负荷中心范文（精选7篇）
负荷中心 第1篇
云南电网公司电力研究院具有人员学历水平较高、容易掌握和接受新的管理思想和方法、有强大的软件开发团队、有与云南电网公司生产管理信息系统同平台、同架构设计开发的生产MIS系统等特点。基于上述云南电网公司信息化发展的大环境与云南电力研究院的基础与特点, 选定云南电力研究院作为云南电网公司ERP项目试点单位。
通过前期调研发现, 随着业务的发展, 电力研究院目前存在的问题的根源为资源的冲突与协调。其主要表现在资源调配、项目管理、人员发展三个方面。
在资源调配方面:多头管理现象突出, 人员安排经常出现冲突;缺乏全局性资源调配机制和计划, 资源未能得到最优配置, 利用率低, 造成“准备的资源不用, 要用的资源不在”现象;资源控制未和现场实际情况紧密结合起来, 造成有限资源并未用在关键的、合适的、亟须的环节, 资源负荷不均;资源过程管理粗放, 追踪困难, 无法细化工时/标准费率定额以指导资源的精细化管理。
在项目管理方面:主要原因是资源管理与项目计划管理协作松散, 因人员紧张导致项目质量难以保证, 影响客户满意度;对项目人员的时间成本缺乏精细化的控制与管理。
在人员发展方面:员工数量难以满足快速发展的业务需求, 核心员工劳动强度大;缺乏系统性的员工职业发展规划与辅导机制, 员工职业发展受限。
综上所述, 云南电网公司电力研究院在资源优化配置方面已提出了迫切的需求, 亟须在资源优化配置方面取得突破, 建立面向电力生产技术监督、技术服务和科研开发的全业务的资源优化配置平台, 保证业务工作的实时紧密协作, 保证生产任务的均衡、生产计划的可执行性、资源的高利用率、项目交付的客户满意度, 为电网安全、稳定、经济运行提供技术保障。
2 工作中心协同任务分配问题描述
在电力研究院服务型企业运作境下, 企业接收的订单按WBS分解成相互关联的任务, 由传统的每个任务有指定的承接专业所, 转变为每个任务根据其特点可以有多个可选的承接工作中心, 在此条件下产生了多工作中心的负荷均衡优化问题。工作中心任务分配的本质是任务与工作中心资源的映射。
由于任务是按照WBS分解的, 所以任务之间的关联关系呈现出一种树状结构, 用一个无向图GT (V, E) 描述任务之间的关联 (见图 (1) ;顶点|V|=N表示待分配的N个任务, 用ωi表示任务i的完成周期;边E表示两个任务之间的关联, 用eij表示边 (i, j) ∈E连接的两个任务i与j由不同工作中心完成时的协作消耗工时。
用一个无向完全图GP (P, D) 描述K个工作中心的关联关系 (见图 (2) , dpq表示边 (p, q) ∈D连接的两个工作中心p与q的单位协作成本。
设每个任务在K个工作中心中能且只能被分配一次。
式1, 2分别表示各工作中心的负荷与企业的协作成本。
其中, M (i) 表示任务i的承接工作中心, 如M (i) =p表示任务i被分配给工作中心p。式1中Loadp表示工作中心p的负荷, 即所有分配到p的任务i所消耗的资源ωi之和。式2中, 当任务i与j被分配到不同的工作中心, 即M (i) ≠M (j) 时才产生协作成本。协作任务i与j被分配到工作中心M (i) =p与M (j) =q产生的协作成本为:任务i与j的协作消耗工时eij乘以不同的承接工作中心p与q的单位协作成本dpq。
图1、2给出了一个多工作中心任务分配问题的示例。图1描述了一个N=20个任务的无向图GT, 图2给出了K=5个工作中心的关联关系图GP。图中圆圈中的数字分别代表任务与工作中心编号。图1中顶点与边上的数字分别代表任务的完成周期与协作消耗工时。图2中边上的数字代表两工作中心的单位协作成本。表1给出了一个关于图1、2的任务分配方案。
采用一个K×N的任务资源匹配矩阵描述任务与资源的匹配状态。矩阵的元素spi, 代表任务i分配到工作中心p的概率值。因此spi的取值区间为[0,1], 并且每一列的和为1。spi的初始值在满足任务特性要求时取为1/K′i (K′i为任务i的可选承接工作中心数量) , 否则取为0。当最终分配方案被获得时, spi趋近于0或1, spi=1是指任务i被分配给工作中心p。
表2、表3分别显示了与图1、2示例相关的任务资源匹配矩阵初始状态和一个分配方案状态的任务资源匹配矩阵, 不失一般性取K′i=K。
目标函数如式3所示, 目的是平衡各工作中心的负荷 (式1) , 同时最小化企业的协作成本 (式2) 。
(3)
eij:任务i与任务j的协作交互量 (通常用协作消耗工时度量) ;
ωi:任务i的资源消耗量 (通常用任务完成周期表示) ;
dpq:工作中心p与工作中心q的单位协作成本;
spi:任务i被分配给工作中心p的概率;
Cp:工作中心p的能力总和。
从式3可以看出目标函数由两部分组成。第一部分表示当任务i与任务j分别被分配到不同的工作中心p与q时的协作成本, 因此当协作交互量大的两个任务都被分配到同一工作中心完成时, 第一部分协作成本取得最小值。第二部分是一个平方和函数, 它是每个工作中心的能力利用率与满负荷的差值的平方和函数, 在各个工作中心的负荷分配均匀时该函数取最小值。由于第一部分与第二部分都要求极小化, 在式3中未采用权重累加的方式合成目标函数, 而是采用乘积的方式, 这样更能体现每一部分对目标函数影响的敏感性。
3 基于IA的协作优化分配算法
免疫算法是模仿生物免疫系统处理机理和基因进化机理, 通过人工方式构造的一类全局寻优搜索算法。尽管免疫系统具有许多优良的计算性能, 但现有免疫算法模型仍存在一些问题, 主要在抗体的评价形式、抗体的促进和抑制以及记忆库的使用上。抗体评价主要依据抗体与抗原的亲和度, 促进高亲和度抗体和抑制低亲和度抗体, 往往易陷入局部优化, 导致“早熟”。并且, 记忆库仅在产生初始种群时被使用, 在算法以后的过程中仅更新记忆库而不再利用它, 这没有起到加速收敛的效果。葛红等对免疫算法进行了改进, 根据期望繁殖率对抗体降序排列, 然后一次性消除期望繁殖率低的抗体, 试验表明收敛速度有所提高, 但这会使不少较优抗体被一块消除, 不利于有效提高收敛速度。针对现有免疫算法的不足, 提出了基于动态任务资源匹配矩阵的免疫算法, 其主要流程见图3。
免疫进化时首先进行抗原识别, 分析问题及解的特性并进行抗体编码, 本文采用K进制编码, 对参与协同工作的工作中心资源按1, 2, …, K进行编码, 抗体长度为任务数N。若抗体第i个基因位对应的值为p, 则表示任务i被分配到工作中心p进行生产加工。此编码直观, 易于操作, 且不需解码。抗体编码样例见表1。
