展现在程序界面上，通过折线图直接比较区域或者行业的实用系数和阶段系数，并且展示了区域或行业的实用系数与阶段系数随时间演进变化，通过分析计算出的系数和展示的折线图，获取南京市区域或行业的关于报装容量饱和度以及负荷特性的信息，本软件可以为将来的电力系统发展规划提供参考。

关键词：报装容量饱和度；实用系数；阶段系数；软件

Abstract

Today electric energy has become the most important energy of human society, in view of the current social development demand for adequate, stable, efficient and safe electrical energy, this paper focuses on the power user's installed capacity saturation through collecting user installed capacity and annual maximum load, eliminating the abnormal data and classificating according to the regions and industries to calculate practical coefficient and phase coefficien. The load characteristics of power users are analyzed based on the calculated results. We can read the region or industry annual electricity utility coefficient or stage coefficient calculation, and showing its line graph at the interface though writing a software. Through comparing the line charts of different regions' or industries' utility coefficient and phase coefficient directily, we can obtain information on the capacity saturation and load characteristics of Nanjing's regional or industry,which can provide a reference for the development of power system in the future.

Key words: Reported installed capacity saturation; practical coefficient; staged coefficient; software

第一章 绪论

1.1 用户报装容量饱和度分析的背景和意义

电力是国民经济的基础,是社会发展的保障，为用户提供充足稳定、安全高效并且清洁的电能, 以随时满足用户即负荷的要求，是电力系统中的重要一环。因此电力负荷特性的研究一直是研究电力系统的一个重要课题。

由于电能特殊的生产、输送和使用方式,决定了它具有与其他能源不同的特性,即在使用时间上的随机性和发电供电用电上的同时性。受气候变化、产业结构调整、经济发展和人民生活水平的提高，电力负荷也在不断发生着变化，这就造成用电需求上的随机性和不确定性,因此详细、深入、客观的研究电力系统负荷特性,充分掌握电力负荷的变化规律,了解电力负荷特性在不同时期的特点,对整个电网的顺利运行,以及社会国民经济的发展有着极其重要的作用。

七十年代以来，全国一直面临用电紧张的情况，而负荷特性分析及预测工作在计划经济体制下也没有得到应有的重视^[5]。自九五以后，我国供电需求矛盾才有所缓解，电网负荷特性受发电量的制约也已基本解除，各大电网负荷特性趋于正常。因此，现在发展改造电网需要重视起对负荷特性的分析和预测，以做出科学的调整和规划，尽可能在电力系统和电能需求不断增长的同时保证电能被有效利用。

南京由于近年城市化的深入，土地也变得稀缺了，变电站新建的成本和难度也越来越高，而用户的容量需求则越来越高，同时，电网系统的容量利用率仍偏低，变压器和变电站运行效率也没有真正发挥出来，与此相对的，由于大部分地区过高占用报装容量，导致了少数地区容量供应不足，这也是一方面的问题。所以为了安全、经济、高效的使用和配送电能，做好电力负荷特性的分析已经势在必行。而分析用户报装容量饱和度是分析电力负荷特性的一个重要手段，通过对地区及行业内的用户报装容量饱和度进行分析可以得到该地区或者该行业用户未来用电的发展趋势。

1.2 用户报装容量饱和度分析的现状

用户报装容量饱和度分析目前在用户负荷特性的研究中并未受到足够重视，人们大多还是从功率电压等方面分析负荷特性。

1.2.1 报装容量饱和度分析在负荷分析中的应用

报装容量饱和度分析基本很少有被用于已有的负荷特性分析体系，而在现实的电网配电系统中，由于原有的供电方案经济性和效率并不高，导致报装容量远高于实际所需容量的现象大量存在，也就造成了大量的容量投资被浪费。特别是在现代城市业扩报装不断增长的过程中，许多变电站的供电方案较为简单粗放，出线间隔利用率不高，导致了虚高的业扩报装，使得本来就紧张的电网容量更难以有效分配利用，并且可能造成容量分布在地区上的不均衡，某些电力用户可能因此而被挤占应该获得的容量。

所以，通过对某地的报装容量饱和度进行分析，能够发现该地区是否有业扩报装远高于实际运行容量需求的现象，若再详细的对该地按照行业和地区进行分类，还能区分出是哪些行业和哪些地区占用了过高的容量，哪些地区或行业容量供给不足，哪些地区或行业具有良好的容量使用率。在此详细分析的基础上，我们就能够对该地的负荷特性做出一定的判断，对当地未来的电网和变电站发展规划提出有效的建议，以及对产业或地区电能调整的方案能提供有价值的参考。

1.2.2 报装容量饱和度分析常用的数据挖掘技术

目前在电力负荷分析中比较常用的数据挖掘技术大多为定性分析，定量分析较少，目前有以下几种方法：相关性分析，即分析各种因素与负荷的关系等，或者特性曲线分析，即用曲线图的方式来分析负荷随时间变化的特点^[5]。当然还有其他的一些计算分析手段，比如聚类分析，灰色关联分析等等。

