Планирование режимных параметров и технико-экономических показателей в сфере обеспечения функционирования электроэнергетики. Построение графика зависимости электропотребления от среднесуточной температуры с помощью программного комплекса "Энергостат-1".
Аннотация к работе
Составляя планы по различным показателям на предстоящие сутки, неделю, месяц, квартал, год, службы и отделы энергобъединений (ЭО) и энергосистем (ЭС) решают задачу планирования энергобалансов - соотношения между потребностью электроэнергии (мощности) и средствами ее удовлетворения. Точные расчеты обеспечивают оптимальное с экономической точки зрения распределение нагрузок между станциями, способствуют осуществлению экономически целесообразных операций по покупке и продаже электроэнергии. Графики режимов работы ЭО и ЭС должны рассматриваться как элементы общего графика работы Единой энергетической системы России. Построить зависимости от среднесуточной температуры и определить коэффициенты функции для: 1. Выполнение задания: С помощью программного комплекса «Энергостат-1» найдем максимальную мощность Р мах, среднесуточную мощность Р сред, суточную энергию W по Смоленской области.На основе проведенных расчетов можно сделать следующие выводы: - В связи с изменением структуры потребления электроэнергии энергообъединений в последние годы возросло влияние метеофакторов на потребление. Для более полного учета влияния метеофактора рекомендуется проводить анализ по двум зонам: летней (сезон без отопления, электропотребление слабо зависит от температуры наружного воздуха), зимней (отопительный сезон), Связь между температурой и электропотреблением существенна и может быть описана достаточно простыми линейными моделями.
Введение
Планирование режимных параметров и технико-экономических показателей является одной из важных задач обеспечения функционирования электроэнергетики. Составляя планы по различным показателям на предстоящие сутки, неделю, месяц, квартал, год, службы и отделы энергобъединений (ЭО) и энергосистем (ЭС) решают задачу планирования энергобалансов - соотношения между потребностью электроэнергии (мощности) и средствами ее удовлетворения. Одним из основных показателей при планировании работы ЭО и ЭС является величина прогнозов ожидаемого электропотребления (потребления электроэнергии и мощности) в целом по системе, группам и отдельным потребителям, узлам электрической схемы. В определенном смысле, величина прогноза электропотребления (далее - ЭП, потребление, нагрузка) является опорным показателем для последующего планирования балансов электроэнергии, мощности и расчетов электрических режимов. Необходимость точного прогнозирования обусловлена технологическими и экономическими причинами. Точные расчеты обеспечивают оптимальное с экономической точки зрения распределение нагрузок между станциями, способствуют осуществлению экономически целесообразных операций по покупке и продаже электроэнергии. Графики режимов работы ЭО и ЭС должны рассматриваться как элементы общего графика работы Единой энергетической системы России.
Исходные данные: Параметр в ПО «Энергостат» период исследования с по
Потребление АО 10201 Температура 10402 15 Ноябрь 2002 15 Март 2003
Задание: электропотребление температура программный
Построить зависимости от среднесуточной температуры и определить коэффициенты функции для: 1. Максимальной мощности Р мах=f (Т0 С)
2. Среднесуточной мощности Р сред=f (Т0 С)
3. Суточной энергии W = f (Т0 С)
4. Сделать выводы
Выполнение задания: С помощью программного комплекса «Энергостат-1» найдем максимальную мощность Р мах, среднесуточную мощность Р сред, суточную энергию W по Смоленской области.
Полученные результаты представим в виде таблицы из Excel.