免疫进化过程中, 首先根据任务资源匹配初始矩阵随机产生规模为popsize的初始抗体群体antiby (t) 。抗体群体根据抗体繁殖率进行免疫选择, 高繁殖率的抗体 (优化解) 被促进, 低繁殖率的抗体 (非优解) 被抑制。通过促进/抑制抗体的进化, 既突出适者生存, 又防止个别个体绝对占优, 实现免疫系统的动态平衡自调节功能。接着, 在这些必要、有效的抗体群体基础上进行免疫操作。经过免疫操作进行免疫进化后, 将会产生免疫接种抗体种群antiby_v、交叉克隆的抗体种群antiby_c、亲和突变的抗体种群antiby_m, 以及募集的新的抗体种群antiby_n, 将这些免疫种群与记忆的较优抗体种群antiby_o合并, 生成下一代免疫进化的抗体种群antiby (t+ (1) 。再在此进化基础上循环进化, 直到满足进化的终止条件, 输出免疫进化的结果。
3.1 抗体的评价与选择
免疫进化过程中, 需要对各抗体进行评价。如果以抗体的适应度为评价指标, 当群体中的某个抗体占据了相当规模, 而又不是最优解时就极易导致过早收敛。采用抗体浓度来抑制规模较大又不是最优解的抗体, 并以信息熵作为衡量相似度的指标, 以期望繁殖率作为评价抗体的标准。抗体的繁殖率计算如下:
式中, fit (v) :抗体的适应度;F (v) :将抗体v作为分配方案代入目标函数式3时对应的函数值;cv:抗体浓度;λac:亲和度阀值;axv, w:抗体v与抗体w之间的亲和度;H (2) :抗体v和抗体w的信息熵, 两抗体所有基因都相同时, H (2) =0;N:抗体的基因长度, 即为待分配任务数;Hi (2) :两个抗体第i个基因位的信息熵;K'i:第i个基因位可选字符个数, 其代表满足任务特性约束, 可完成第i个任务的工作中心个数。
由式4显见, 抗体的期望繁殖率刻画了适应度、亲和度和浓度的关系, 综合考虑了抗体与抗原之间的关系 (即抗体的适应度) 、抗体与抗体之间的关系 (通过抗体的亲和度来评价抗体间的相似程度, 抗体的浓度来表示抗体与其相似的抗体的规模) 。
免疫选择是指在抗体群中依据抗体的期望繁殖率选择抗体。从免疫机理的角度, 免疫选择反映了抗体选择的不确定性以及抗体的抑制与促进机制。本文中按照比例选择规则选择抗体种群中的抗体。在免疫种群中抗体被选择的概率如式5:
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3.2 疫苗的抽取与接种
有效的疫苗对算法的收敛性和有效性具有重要的正面作用, 本算法从动态任务资源匹配矩阵中抽取疫苗, 每代进化过程任务资源匹配矩阵是动态更新的, 通过该方式来获得有效的疫苗, 在深层次上隐含了疫苗也是随抗体进化而不断进化的思想, 更加符合生物的进化规律。通过式6计算免疫进化过程中每代对应的任务资源匹配矩阵, 其中表示第i个基因位出现p的概率;表示个体第i个基因位的编码值。根据任务资源匹配矩阵中值, 当某等位基因上的概率最大且大于某个设定阀值时, 将其作为该等位基因上的疫苗, 最终提取的疫苗如式7所示。
疫苗接种进行特异性免疫 (Specific Immunity) , 有导向性地产生特异性抗体, 利用待求解问题的先验知识有效地加速算法的收敛。针对每代进化得到的抗体种群, 以事先设定的免疫概率, 随机选择父代群体中要进行接种的抗体g1。对选中的抗体g1, 将疫苗Y的基因码依次接入, 通过置换抗体相应基因位置上的码值产生新的免疫抗体g2, 最终形成免疫种群antiby_v。疫苗接种的一个示例如图4所示。
3.3 抗体交叉与变异
交叉是在肯定基因位进化的基础上, 通过基因重新组合产生新的抗体, 使子代能够继承父代的优良基因, 优秀抗体的基因模式得以迅速繁殖并在种群中扩散, 使进化向最优方向进行。当交叉由于基因的局部相似而无法产生新的抗体时, 通过变异可避免寻优过程陷入局部最优, 改善种群的多样性, 引导进化探索新的搜索空间。
本文算法的交叉/变异操作采用两点交叉/变异。对于交叉操作, 根据交叉概率, 随机的从免疫种群中选取两个抗体g1和g2作为父代, 在g1中随机选取两个非零且不相等的基因位x1和x2, 从而得到交叉区间[min (x1, x2) , max (x1, x2) ], 在g2上找到对应的交叉区间, 将这两个区间内基因互换, 就产生了两个新的子代抗体g3和 g4, 这些子代抗体最终组成一个交叉种群antiby_c。对于变异操作, 根据变异概率, 随机从免疫种群中选择抗体g1。在g1中随机选取两个非零且不相等的基因位x1和x2, 得到变异区间[min (x1, x2) , max (x1, x2) ], 对该区间上每一个基因位, 根据动态任务资源匹配矩阵相应的选择概率, 重新组合该区间上的基因, 从而形成新的抗体g2, 这些抗体最终组成变异种群antiby_m。
3.4 算法的特点分析
在本文算法中, 免疫选择将进化群体中较好的候选解确定性地选择参与进化, 提供开拓更好候选解的机会。免疫记忆不仅为问题的解决提供高效求解的机会, 而且为算法的局部搜索提供必要的准备。这一操作与抗体交叉操作及亲和突变操作共同作用, 增强算法局部搜索能力, 使算法有更多机会探测更好的候选解。浓度抑制可确保种群中相同或相似的抗体不会大量繁殖, 其作用不仅在于保存好、中、差的抗体, 而且减轻了免疫选择算子选择存活抗体时的选择压力。免疫选择的作用在于:不仅给适应度高的抗体提供更多选择机会, 而且也给适应度及浓度皆低的抗体提供生存机会, 使得存活的抗体种群具有多样性, 这一机制主要反映了抗体促进和抑制机理以及抗体选择的随机性。本文在抗体种群初始化与募集新成员时, 采用基于动态任务资源匹配矩阵的抗体产生方法, 通过该方法产生的抗体能够微调群体多样性及增强全局搜索能力, 而且由于考虑了动态的任务资源匹配概率, 能够加快算法的寻优速度, 同时使算法随时有自我抗体被引入而具有开放式特点。这些算子相互作用, 使算法具有如下特点:
1) 抗体的选择受适应度与浓度的制约, 是确定性和随机性的统一;
2) 抗体交叉与变异体现了邻域搜索及并行搜索的特性;
3) 搜索过程中处于开采、探测、选择、自我调节的协调合作过程, 体现了体液免疫应答中抗体学习抗原的行为特性;
4) 搜索过程处于开放, 随时有自我抗体被加入进化群体, 以增强群体多样性, 提供产生更好解的机会的同时能够加快算法的寻优速度。
4 仿真
算法仿真环境为Windows XP操作系统, 3.0GHz CPU, 1G内存。仿真工具采用Matlab7.0。基于动态任务资源匹配矩阵的免疫算法参数选取为:进化代数100, 种群规模50, 种群中交叉产生的个体比率为0.4, 变异产生的个体比率为0.2, 接种疫苗的个体比率为0.2, 募集的新个体比率为0.1, 记忆的优良个体比率为0.1, 优异基因抽取阀值为0.85, 亲和度阀值为0.85。
在算法运行初期, 会出现优异的基因未能达到抽取的阀值, 导致在接种操作时无疫苗使用, 而能够体现基因特异性信息的任务资源匹配矩阵随着抗体种群的进化而不断进化, 因此, 此时采用依据动态任务资源匹配矩阵产生新的抗体种群是疫苗接种种群的最佳替代, 可有效避免无疫苗可用而引起的算法的寻优效率降低的缺点。对本文第一节中的示例问题进行仿真, 该问题中所有工作中心的初始负荷为0, 其免疫进化过程如图5所示。