由大量文献的研究显示目前电力负荷预测是电力系统负荷研究的主要内容,预测是人们根据历史数据和经验以及现在掌握的信息,利用己经运作成熟的知识和技术手段,预先判断和推测研究对象的未来发展走向或未知状况的结果。人们可以利用预测所提供的未来的信息来为当前做出有利的决策提供可靠的依据。目前采用的预测方法综合起来主要有以下几种类型:经典方法、传统方法和新兴方法等^[14]。

负荷预测的经典技术则是依靠一些简单的变量之间的相关关系对未来负荷值做一个方向性的结论或者仅仅依靠专家的经验。主要有以下几种:分产业产值单耗法、分区负荷密度法、综合用电水平法、电力弹性系数法、平均增长率法。传统预测方法包括时间序列法、回归分析法、灰色模型法等等^[13]。

由于报装容量饱和度分析是对目标用户的合同容量和实际运行容量作出比较后得到分析结果，所以如何分析报装容量饱和度需要围绕对目标用户群做好行业和地区分类，进而对其运行容量和实际负荷进行判断，与报装容量比较过后得到不同维度的分析数据，然后通过这些分析结果进行判断，得到分析结论。

要分析报装容量饱和度的话，首先要确定需要分析的指标，鉴于已获取到的南京市2008年至2014年负控用户信息库数据，分析的指标可以从按地区或行业分类的实用系数和阶段系数等指标入手，通过几类系数的计算分析，得到系数与年份的关系，将结果绘制成曲线图，就可以看出不同地区与行业报装容量饱和度特性。

1.3 本论文主要工作

本文在已获得的南京市2008年至2014年负控用户信息库数据的基础上，对南京市的用户负荷的报装容量饱和度进行分析，并在此基础上编制了一个C 程序，使其能够显示出部分分析结果。

首先介绍一下当前电力系统发展现状和背景，由此讨论负荷特性分析对于电力系统发展的必要性，并考虑报装容量分析对于电力系统发展和变电站新建是否具有意义，为电力系统容量管理提供参考。

对南京市负控数据的分析要先确定分析指标，根据已有的数据是2008年至2014年的报装容量和最大负荷，可以确定分析的指标为实用系数、阶段系数等等。为了能够详细分析南京各地区和各行业的报装饱和度特性，还需要将获得的用户数据按照地区和行业进行归类，并将缺失数据的用户和数据异常的用户剔除出去。

然后根据确定下来的分析指标进行计算分析，并根据这些分析指标得到结论。

然后以Visual C 为编程工具，C 语言为编程语言，设计一个分析报装容量饱和度特性的系统。由于Visual C 具有强大的面向对象程序设计功能，其中的Microsoft基础类库，即常说的MFC（Microsoft Foundation Class Library），功能较强，界面友好，因此适合用来编写面向对象程序^[19]。通过该程序来计算得到某地区或某行业的实用系数与阶段系数，并以曲线图的方式表现出来，能够从最终的结果看出某地区或者某行业的报装容量饱和度情况，进而可以提出相对应的意见与建议，为地区或行业的用户容量与负荷变化作出预测，为改善电网容量布局、新建线路和变电站规划提供参考意见。

最后，在之前工作的基础上，总结分析，得出结论，并对未来负荷发展的研究和业扩报装的规划作出展望。

第二章 用户数据预处理

在本章中，主要进行的工作是通过借鉴以往人们对于行业的分类方法以及南京市的行政分区，将南京市的电力用户以行业和地区两个方面进行分类，并对电力用户的数据进行简单处理后，剔除掉数据不完整和数据异常的用户，为后面的工作做好铺垫。

2.1 用户数据行业及地区分类

在电力系统中，负荷按行业分类可以分为居民负荷、第一产业负荷、第二产业负荷和第三产业负荷。对于不同类型的负荷，其负荷特性也有着不一样的特点，但由于电能本身固有的特性，即使是不同行业的电力负荷，也有着类似的负荷特性。对于不同行业的负荷，其共同点总是处于不停的变化中，每时每刻都在变化，但是通过对电力系统负荷变化的分析来看，这些变化都是存在规律的，具有一定的周期性^[5]。只不过对于不同行业来说，其变化的幅度与周期存在差异。并且负荷变化的周期具有多重性，短以天计，长以年计，这与人们的生活工作规律有关，在生产学习生活中，人们常常是以天、周、月或者年作为单位来安排计划，所以电力系统负荷也就呈现出了这种周期性的规律。而电力负荷的另一个特点就是其连续性，这是基于对电力系统稳定运行的考虑，不允许出现电力负荷的跃变，以保证不会对电力系统产生剧烈的冲击，所以，电力负荷总是呈现出连续变化的特点。另外，电力负荷在特定的时间段会有特别的表现，也就是说，电力负荷受时间的影响，例如，工作日与休息日的区别以及季节性变化。除此之外，电力负荷的变化还受天气温度等因素的影响。以上这几点，对于各个行业也都一样具有普适性。