Для построения графиков отсортируем в Excel: День МВТ МВТ МВТ Град
Рмах W Рсред температура
3 пн. 795 17137 714 -20,9
2 вск. 725 15095 629 -19,5
4 вт. 815 17741 739 -18,2
12 ср. 796 17278 720 -18,2
11 вт. 775 16790 700 -18
31 вт. 708 15324 639 -16,6
9 пн. 775 16988 708 -16,4
16 пн. 785 16840 702 -16,1
15 вск. 759 16319 680 -15,6
16 вск. 719 15358 640 -15,6
30 сб. 710 14944 623 -14,5
1 вск. 735 15027 626 -14,4
17 вт. 779 16788 700 -14,2
14 сб. 717 15461 644 -14,1
6 пт. 774 16710 696 -13,6
8 вск. 728 15064 628 -13,6
24 вт. 806 17273 720 -13,3
19 чт. 793 17122 713 -13
7 вт.,праз. 738 15732 656 -12,5
18 ср. 801 17059 711 -12,4
28 сб. 765 16344 681 -12,1
1 сб. 704 14852 619 -11,9
5 чт. 776 16880 703 -11,6
23 чт. 765 15977 666 -11,5
25 ср. 801 17336 722 -11,1
8 ср. 831 17646 735 -11
23 пн. 787 16773 699 -10,6
15 сб. 693 15155 631 -10,1
5 ср. 814 17968 749 -10
2 пн. 757 16543 689 -9,8
26 чт. 776 16820 701 -9,6
3 пт.,праз. 724 15048 627 -9,5
28 вт. 739 15993 666 -9,5
7 сб. 728 15465 644 -9,1
5 пн.,нек. 764 16263 678 -9
10 вт. 773 17024 709 -8,9
20 пт. 787 17148 715 -8,6
27 пт. 772 16691 695 -8,6
21 пт. 742 15865 661 -8,6
29 вск. 773 16107 671 -8,5
6 вск.,нек. 728 15545 648 -8,5
9 чт. 812 17796 742 -8,5
29 ср. 719 15485 645 -8,5
10 пн. 753 16295 679 -8,4
22 вск. 750 15404 642 -8,1
4 ср. 752 16053 669 -7,9
7 пт. 697 14880 620 -7,9
27 пн. 750 16167 674 -7,5
11 ср. 756 16336 681 -7,4
8 сб.,праз. 609 13320 555 -7,4
13 пт. 725 14911 621 -7,3
17 пн. 778 16893 704 -7
4 сб.,послпр. 742 15554 648 -6,5
26 ср. 749 16034 668 -6,4
9 вск. 634 13478 562 -6,4
2 вск. 697 14480 603 -6,1
29 пт. 728 15245 635 -6
26 вск. 588 13936 581 -6
30 чт. 729 15628 651 -6
21 сб. 737 16100 671 -5,7
31 пт. 756 16208 675 -5,6
3 вт. 747 16012 667 -5,5
14 вт. 762 16867 703 -5,5
25 сб. 703 15159 632 -5
1 сб. 682 15004 625 -5
5 ср. 725 15824 659 -4,8
6 чт. 713 15516 647 -4,8
4 вт. 729 15818 659 -4,7
9 вск. 730 15194 633 -4,6
7 пт. 760 16663 694 -4,5
8 сб. 722 15251 635 -4,2
10 пт. 776 16970 707 -4
13 чт. 792 17228 718 -4
22 сб. 690 15043 627 -3,8
25 вт. 741 16138 672 -3,8
27 чт. 709 15672 653 -3,8
28 пт. 747 16045 669 -3,8
23 вск. 617 14102 588 -3,6
24 вск.,нек. 660 14299 596 -3,6
2 чт.,праз. 691 14491 604 -3,5
24 пт. 751 16009 667 -3,5
12 чт. 706 14829 618 -3,4
6 чт. 777 16969 707 -3,4
24 вск. 669 13454 561 -3,1
13 пн. 821 17608 734 -3
14 пт. 754 16522 688 -3
3 пн. 724 15601 650 -2,8
22 пт. 669 14098 587 -2,5
25 пн. 689 13093 546 -2,4
10 вск.,нек. 661 13931 580 -2,3
23 сб. 655 13797 575 -1,8
15 сб. 641 13881 578 -1,8
22 ср. 746 16366 682 -1,7
12 вск. 765 16343 681 -1,5
21 вт. 754 15889 662 -1,5
18 вт. 765 16530 689 -1,3
19 вск. 678 14335 597 -0,8
26 вт. 689 14898 621 -0,5
14 пт. 662 14641 610 -0,2
30 пн. 712 15830 660 -0,1
11 сб. 773 16487 687 0
19 ср. 740 16301 679 0
20 пн. 741 15692 654 0,2
20 чт. 727 15785 658 0,6
21 чт. 675 14289 595 0,8
13 чт. 671 14854 619 0,9
17 пт. 767 16340 681 1
15 пт. 690 14649 610 1,1
12 ср. 686 15157 632 1,2
18 сб. 718 15485 645 1,7
15 ср. 750 16297 679 1,8
11 вт. 693 15010 625 1,8
1 ср.,праз. 662 14606 609 2,5
16 чт. 741 16183 674 2,6
28 чт. 711 15304 638 2,8
27 ср. 693 15066 628 3,9
19 вт. 679 14149 590 4,7
16 сб. 635 13305 554 5,3
20 ср. 670 14402 600 6,4
18 пн. 679 14007 584 6,9
17 вск. 617 12798 533 7,3