图5中标识了每代最优任务分配方案对应的目标函数值、协作成本函数值及平方和函数值, 分别对应公式3的函数值及式3中第一、第二部分的函数值。其中目标函数值与协作成本函数值共用图中左侧纵坐标轴, 平方和函数值使用右侧纵坐标轴。从图中可见, 算法进化至第44代取得最优分配方案。由于该问题中设定, 决定了工作中心之间具有互换性, 因此算法进化过程中将寻找到多个最优分配方案, 并且当且初始负荷为0, 多个最优方案中的任何一个方案对于该问题都是无差别的。表4给出了最优任务分配方案。
图6标识了该最优分配方案对应的各工作中心的能力、负荷、利用率、最高利用率、平均利用率及最低利用率状态。综合图5与图6可见, 本文提出的算法实现了平衡各工作中心的负荷的同时最小化企业的协作成本。
在实际的企业运作中由于有新项目订单情况, 存在为新增加任务进行分配的问题, 解决该问题有两种方式:一是将新任务与原任务作为一个整体重新进行任务分配;二是在保持原任务分配方案不变的前提下, 对新增加的任务再分配。现假设企业有新项目订单到达, 需对新增任务进行分配。图7给出了新增任务的任务关联图, 新增任务的任务资源匹配初始矩阵如表5所示。
第一种方式采用本算法重新计算即可, 但在实际生产中由于产生的分配方案将作为计划调度等系统的重要数据输入, 该种方式不但涉及任务重分配计算成本, 而且还将涉及重计划/调度等成本。故在实际应用中, 该方式较第二种方式虽然可能获得相对较高质量的解, 但仍较少采用。下文给出了在保证原分配方案不变的基础上, 运用提出的免疫算法对新增任务进行分配, 即动态的任务再分配。由表5可知, 此时问题的初始状态为, 且由于是在已有任务分配的基础上进行任务分配, 所以各工作中心的初始负荷不为0。因此, 对新增任务进行再分配, 不仅可以验证该算法在处理新增任务分配问题的灵活性, 同时还可以将其作为一个当且初始负荷不为0的新的任务分配问题 (初始负荷不为0, 更能代表企业实际运作中的多工作中心任务分配问题) 。
表6给出了新增任务在表4给出的任务分配方案的基础上, 进行任务再分配获得的新增任务的优化分配方案。图8给出了任务再分配后新的优化方案对应的工作中心负荷状态。从图8中可以看出, 该任务再分配结果可以满足实际的生产需要, 同时验证了算法在解决多工作中心任务组合优化分配的有效性。
5 结束语
负荷中心 第2篇
随着我国经济的发展,人民生活水平不断提高,用电量急剧增加,城市符合密度不断扩大。我国配电网络系统大都是八十年代以前搭建的,由于电网建设规划、资金等方面的原因,配电网系统发展缓慢,无法满足用电需求,严重影响供电可靠性。据不完全统计,城市停电故障中,85% 以上的故障都是由配电系统故障引起的,它对供电可靠性的影响很大。
世界各国都已普遍开展了配电可靠性研究,其中一些先进国家可靠性技术发展迅速,并取得了良好的经济效益。我国配电可靠性的管理和研究起步较晚,目前的配电可靠性水平与国际相差很大。而我国经济发展迅速和城网改造已全面展开,迫切要要对配电网络系统进行科学、合理的规划。因此,对配电系统的可靠性进行研究,势在必行,它在保证供电质量,提高经济和社会效益等方面具有重要的作用,对配电可靠性进行研究和评估具有十分重要的意义。
2配电可靠性评估指标的建立
配电系统的接线方式有树状、环状、网状等多种,为了减少馈电回路中设备发生故障的数量,保证系统发生故障时或者检修期间失去电源的总负荷最小,我们国家通常采用环网接线开环运行的接线方式。因此本文在进行可靠性评估时以此方式进行研究。
配电可靠性指标体系是配电可靠性评估的基础,是衡量系统可靠性的重要依据,其具有以下三个基本特点:1. 配电系统可靠性指标具有明确的物理意义,可作为衡量尺度反映配电系统的运行状况;2. 配电系统可靠性指标是通过计算配电系统的所有运行历史数据得来的;3. 配电系统可靠性指标通过计算配电系统元件数据得出来的。因此,从配电可靠性评估的基础出发,采用“负荷点可靠性指标”对配电系统进行可靠性评估。
负荷点可靠性指标是单独负荷的供电连续性指标,其以等效元件指标表示,将配电系统缩小为一个负荷与电源分开的等效元件。负荷点的可靠性指标有负荷点的平均停运持续时间rs、平均停运时间US和故障停运率λs。
在配电系统中,负荷点负荷规模小,负荷的大小和特征很难用简单的数学模型描述出来;而且还有很多配电系统统计工作缺乏,负荷模型得到很困难。因此,我们采用平均负荷来表征每个负荷点的负荷参数。
故障停运率是指一年中负荷点因电网元件故障而停电的次数。一个负荷点的故障停运率的大小反应了该负荷点的供电可靠程度,在供电路径中合集数目越多,则其停电次数越多,供电网络越不可靠。其计算公式如下:
平均停运时间是指负荷点的平均每次停电时间。平均停运时间反映的是该负荷点的供电可靠性,其值越大,负荷点的供电越不可靠。其计算公式如下:
平均停运持续时间是指负荷点从停电到恢复供电的时间,平均停运持续时间可反映出停电事故发生后供电恢复的类型,如在有备用电源的电网中,其停电后恢复供电时间短,r值就较小。其计算公式如下:
式中 , λi,λi^'——第i个设备的故障率和计划检修率;
——第i个设备的平均故障修复时间和平均计划检修时间。
3配电系统可靠性的评估方法及算法
故障模式影响分析法是一种可靠性工程中使用最广泛的分析方法,该方法利用元件的可靠性数据建立故障模式影响表,利用之前选定的可靠性准则,对系统状态分进行检测,进而进行评估的一种检验方法。这种方法不仅适用于简单的放射网络,而且可适用于有负荷转移设备的复杂网络,只是当系统结构复杂时,建立故障模式影响表略显复杂。
故障模式影响分析法的配电可靠性评估的基本思路是首先对系统负荷点的失效形式进行总结,并确定故障类型;接着对各个故障进行分析,并建立故障影响报表,将这些故障影响报表按照对应关系放在预想事故表中;根据负荷点的具体失效形式从预想事故表中提取相应的结果,从而得出负荷点的可靠性指标。
其中,负荷点失效主要有两种,一种是结构性失效,即指当负荷点和电源点之间的所有通路都断开时,该负荷点全部失电。这种失效可通过寻找最小割集的方法判断出可能的停运组合;另一种是功能性失效,即指综合考虑到各元件的负载能力以及配电系统的电压约束,如果一个故障事件的发生引起了整个网络超过约束,则这种失效可通过断开该负载或者更换负载的方法解决。这种失效可通过寻找元件组合的方法来判断可能引起的停运组合。配电系统高阶故障发生几率极低,而且一阶故障发生概率搞,且系统对一阶故障敏感,因此三阶及以上的停运事件不予考虑。
最小割集算法步骤如下:
Step l系统信息初始化:
连接数据源,访问数据库,建立源点与负荷点链表并通过设备分布表确定元件关系。在以支路类为元素的类数组中保存原始的系统拓扑数据。
Step 2对负荷点链表中的每一负荷点进行搜索,并按以下规则进行编码,得到新的负荷点支路表:
首先对输入支路和输出支路进行编码;然后对无向支路进行编码,并复制该无向支路用来反映信号流的双向流动;接着给负荷点分新支路并进行编码;最后对之前复制出的无向支路按照上述顺序的相反顺序进行编码,即可体现出潮流的双向流动。
Step 3形成负荷点的最小路:
为防止复制的支路成为其自身的前趋支路,采用如下方法进行逻辑检测:复制支路的新编号与无向支路的新编号只和是否等于负荷点支路的新编号的二倍。如果是,则其为自身拷贝,不插入前趋支路链表,否则将该支路插入前趋支路链表中。按上述方法对系统每一支路进行判断,分别得到其所有的前趋支路;采用递推算法从Step 2新建立起的支路链表中获得从源点到负荷点的最小路;并根据新旧支路对应关系,将最小路集用原支路表示;根据支路和元件的对应关系,得到采用二进制编码的元件最小路矩阵。
Step 4求最小割集:
如果最小路矩阵中的某一列都是1,则矩阵中此列就是其一阶最小割集;如果再将最小路矩阵中任意两列相加,相加后都是1,则此两列中元件就是其一个二阶割集;依此类推。因此可采用组合法求解其最小割集。值得注意的是,在求矩阵的2阶至n阶割集时,其比须校验是否包含1到 (n-1) 阶最小割集。若包含,则此割集舍去。具体方法如下:
研究两个割集I和J,I是n阶最小割集,J是nj阶最小割集,n
如果 {A} 的非零元素个数等于阶数ni,则J不是最小割集,舍去。
Step 5重复步骤Step 2- Step 4直到负荷链表搜索完毕。
4结论
负荷中心 第3篇
1 资料与方法
1.1 一般资料
收集2001年2月至2006年12月经冠状动脉造影影诊断的冠状动脉硬化型心脏病137例,其中心绞痛110例,急性心肌梗死恢复期(6周以内)17例,陈旧性心肌梗塞10例。其中男性100例,女性37例,年龄43～77岁,中位年龄68岁,所有病例经冠状动脉造影证实有1支或1支以上重要冠状动脉直径狭窄≥50%。另选84例运动试验阴性的正常人为对照组,其中男性57例,女性27例,年龄38～72岁,中位年龄65岁,经统计学处理2组间年龄、性别无显著性差异。左右束支传导阻滞和心室肥厚等不纳入本试验。
注:*P<0.05,**P>0.05
1.2 方法
按改良Bruce方案依病患情况行次极量或极量平板运动试验。运动中或运动后出现缺血型ST段压低≥1mm,持续1min以上为运动试验阳性。所有病例分别选择运动前静息及运动峰值时ST段下移程度最大时的12导联心电图进行测量分析。ST段下移值测量J点后80ms。QT间期终点判定方法:(1)T波与等电位线的交点;(2)T波与U波间的切迹;(3)T波降支切线与等电位线的交点;各导联连续测量3个QT间期取平均值,每例可测量导联数不少于8个,QTd为最大QT与最小QT间期的差值。
1.3 统计学处理
计量资料采用(x-±s)表示,2组间数据比较使用t检验,P<0.05为差异有显著性。QTd与ST段关系以直线回归法作相关分析。
2 结果
冠心病组运动后QTd和ST段下移值均明显增加,统计学上有显著性意义(P<0.05),正常组运动后QTd轻度减少(P>0.05),而ST段下移值运动前后无明显变化,结果见表1。运动后QTd增大与ST段下移值之间呈正相关(r=0.52)。
对照组与病例组间运动前后2组间ST段及QTd值具有显著性差异。
以平板运动试验后ST段压低≥1mm及QTd≥60ms为阳性标准值对其诊断价值的评估,见表2。
发现QTd≥60ms对冠心病诊断的敏感性、特异性和准确性均优于传统的ST段标准。
3 讨论
冠状动脉粥样硬化性心脏病是指冠状动脉粥样硬化使血管腔阻塞,导致心肌缺血、缺氧而引起的心脏病,它和冠状动脉功能性改变(痉挛)一起统称为冠状动脉性心脏病,简称冠心病(coronary artery disease,CAD)[2]。据资料表明[3],冠心病是危害中老年人身体健康的主要疾病之一,我国发病率约为3%左右,占死亡人数40%以上,因此及时发现和检出冠心病患者中的高危人群并及早干预可有效地预防冠心病及其严重并发症的发生。
冠状动脉造影术目前仍作为冠心病诊断的“金标准”,目前多数学者认为冠状动脉造影中冠状动脉狭窄≥50%可诊断为冠心病[4],本研究也采用此标准作为病例组的筛检。
在冠状动脉性心脏病的无创性检查方面心电图仍是诊断冠心病最常用的检查手段。慢性冠脉供血不足在心电图上表现呈多种形式,其最有诊断价值的为ST～T改变。ST～T改变是缓慢多变的,这种“易变性”的特征不容忽视。其心电图改变有不稳定和一过性的特征。在冠心病早期诊断方面仍有其局限性[5]。
心电图运动负荷试验由于其无创、设备简单、费用低廉,可较有效地发现隐匿性心肌缺血,对冠心病的诊断价值较高,是诊断冠心病重要的筛选试验手段,从而被广泛应用于临床。ST段水平型或下斜型压低是诊断冠心病最有价值的指标之一,目前仍为运动试验阳性的主要标准,本研究发现其诊断冠心病的敏感性为75.5%,特异性为85.8%,准确性79.3%,与文献报道相近。
依靠ST段的改变作为心电图平板运动负荷试验诊断冠心病的阳性标准,遗漏了较多的ECG诊断信息,其诊断的阳性率、敏感性、特异性、准确性仍有缺陷。国内外陆续有文献报道冠心病患者运动后QT间期或QT离散度(QTd)异常是常见的表现[5,6],有时甚至为唯一的表现。心电图QTd可明显提高心电图平板运动负荷试验诊断冠心病的敏感性、特异性、准确性。国内胡公义等曾报道设定运动中QTcd≥50ms作为诊断标准可明显提高心电图平板运动负荷试验诊断冠心病的敏感性、特异性、准确性[1,7]。QTd反映心室的复极不均一性,心肌缺血时心肌复极化过程延长,复极时间不均匀程度加强。本文冠心病组运动峰值时的QTd较运动前显著增大,而对照组运动前后QTd则无显著差异,支持冠心病心肌的复极不均一性在心肌缺血程度加重时程度增强。本研究以运动后QTd≥60ms和ST段下移值≥1mm作为阳性标准,结果显示QTd≥60ms对冠心病诊断的敏感性、特异性和准确性均优于传统的ST段标准。表明QTd可作为平板运动试验中诊断心肌缺血的特异性指标,临床上联合应用QTd和ST段指标可提高对冠心病的诊断效能。
参考文献
[1]王立峰,赵合敏.Q～T离散度与Q～Tc增量在平板运动试验中诊断冠心病的价值[J].临床荟萃,1999,14(20):915～916.
[2]刘向阳,张卫红,李晓平,等.影响冠心病发病危险因素的现代评价[J].山东医科大学学报(社会科学版),1995,4:17～1 8.
[3]杨曙光.老年急性心肌梗塞的治疗现状[J].心血管病学进展,1994,15(6):351～353.
[4]冯义柏,曹林生,李裕舒,等.心电图、核素心肌显象及冠脉造影诊断冠心病的结果对比分析[J].临床心血管病杂志,1994,10(5):259～261.
[5]牛永红.心电图运动试验恢复期ST段改变诊断冠心病的价值[J].心血管病学进展,2002,23(5):297～299.