当然，对用户的行业分类还可以具体到详细的行业类别，除居民用户和第一产业负荷之外，其他产业负荷都可以进一步分类^[1]，例如第二产业可以分为交通运输、电子、电气设备制造业，金属制品，黑色金属冶炼及压延加工业，纺织业，橡胶和塑料制品业，非金属矿物制品业，服装鞋帽、皮革羽绒及其制品业，通用及专用设备制造业，化学原料及化学制品制造业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，食品、饮料和烟草制造业，造纸及纸制品业；第三产业可以分为金融、房地产、商务及居民服务业，批发和零售业，住宿和餐饮业，交通运输业，公共管理和社会组织、国际组织，教育、文化、体育和娱乐业，卫生、社会保障和社会福利业。

不同行业除有共同点之外，也有自己独特的一些特性，例如居民用户和第一产业的负荷相对于其他两个产业来说比较小，而且居民用户和第一产业的负荷受季节和天气的影响更为强烈，这是因为天气的变化会直接影响人们对空调与取暖设备的使用，而第二产业受季节和天气的影响就小得多，并且变化幅度也比较小，因为工业负荷一般总是处于较高运行状态，为了能有高效的产值，工业负荷不会轻易变动，因此其报装容量饱和度也处于较高水平。第三产业的报装容量饱和度就相对较低了。正是因为各行业具有这种差异，所以需要把它们分开分析，这样获得的结果才有较为准确的参考意义。

而对于地区的分类的话，则要看所要分析的目标用户的所在区域的情况，对于南京市来说，地区分类可以直接按照南京市自身的行政区域划分来处理。在南京市负控用户信息库数据表格中，已经有行政区的分类了，只是在近几年在行政区划上发生了些许的变动。由于数据采集是发生在行政区划变动之前，所以地区划分也按照改动之前的行政区划来进行。那么南京市总共有玄武区、秦淮区、建邺区、鼓楼区、白下区、下关区、浦口区、六合区、栖霞区、雨花台区、江宁区、溧水区、高淳区等十三个行政区划。分析的时候，也基本以该行政区划为准。通过不同行政区划内报装容量饱和度的分析，就能看出这些地区的容量利用率如何，是否存在粗放、规划不合理等现象，进而可以针对这些地区提出适当的改进意见。

2.2 异常数据的筛选与处理

由于在获取用户负控信息数据的过程中，可能存在一些原因，例如销户等导致某些用户数据缺失，或者因为一些意外情况导致用户数据与正常值偏差过大，针对于这些异常数据，我们需要将其进行筛选和剔除。

首先将南京市负控用户数据中有缺失数据的用户剔除，这些用户由于有些年份的最大负荷数据没有记录，所以没有分析的价值。然后集合剩下的用户数据，计算其实用系数，将实用系数大于1.2的用户剔除，根据实际经验，这些用户可能在测量上出现了误差，若保留他们，则最后的计算结果可能会有较大偏差。然后保留剩下的用户数据，作为我们的研究对象。

2.3 预处理的结果

通过以上的处理，我们可以得到需要分析的电力用户样本，用户数量如下所示：

表2-1 异常数据的用户的筛选

将这些电力用户按行业分类后可以得到三类产业的用户数量分别如下所示：

表2-2 三类产业的电力用户数量

可以看出，居民及第一产业的电力用户数量非常少，主要的电力用户还是集中在第二产业和第三产业上。

2.4 本章小结

通过以上的分类和异常数据处理，我们可以将获取到的南京市用户负控数据整理清楚，为后续的计算分析工作做好铺垫。同时，也是为了程序处理数据时更加方便，不必再进行加工处理。这是非常必要的。

第三章 用户报装容量饱和度分析

本章主要确定了一些分析用户报装容量饱和度的指标，并通过计算这些指标来对电力用户的报装容量饱和度进行研究。

3.1 确定分析指标

要分析目标用户的报装容量饱和度，我们需要制定一些指标，通过计算这些指标，我们可以对目标用户的负荷水平、负荷特性和报装容量饱和度有较为深入的认识。

3.1.1 实用系数计算

实用系数是可以体现报装容量与实际运行负荷关系的一个重要指标，能够反映用户相对于报装容量的实际负荷水平。

计算实用系数的方法，选取需要分析的年份，将目标用户的年最大负荷中的最大负荷与合同容量，即报装容量相比，得到的系数就是实用系数。若是按地区与行业分类之后，将特定地区或特定行业的用户群进行实用系数的计算，并取得平均值，就能得到特定地区或特定行业的实用系数。

计算步骤的话，分为以下几步：

1）选取已经筛选处理过的样本用户数据，对这些目标用户群进行合适的分类，对于分类好的用户，计总电力用户数为N，令P_ij为第j年i用户的年最大负荷。

2）令i用户的报装容量为P_ibz，则用户每年的实用系数计算如下：

其中η_ij为i用户在第j年的实用系数。

3）另外，在所分析的年份之中，实用系数最大的那一年的实用系数为终期实用系数。终期实用系数计算如下：

其中η_i为i用户的终期实用系数，而P_ijmax则是i用户在这几年中的终期年份年最大负荷。

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