Рассмотрим зависимость электропотребления от температуры Смоленской области. Существенное влияние на электропотребление оказывают метеорологические факторы (МФ) - в первую очередь температура и освещенность. Они в значительной степени определяют глубокие сезонные колебания и суточную неравномерность графиков потребления. Устойчивые сезонные и суточные циклы колебаний МФ и их влияние могут быть представлены в аналитическом виде и использоваться при разработке прогнозов ожидаемых значений потребления на всех циклах планирования и управления режимами. Коэффициент влияния температуры, используемый ЭО на практике для анализа и прогноза потребления достаточно стабилен - диапазон колебаний 0,5 - 1 % на 1 градус (° С).
Для операционной зоны Смоленского РДУ диапазон колебаний 0,2 - 0,4 % на 1 градус (° С).Вместе с тем, в последние годы возникли два обстоятельства, определяющие необходимость более точного и полного учета влияния МФ при планировании и управлении режимами ЭО. В первую очередь, это общее изменение структуры потребления - снижение доли промышленной и увеличение коммунально-бытовой и осветительной нагрузки и, как следствие, увеличение влияния МФ на потребление. Второе - возникновение в последние годы устойчивых аномальных отклонений МФ, особенно температуры наружного воздуха. Указанные колебания метеофакторов вызывают резкие скачки электропотребления, заставляющие срочно вводить дополнительные генерирующие мощности со всеми сопутствующими этой ситуации проблемами - нарушениями диспетчерских графиков, внеплановым расходом топлива, снижением надежности и экономичности режимов ЭО.
Наиболее точными являются коэффициенты, полученные для статистического ряда данных, включающего несколько лет, что обусловлено большим числом наблюдений, принимаемых в расчет.
Полученные коэффициенты Кт.э. используются для прогнозирования потребления электроэнергии для предполагаемой температуры, а также для приведения потребления электроэнергии при фактической температуре к электропотреблению для температурной нормы.
1. Построить зависимости от среднесуточной температуры и определить коэффициенты функции для максимальной мощности Р мах=f (Т0 С).
2. Построить зависимости от среднесуточной температуры и определить коэффициенты функции для Р сред=f (Т0 С).
3. Построить зависимости от среднесуточной температуры и определить коэффициенты функции для W = f (Т0 С)
Вывод
На основе проведенных расчетов можно сделать следующие выводы: - В связи с изменением структуры потребления электроэнергии энергообъединений в последние годы возросло влияние метеофакторов на потребление. Для более полного учета влияния метеофактора рекомендуется проводить анализ по двум зонам: летней (сезон без отопления, электропотребление слабо зависит от температуры наружного воздуха), зимней (отопительный сезон), Связь между температурой и электропотреблением существенна и может быть описана достаточно простыми линейными моделями.
- При рассмотрении совокупности факторов, влияющих на энергопотребление необходимо включать данные основных влияющих факторов - температуры, естественной освещенности, а также дополнительных - влажность, сила ветра.
-На уровне объединений должны обязательно проводиться сбор и обработка метеорологической информации. Учет совокупности метеорологических факторов позволит существенно повысить точность прогнозов режимных параметров энергообъединений и соответственно повысить эффективность планирования и управления режимами.