[6]Tikiz H,Terzi T,Balbay Y,et al.QT dispersion in single coronaryartery disease:is there a relation between QT dispersion and dis-eased coronary artery or lesion localization[J].Angiology,2001,52(1):43～51.
泰州电网负荷特性分析及负荷预测 第4篇
1 泰州电网的负荷特性分析
自1996年泰州市由县级市升级地级市以来,泰州电网进入了一个高速发展阶段,全市最高负荷从1998年的588.9 MW增长到2009年的2 446.2MW,年平均增长率13.8%,供电量从1998年的29.5亿k W·h增长到2009年的142.08亿k W·h,平均年增长率为15.4%。一方面作为一个工业化程度较高的城市,工业用电量占到80%以上,并且拥有较多大型、特大型企业,负荷在100 MW左右的企业就有3家,占到全市负荷的10%~15%,这些企业的开停对负荷有着举足轻重的影响;另一方面是戴南、张郭地区的不锈钢产业群利用谷期炼钢造成0:00~8:00的负荷较高,造成泰州电网负荷倒峰谷现象严重,如图1所示。
2 影响负荷预测准确率的主要因素
2.1 季节和气象因素的影响
研究表明,负荷与季节和气象条件密切相关。夏季与冬季的温度偏低和偏高时,人们必须通过电器来恒温;天气阴暗时,人们得通过照明设备来照明;湿度较大时,对湿度条件要求较高的部门就须通过减湿设备来改变局部的湿度条件等,这些措施必然增加用电负荷。
除春节所在的月份外,泰州地区夏季、冬季负荷明显高于春、秋季,这说明季节变化是影响泰州电网负荷预测的一大因素。泰州电网2009年全年的负荷预测准确率在6,7,8的3个月的准确率明显偏低,如图2所示。显然与这期间的气温变化剧烈、恶劣天气频繁有关,说明气象条件对于泰州电网负荷预测的影响十分显著。
2.1.1 气温与负荷的关系
首先将2009年的4,5月份确定为基准月份,2009年的8月份确定为空调月份,取每天日最高负荷、10:20左右峰期、15:00左右、晚21:00左右等4个典型点的负荷数据,剔除节假日等非典型日数据,计算出平均值作为典型日负荷数据。通过与8月份的气温、负荷进行对照,得出2009年全市的空调最高负荷为660 MW左右,并从中得出气温与空调负荷关系曲线,如图3所示。气温在25~32℃区间时负荷平缓上升,33~36℃区间时急剧上升,为近似的指数形态,36℃以上则负荷转为平缓。
2.1.2 雷雨与负荷的关系
高温和雷雨往往是相伴而行的,雷雨视大小可造成50%~80%的空调负荷的损失,另外雷雨也会造成大量的输、配电线路跳闸,因输、配电线路基本上配置了自动重合闸,绝大部分线路会重合成功,负荷逐渐恢复,这一部分可以忽略不计。
图4为2009年7月20日泰州电网负荷曲线,天气晴,36.8~28.2℃(早峰10:30左右负荷为2 250MW,晚峰21:00左右负荷为2 310 MW),图5为2009年7月22日泰州电网负荷曲线,天气阴有雨,28.0~25.1℃(早峰10:30左右负荷为1 880 MW,晚峰21:00左右负荷为1 730 MW)。从2009年7月20日曲线与2009年7月22日曲线对比分析得出:电网负荷在天晴高温时与阴雨低温时有明显的变化,早峰负荷相差380 MW左右,晚峰负荷相差580MW左右,基本在预测的范围以内。
2.2 经济形势的变化对负荷预测的影响
地区经济发展不仅决定着用电负荷的增长速度,而且对用电负荷特性也有较大的影响,主要表现在各产业用电比例的变化引起负荷特性的变化。经济活动对负荷的影响正在逐步增强,在平时的负荷预测工作中要加强应对这一变化的措施。2008年10月爆发的国际金融危机对以工业用电占80%以上的城市来说影响极大,2009年1月份的工业用电下降了21.24%,全市的供电量增长率如图6所示,(2008年与2009年春节分别在2月和1月,则图6中的1月和2月的数据不具实质代表性,应求和平均计算)。2009年8月份起泰州电网供电量呈上升趋势,11月份达到爆发性的增长32.7%,供电量大幅波动对负荷预测工作带来了极大的困难。
2.3 法定节假日的调整对负荷预测的影响
随着长假制度的实行,每年春节、“五一”、国庆对电力负荷的影响明显。尤其是2008年实施新的节假日之后,对负荷的影响更加明显。在长假期间,许多工业负荷停运或降低,其日负荷曲线形状和普通日相比差别较大。2008年我国的传统节日清明节、端午节也被列入法定假日,并取消了五一黄金周,清明节、端午节的负荷预测且带来了新的课题,没有历史经验数据可以借鉴。以2008年清明节为例,作出将峰期负荷下调400 MW的预测,最终实际的负荷曲线与正常工作日下降了450 MW,与预测结果基本相符。如图7、图8所示。
2.4 小火电和大用户对负荷预测的影响
2.4.1 小火电
开展负荷预测工作的初期,小火电曾经严重地影响了负荷预测工作的准确性,泰州地区小火电的上网负荷和电量在2003年时约占供电负荷和电量的20%,由于缺少考核办法,小火电上网负荷忽高忽低,开停机比较随意,增加了负荷预测的难度。
2.4.2 大用户
泰州目前100 MW负荷量级的大用户有3家,大用户也严重地影响了负荷预测工作的准确性,其中负荷最高的是梅兰化工达120 MW,化工设备投切频繁,故具体时间段内其用电负荷难以准确预测。
3 提高负荷预测准确率的主要做法
3.1 针对小火电和大用户方面
针对小火电负荷变化随意性的特点,根据江苏省电力公司《关于印发〈江苏电网地区供电企业受网计划编制与考核办法(试行)〉的通知》,制定了《泰州地区地方、自备电厂上网负荷曲线的考核办法》。通过考核,限制小火电开停及上网负荷高低的随意性,要求小火电参与调整负荷,将小火电纳入有序管理,这一办法的实施使调度部门掌握了主动权。
对于几个大用户,直接或通过县调了解用户的生产情况,对新投运且处于不稳定试运行期的用户进行重点关注。
3.2 加强负荷预测工作的组织措施
领导重视,专职认真负责。加强培训,抓好各个县(市)公司负荷预测工作。电力调度中心各专业积极参与,提高负荷预测准确率。
参考文献
[1]胡杰,文闪闪,胡导福,等.电力负荷预测常用方法的分析比较与应用[J].湖北电力,2008(2).
