基于用地规划的远景空调空间负荷预测方法研究

国网浙江长兴县供电有限公司 李建华 周亚明 陈建业

据统计，全国各主要城市的空调负荷在电力总负荷中占比的总体水平在30～55%之间，已成为当前电力负荷调控最受关注的组成部分。同时，随着社会经济发展和人民生活水平的提高，可预见我国空调负荷还将呈现进一步增长态势，电力峰谷差将进一步拉大，由此对电网经济运行，电力供需平衡的冲击也将越来越大。在上述背景下，如何在当前全面实施网格化管理的情况下，掌握各电力用户或供电网格（单元）的空调负荷分布特性、了解空调负荷的变化规律、制订有效的措施来控制高峰时段空调的负荷增长、改善电网负荷特性、提高电网建设及运行的经济性尤为重要。

目前空调负荷的预测大多是面向区域总量的，没有针对具体的用户，也没有细化到网格或单元，更没有区分用户的产业类型，据此制订的降低空调负荷的措施均缺乏针对性。文献[1]提出了最大负荷比较法与基准负荷比较法2种方法，通过分析年用电负荷曲线中各季节的负荷差异，对夏季空调负荷（气温敏感负荷）最大值进行了测算；文献[2]提出了一种温度梯度法，根据用电主体对温度耐受程度不同，将空调负荷分解为居民空调负荷和非居民空调负荷，体现了居民用户与非居民用户对气温耐受程度的差异特征。本文提出一个基于城镇用地规划的远景空调负荷预测实用方法，以此为分区电力需求侧响应目标的制定及多元融合高弹性配电网目标网架优化规划提供决策依据。

1 城镇用地规划及配电网格模型

用地规划（城镇控制性详细规划）是城市、县人民政府城乡规划主管部门根据城市、乡镇总体规划的要求，用以控制建设用地性质、使用强度和空间环境的规划。用地规划包括：土地使用性质及其兼容性等用地功能控制要求；容积率、建筑高度、建筑密度、绿地率等用地指标；基础设施、公共服务设施、公共安全设施的用地规模、范围及具体控制要求，地下管线控制要求；基础设施用地的控制界线（黄线）、各类绿地范围的控制线（绿线）、历史文化街区和历史建筑的保护范围界线（紫线）、地表水体保护和控制的地域界线（蓝线）等“四线”及控制要求。

配电网格模型。网格化是配电系统分层分区管理的一种具体实现方法。参照DSMT配电网格模型定义[3]，提出面向空调空间负荷预测的配电网格模型。配电网格模型架构从上至下依次包括县市/区、统筹区、供电分区、供电网格、供电单元、用电网格、地块共7个层级定义。在基于城市用地规划开展的远景空调负荷预测中，“地块”是负荷预测的基本对象，而用电网格（接入单元）是一个面向用电接入管理的低压供电区域。

2 空调负荷预测的基本方法及面向网格的远景空调负荷预测方法

2.1 空调负荷指标体系

常用于空调电力负荷预测的指标包括两种体系，一是反映不同类型建筑物用能需求的冷/热负荷指标体系，二是反映不同行业电力负荷总需求及空调负荷占比的电力负荷指标体系，在指标取值上，两类负荷指标均需按照本地区全年气候变化、各类建筑用能特征、工作（或居住）者的工作（或生活）习惯、地区经济及用电水平来确定，地区差异非常大。同时在远景负荷预测中，由于地块尚未开发，实际的建筑物类型及产业类型是未知的，因此只能用市政规划中的用地性质来表达（表1）。

表1 不同行业的空调负荷指标

2.2 冷/热负荷指标法

根据冷/热负荷指标进行空调负荷预测是空调负荷预测的基本方法：根据用地规划中各地块的用地性质及各地块的占地面积、容积率，按照表1中的冷/热负荷指标以P=Q×S×r计算出各地块的冷/热负荷；根据不同类型制冷系统的冷热能效得出该地块空调电力负荷数值PE=P/Eη。式中P为地块的冷/热负荷，单位W；PE为地块的空调电力负荷，单位W；Q取该地块冷/热负荷指标的最大值，单位W/m2；S为该地块的占地面积，单位m2；r为该地块的容积率；Eη为制冷系统的冷热能效比，一般为3～5，额定制冷/热量与额定功率（耗电量）的比值，能效比数值越大，表明该产品使用时能源转换效率越高，则在单位时间内耗电量也就相对越少。

2.3 空调负荷占比法

为提高预测的精确性，空调负荷预测需应用到多种预测方法，需通过2种以上负荷预测方法对规划区空调负荷进行预测，以便对空调负荷预测的合理性进行校验。在常规电力负荷预测方法中，地块总负荷大致分为基础电负荷及空调电负荷两个部分，如表1，地块用地性质不同、即产业不同，空调负荷在总负荷中的占比也不同。根据地块的电力总负荷及空调负荷占比求得空调电力负荷PE=P×k。式中P为地块的电力总负荷，单位为W；PE为地块的空调电力负荷，单位为W；k为空调负荷占比。

2.4 面向网格的远景空调负荷预测方法

根据负荷持续用电性质分类，不同行业白天与晚上的负荷同时率分别为：连续生产型（二、三类工业用地）1/0.9、商业服务型（含商业设施、文化、体育、大专院校等用地）0.8/1、公共服务型（医疗卫生、交通枢纽用地）1/0.6、居住型（居住用地）0.2/1、日常工作型（上述4类外的其它用地）1/0.4，负荷高峰发生在白天或晚上两个时段之一。因此，在求得地块的空间负荷预测结果后，根据网格划分，经式汇总，可得到包括用电网格、供电单元、供电网格等在内的各级网格的空调负荷预测结果。式中，为网格的空调总负荷；a为该地块的行业负荷同时率；i=1，2，…，n，为地块数。

表2 远景空调负荷预测值

3 算例与结果

以长兴县某片区为例，首先分别通过空调电力负荷占比和空调冷热负荷两种方法对该区域的地块空调负荷进行计算；其次根据各地块的行业负荷同时率，以供电网格为预测单位对各供电网格的空调负荷进行预测；然后以电力总负荷预测值为基准，计算空调冷热负荷指标法得到的空调负荷占比，并计算该预测结果与常规电力负荷预测中的空调负荷占比的差距；最后根据专家评价，采用最大、最小、加权平均等方法得到各供电网格的空调负荷预测值。

如表2，冷热负荷指标法预测结果比空调负荷占比法预测结果略大，平均偏高7.42%，两种方法的预测误差在合理范围内。根据长兴县域的地理气候及社会经济发展的实际水平，空调负荷预测值拟按最大值取值，由此得到该片区的空调负荷占比平均值为43.06%，空调负荷总值为148.5MW。

综上，冷热负荷指标法及空调负荷占比法是空调负荷预测的基本方法，两种预测结果的误差在10%以内，在合理范围内，说明该地区的空调负荷指标取值基本合理，预测方法实用可行。