Page 39 - 电力与能源2022年第五期

刘盼盼, 等: 基于负荷分析平台研究某超大型城市的负荷特性 4 1
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图 8 日负荷特性曲线计算分析结果
地区。
3 结语与展望
图 7 平均年利用小时数
基于负荷分析平台研究了某超大型城市的负
设施的营业时间相符。
2.5 日负荷特性曲线 荷特性, 构建了空间电力电量分析历史指标库和
研究对象: 以年最高负荷日负荷为基础, 以大 典型参数库, 为下一步的空间电力电量需求预测
工作奠定了基础。
用户为统计对象;
在此基础上, 还可以持续开展以下几方面的
数据处理: 数据清洗、 样本动态调整方法;
工作: 持续推进历史指标库的数据维护和治理工
分析维度: 年份、 产业、 行业;
作; 随着研究的深入, 负荷分析典型参数指标还可
统计结果: 单值。
以不断扩充和完善; 开展空间电力需求预测方法
日负荷特 性 曲 线 具 体 计 算 分 析 结 果 如 图 8
和研究工作, 为精准电网规划提供技术支撑。
所示。
收稿日期: 2022-07-12
由图 8 可知, 供电分区中, 日负荷最大的是 B
( 本文编辑: 赵艳粉)
类地区, 日负荷最小和日峰谷差最大的都是 A 类

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