负荷中心 第5篇
一、运动负荷测定及曲线的由来
体育课上的运动负荷采集主要有脉搏测量、询问和观察等方法。采用脉搏测量的方法,主要是在体育课上从课的开始到结束,通过相等的时间隔(如3分钟测一次),测定的学生每分钟心跳次数,并将各时间节点与测得的心跳次数绘制在一个坐标系中,连接各点所得曲线便是运动负荷曲线。心跳次数与安排的练习内容、练习方式等有关。采用询问法确定运动负荷时,主要是通过询问学生练习后的身体自我感觉而获得。当学生回答很累、有点累、还行、较轻松、很轻松等感觉时,与之对应的心率也会有所不同,但这种主观感觉的方式往往不绘制心率曲线,而是可以作为教师调控运动量和强度的依据。观察法测定运动负荷,主要是教师通过课堂观察,及时了解和把握学生在练习中的负荷是否适宜,过大过小都可以通过观察判断,并及时做出调整。例如,可以通过观察学生在体育课上的脸色、表情、出汗量、反应速度等判断所承受运动负荷的大小。无论采取哪种方式判断运动负荷的安排是否适宜,都不容忽视。而且,要能够始终以学生的身心健康发展为主线,有效调控练习的次数、组数、时间、强度等。只有这样,体育课的科学性才能够有所体现。2015年5月在武汉举办的第六届中小学体育教学观摩展示活动中,采取了每节课上同时测一名男生和一名女生心率的方式,准确记录了每节课的运动负荷。这样做无形中告诉我们,体育课要重视运动负荷的合理控制。
二、教案中运动负荷曲线绘制的若干现象
有教师对教案上是否要绘制运动负荷曲线产生过疑惑,即不知道教案上是否需要绘制负荷曲线,因为看到有些课的教案上未能绘制负荷曲线图。运动负荷曲线需不需要绘制?以前的教案中关于负荷曲线的绘制都存在哪些不良现象?归纳如下。
1.无负荷曲线要素现象
在对以往的体育课教案进行查阅的时候发现,有少部分教案上找不到“负荷曲线”(或心率曲线)这一要素,也就未能给该要素留有空间。这种现象说明,这部分教师完全忽略了运动负荷大小的控制。可以反映出,对练习活动的安排会带有一定的随意性,或是跟着感觉走的不良现象,结果会给人一种“上成什么样是什么样,上到哪里是哪里”的直观感觉。至于要达到什么锻炼目的,也就很难有效控制和合理判断。同时,教案上有无负荷曲线,也可以作为衡量体育课设计是否科学的一项重要指标。如果没有该要素内容,课与课之间的衔接性,学生发展的递进性,也很难显现。因此,对运动负荷这一要素需要引起足够的重视。
2.有要素但无负荷曲线图
有的教案上已设计有负荷曲线要素这一栏目,但是,却没有填写具体的内容,有的也只是画一个空坐标系放置于此,未能将运动负荷变化情况进行预计,更没有绘制出具有一定规律的图形。这些现象表明,假如教案格式是由教师所在区域的教研管理部门统一设计的,说明顶层设计者考虑到了绘制运动负荷曲线的必要性,只是任课教师未能引起高度的重视。假如是这种情况,与前面谈到的无负荷曲线要素一样,都表明是任课教师对运动负荷的忽视。假如,教案是由任课教师自己设计的具有个性化的范式,说明该任课教师从思想上对运动负荷曲线引起了重视,只是未能将其落到实处。要么方法没有掌握,不知道该如何预计曲线图;要么时间有限,未顾上预计,或等到课后再补。无论是何种原因,只要未绘制负荷曲线都可以看做是不够完整的教案,或教案尚不够规范。
3.有曲线无时间次数刻度标注
假如一份教案上绘制有心率变化规律曲线,既说明重视,还显得比较规范。然而,有些曲线图上却没有标注时间和次数的刻度。这种现象说明,该曲线图与课的实际有可能脱离,有可能是随意画出的曲线。这种情况表明,仍存在应付现象。也就难以准确反映学生在课堂上的心率变化,因此,形式化的负荷曲线要尽可能地避免。
4.有刻度标注但曲线与课不符
教案上既有带时间次数刻度的坐标系,又有负荷变化规律曲线图,显然比前者更进一步。但是,经过认真与课的各项安排进行比对发现,有一部分教案上的负荷曲线的绘制不够准确,即曲线上的心率高低变化情况与课上各部分安排的练习不相符。尽管已考虑到了标注刻度,看似更加规范了,但是,由于与课上的实际不太相符或差异较大,还说明依然未能达到足够的重视。或许这种现象相对较为普遍,但是,主要根源何在?是态度问题还是方法问题?这种看上去“更真但却不够准确”,“更像但却不完全是”的负荷曲线呈现形式,与真正的规范的教案要求仍有距离。
三、规范准确绘制负荷曲线的必要性与可行性
教案上规范准确绘制运动负荷曲线,不仅是十分必要的,而且是可行的。
1.负荷曲线规范准确绘制的必要性
体育课教案上的负荷曲线,代表着一节课上学生参与各项活动时心率发生的变化规律。图形不同,说明学生心率变化有所区分。一般而言,运动负荷呈现类型有如下几种,即标准型、双峰型、前高后低型、前低后高型。实践中各种类型都有可能出现,根据课的内容、类型、目标各异有着不同的倾向性。第一种是运动负荷由小到大逐渐上升到一定水平,在基本部分学习期间持续一段时间以后再逐渐下降。图形上一般是出现一次高峰,这样的负荷曲线变化类型,通常被界定为标准型。第二种是出现两次高峰的双峰型,即学生在一节课上主要是指基本部分承受两次运动负荷较高的练习,特点是有两个明显的或较为突出的心率曲线最高点。第三种类型表现出的是基本部分出现两次一高一低的负荷峰值,且前面的较高,后面的较低。与此相反,还有第四种类型,呈现出的是前面较低后面较高的两次高低不等的峰值。但哪种最为理想呢,一般而言,由于课的类型不同(新授课、复习课等)、课的内容不同(如跳远、篮球、武术等),呈现的负荷曲线结果也不尽相同。但总体上来看,假如是一个最高峰,一般安排在基本部分的中期偏后一点为宜,符合人体机能在运动过程中的变化规律。两个高峰的话也尽量都安排在基本部分,那些在准备部分或结束部分出现最高峰的现象是不妥的。前者容易过早产生身心疲惫之感,后者不利于课后恢复,影响下一节课的学习。
2.规范准确绘制负荷曲线的可行性
体育课教案中的运动负荷曲线的绘制,对于任何一个任课教师而言并不难,难就难在观念未能转变,导致对负荷曲线的重视程度不够,结果就会出现上述各种现象。规范准确绘制负荷曲线一旦观念得以转变,充分认识到绘制运动负荷的重要性,就不会忽视在教案的适当位置绘制负荷曲线图。
除此之外,要考虑能否绘制规范准确的曲线图的问题。实际上,由于大家在教学中安排学生参与各项练习都有一定的经验,甚至有的教案上某项练习的具体次数与时间标注的十分清楚,而且,任课班级的人数也事先已经确定,因此,预计各项练习中学生的心率及其变化应该不是一件难事。这就要求教师根据学校场地器材情况、学生人数,以及教学内容和选择的练习手段、方法等合理规划各项练习的时间和次数,以便于为绘制规范准确的负荷曲线提供保障。
四、绘制运动负荷曲线的过程与方法
体育课教案上绘制运动负荷曲线,假如未掌握绘制的过程与方法,运动负荷曲线就很难体现出规范与准确。如何才能达到绘制要求呢?具体的过程与方法如下。
1.转变观念:绘制规范准确运动负荷曲线的前提
教案中要绘制规范准确的负荷曲线,最为首要的就是要转变观念,即把不重视的认识转变过来,把原有的态度提高认真程度,把未掌握的方法力求掌握等。假如从思想上、认识上、方法上都发生了质的变化,等于为此迈出了重要的第一步。无论是过去处于“不重、不愿”,还是“不懂、不会”的情况,只要迈出了重要一步,就等于具备了绘制规范准确运动负荷曲线的前提。因此,对于每一个任课教师而言,转变观念,强化对运动负荷曲线图绘制的认识至关重要。
2.把握时间:绘制规范准确运动负荷曲线的关键
无论课的内容、练习手段安排如何,绘制运动负荷曲线需要对课中各项练习的时间分配十分清晰,而且,在考虑时间这一关键因素的时候,还要能够区分出各项练习的毛时间和净时间。比如,一节肩肘倒立课,在基本部分,教师讲解、示范以后,组织学生进行3分钟的每人一垫做仰卧举腿等辅助练习,接着是3分钟的两人一组互助性练习……从练习时间分配情况来看,显然看到的都是毛时间,而我们要预计学生所承受的运动负荷时,就要考虑其中某一个学生在各项练习规定的时间内参与练习的具体时间。就集体练习而言,如果练习中无停顿现象,可以算是学生练习的净时间;假如是分组后单人依次练习,就要根据分组人数多少来计算单人在规定时间内可能占用的练习时间,如3分钟的两人一组推送举腿练习,其中一个人的练习时间最多只能是一分半钟,甚至更少(要除去相互交换的时间)。准确把握毛净时间,在课前绘制的负荷曲线就能够提高其准确度,而不至于随意勾画。然而,分清毛净时间绘制负荷曲线,是一项细心的工作,这一要求也体现出,规范准确绘制运动负荷曲线,需要认真的态度。
3.明确方法:规范准确绘制负荷曲线的保障
负荷中心 第6篇
空调冷负荷主要包括由于室内外温差通过围护结构传热引起的冷负荷、日射得热引起的冷负荷、灯光照明及人员散热引起的冷负荷、室内设备引起的冷负荷、新风引起的负荷等。
冷负荷计算方法主要是冷负荷系数法, 但该方法并不能达到预期的效果, 总有这样或者那样的问题, 需要进一步总结与修正。
对于灯光照明与人员散热引起的冷负荷, 各种文献与教材都强调要采用相应的冷负荷系数, 但对冷负荷系数的选取不准确, 有些学生认为反正误差不太大就很随意。现在针对此方面的问题举例说明。
1 计算实例
试计算武汉某宾馆某客房夏季空调计算负荷。已知: (1) 每间客房2人, 在客房内总小时数为16h (16∶00～次日8∶00) ; (2) 室内照明采用200W明装荧光灯, 开灯时间为16∶00～24∶00; (3) 空调运行时间24h; (4) 客房夏季室内计算干球温度为24℃, 相对湿度为60%。因为本文只讨论照明与人员引起的冷负荷, 所以省略一些其他已知条件。
2 照明冷负荷系数的选取
荧光灯引起冷负荷的计算公式为:
CL=1000n1·n2·N·CLQ
式中:CL—灯具散热形成的冷负荷, W;n1—镇流器消耗功率系数;n2—灯罩隔热系数;N—照明灯具所需功率, W;CLQ—照明散热冷负荷系数。
由上述已知条件, 取n1=1.2、n2=1.0, 再查附录可得照明冷负荷系数, 其结果如表1所示。
在设计中许多人不知照明冷负荷系数如何选取, 看到表1中的数据很迷茫, 现只把题目中涉及到数据的在表2列出。
注:n1=1.2;n2=1.0;N=200。
注:灯具类型为明装荧光灯;空调运行时间24 h;开灯时间8 h。
从表2可知对于灯具类型为明装荧光灯, 空调运行时间为24h, 开灯时间为8h, 开灯后的小时数是从客房内开灯的时间算起的, 也即是16∶00照明的冷负荷系数为0.37, 这样依次类推。
3 人员散热冷负荷系数的选取
人员散热冷负荷包括显热冷负荷和潜热冷负荷, 因此也应采用相应的冷负荷系数进行计算。
显热冷负荷的计算公式:
CLs=n·ϕ·qs·CLQ
式中:CLs—人体显热散热形成的冷负荷, W;n—室内全部人数;φ—群集系数;qs—不同室温和劳动性质成年男子显热散热量, W;CLQ—人体显热散热冷负荷系数。
潜热冷负荷的计算公式:
Qτ=n·ϕ·ql
式中:Qτ—人体潜热散热形成的冷负荷, W;
ql—不同室温和劳动性质成年男子潜热散热量, W。
宾馆为极轻劳动, 当室温为24℃时, 每人散发的显热与潜热量分别为70W和64W。旅馆的群集系数ϕ=0.93, 再查附录可得显热冷负荷系数 (CLQ) , 其结果如表3所示。
与照明冷负荷系数的选取一样, 人体显热冷负荷系数如表4所示。
注:qs=70;n=2;φ=0.93;q1=64;Qξ=119.0。
注:在室内总小时数16 h。
从表4可知, 对于人员在室内总小时数为16h, 每个人进入室内后的小时数是从16:00点进入的, 因此显热冷负荷系数在16:00为0.62, 这样依次类推。
4 结论
(1) 在照明冷负荷系数选取时, 要从开灯时间算起, 再依次类推。
(2) 在人员显热冷负荷系数选取时, 要从人员进入时刻算起, 再依次类推。
(3) 由透过玻璃形成的日射得热冷负荷和由设备散热形成的冷负荷同理可得。
参考文献
[1]黄翔.空调工程[M].北京:机械工业出版社, 2006.
[2]杨婉.通风与空调工程[M].北京:中国建筑工业出版社, 2005.
[3]陆亚俊.暖通空调[M].北京:中国建筑工业出版社, 2002.
负荷中心 第7篇
清洁高效、使用便捷、应用广泛的电力能源现已成为能源技术革命的中心,成为各行各业的主要能源消耗形式,因此实现电力能源的节约节能是实现节能减排的一重要环节。随着节能理念被越来越多的人所接受,人们节能意识的不断增强,电力节能技术的发展受到了广泛的关注[1]。
居民家庭的用电监测,就是在配电板及用电器等位置设置传感器,通过无线通信、电力线载波或以太网等方式采集电力消耗量,并实时显示给用户, 是家庭能源管理系统(Home Energy Management System,HEMS)的普遍形式[2]。现有的用电监测系统在功能上主要分为两类:一类是只能显示整个家庭的用电量,而不能显示具体电器的用电消耗量, 这类系统结构简单、成本低且易于实现,但显示信息单一,不能指导用户采取具体的节能措施;另一类是采用分立式传感器监测电器,不仅能显示整个家庭的用电量,也能显示具体电器的用电量和用电时间等,它能够设置每个电器的用电水平,并规划和指导用户采取具体的节能措施,这类系统是用电监测服务产品未来的发展方向[3,4]。但是采用分立传感器造成系统硬件成本高、网络结构复杂且不便于用户维护,不利于技术产品的市场推广和应用。
非干预式负荷监测技术( Non-Intrusive Load Monitoring,NILM)有望解决这一难题[5]。NILM通过在配电板处安装集中式监测装置,利用居民负荷特性来识别并细化每个电气设备的操作信息和用电消耗量,实现集中式监测方案,具有现有两类监测方案的优点,即采用集中式传感器降低硬件成本和系统复杂度,且结合智能负荷识别技术,能将总用电信息细化至每个电器级别,指导用户用电,达到削峰填谷和节能减耗的目的[6,7]。
实现居民用电的集中式监测方案需要三部分工作内容:1)建立非干预式负荷监测体系;2)负荷特性研究,负荷特性是用电设备耗电时特有的电气特征,主要包括用电设备的电流、有功和无功、谐波、瞬时功率、开关暂态、V-I曲线等特性[8,9];3) 负荷识别算法研究。负荷特性研究作为实现非干预式负荷监测技术应用的关键,决定了居民用电的集中式监测方案的可行性与准确性。
本文第二部分建立了非干预式负荷监测体系, 详细阐述了非干预式负荷监测的应用实现原理,并基于负荷特性数据库提出负荷识别算法的实现原理;第三部分对居民负荷特性进行深入研究,并基于实测波形提取了典型电器的多个微观特征参数, 如波峰系数、瞬时功率峰值和有效值、V-I特性曲线面积及中心线斜率等。为后续的基于非干预式负荷监测的用电可视化服务研究工作打下基础。
1 非干预式负荷监测体系
相较于传统的负荷监测方法,非干预式负荷监测系统的优点如下:
(1) 便于安装维护,NILM只需要在电力入口处安装表计即可;
(2) 便于数据采集,NILM不需要侵入系统就可以方便地采集到系统内任一负荷的有用信息;
(3) 便于数据分析,NILM可以在主站进行数据采集和分析。
非干预式负荷监测系统是未来负荷监测的一个重要发展方向,并且随着电力系统的不断发展,会衍生出更多的作用和功能,开发出其他创新性的产品和服务,如负荷的分类与识别、监测重要设备的运行状态等[10,11],其应用体系如图1 所示。
各模块功能如下。
1)数据采集模块
本模块采集居民进线端节点下所有负荷总的电压电流信息,采样频率为2 000 Hz。
2)数据预处理模块
本模块主要对数据进行预处理,为后续工作中数据的应用降低计算量,处理工作主要有电压电流相位调节、数据归一化处理、滤波等。
3)事件检测及记录模块
本模块监测居民中是否有家用电器状态发生改变(如设备的开启与关断等),当检测到有事件发生则继续下一步,若没有则继续监测直到有事件发生。
4)负荷特性提取模块
本模块是在已检测到有事件发生的条件下对采集到的电量信息进行负荷特性的提取,其提取的负荷特性主要有PQ、谐波特性、V-I特性等。
5)负荷识别模块
本模块在有事件发生的条件下,依据采集的电压电流信息计算提取负荷特性与已经建立的各用电设备的负荷特性数据库对负荷进行识别,识别出是哪一负荷状态发生改变,及改变的状态。
其实现算法原理如下。
已知
实测数据获得的特征矩阵为
所求状态相量为
函数描述为
其中:Ψ 为进线端节点下所有电器设备的负荷特性矩阵;fi,j为设备i的j负荷特性值;M为数据库中负荷特性的种类数;P为进行端节点下所有电器设备数;Y为基于实测数据提取出的各负荷特性值;为负荷的状态向量(0 表示关断状态,1 表示开状态);函数的功能是求解实测数据与已知负荷特性数据库在负荷特性j下的最小差值的状态向量
上述问题可以转化为求解最小二乘问题,可以参照文献[12]采用的基于优化最小二乘支持向量机进行求解或采用智能算法进行直接求解,如神经网络、遗传算法等。
6)识别结果
本模块主要是对识别结果的存储记录模块,进一步实现负荷识别的应用服务或者开发其他创新性产品。
7)结果应用模块
本模块是对非干预式负荷监测技术的应用模块,如用电可视化服务、用电设备状态监测服务等。 其实际应用意义重大,以用电可视化服务为例,本服务可以将总的用电量细分到各个电器上,实现各电器设备的用电明细化,对用户节能起指导意义。
8)各电器设备负荷特性数据库
本模块是非干预式负荷监测应用的基础及关键,从负荷识别算法中也可以看出,负荷识别是以负荷特性为基础进行识别的,本模块也是决定整个体系精确的一个关键因素,因此需要对各负荷特性进行深入研究。
2 居民负荷特性分析
居民家庭中电器种类繁多,本文挑选居民中常见且典型的电器进行负荷特性的深入研究。根据文献中一项对欧洲12国家的家用电器拥有情况及使用模式的调查显示,冰箱、洗衣机、洗碗机、电视、 DVD、电脑等电器的家庭占有率比较高[13]。
结合我国实际情况,根据《中国建筑节能年度发展研究报告》中涉及到的针对北京各类型近千户住宅基本情况及行为模式的调研结果,统计得到各主要家用电器的住户拥有率如图2 所示。
由以上调研结果的分析,并考虑到居民中普遍存在但没有统计进入图2 的用电设备及用电设备的耗电量大小、家用电器使用频率等因素,确定本研究的主要对象为:空调、电冰箱、洗衣机、热水器、 电视机、台式机、笔记本电脑、饮水机、微波炉、 电加热、电磁炉、荧光灯。选取的电器设备信息如表1 所示。
2.1 电流曲线特性
对以上研究范围内的典型居民电器,对其电流进行实测研究。记录电器正常工作状态电流的变化情况。电力测量仪器采用日置8860 记录仪,采样周期为2 000 Hz。实测结果如图3 所示。
由图3 可以看出不同电器的电流波形存在明显差异。电加热器、热水器、饮水机是线性负荷,其电流近似正弦波,但幅值不同。电冰箱、电磁炉、 空调、洗衣机近似线性负荷,其电流相差较大;荧光灯、电视机、笔记本、微波炉、台式机为非线性负荷,其中荧光灯、电视机、笔记本、台式机电流畸变严重,不同的用电设备电流曲线差异明显。
为反映各用电器电流波形的差异,计算提取出各个电器的电流波形的均方根值、幅值和波峰系数, 其计算公式如下。
提取出电流曲线特性的特征值如表2 所示。
由表2 可以看出,对于线性负荷其波峰系数接近1.4,非线性程度越大,波峰系数越大,荧光灯、 电视机、台式机依据波峰系数参数易于识别;不同的电器其峰值不同,电磁炉、热水器、电加热与微波炉依据幅值易于识别;热水器与微波炉依据均方根易于识别。若依据三个参数组合进行负荷识别, 各用电器的特征参数差异明显,在技术上可以实现负荷识别。
2.2 谐波特性
不同的用电设备非线性程度不同,谐波含量不同,电流的畸变程度越厉害,其谐波含量越丰富。 谐波含量分析是反映设备非线性的一个重要指标, 因此采用文献[14]中谐波计算方法对各设备的电流数据进行快速傅里叶变换分析,其谐波含量对比如图4、图5 所示,其中设备顺序见图中THD表示顺序。
由图4、图5 可以看出,不同的用电设备其谐波含量不同,荧光灯、电视机、笔记本、台式机谐波含量丰富,电流畸变程度厉害,以3 次谐波、5 次谐波、7 次谐波为主;不同的设备各次谐波幅值相差较大,微波炉3 次谐波幅值达到4 A,空调电流中2 次谐波幅值较大。
基于上述分析,提取各次谐波的幅值及THD作为谐波特性的特征。
2.3 PQ特性
有功功率和无功功率是描述用电设备耗电特性的最常用的指标。根据文献[15]所定义的有功功率及无功功率的求解算法,计算公式如下。
其中:U和I为用电设备工作时电压与电流的有效值;Φ 为用电设备正常工作时功率因数角;k为谐波次数。
依据文献[16]以上所述设备的有功无功功率如图6 所示。各次谐波有功功率(去除基波有功功率) 如图7 所示。各次谐波无功功率(去除基波无功功率)如图8 所示。
图6 中数字对应用电设备的标号,对应关系如表3 所示。
由图6 可以看出对于大功率设备在PQ图上差别明显,易于识别;而荧光灯等设备由于功率较小, 因此在PQ图上较近,PQ特性相似性高。
由图7、图8 可以看出,电磁炉与微波炉2 次谐波有功、无功功率较大,且微波炉3 次、5 次谐波有功、无功功率也较大;空调、洗衣机3 次谐波无功功率也较明显。
基于上述分析,提取PQ、直流分量、2 次、3 次、4 次、5 次、6 次及7 次谐波功率作为PQ特性的特征值。
2.4 瞬时功率波形特性
瞬时功率波形定义为电压与电流的乘积,如下式所示。
本文选取用电设备正常工作时一个周期内的电压电流数据,计算绘制出各设备的瞬时功率波形, 如图9 所示。
由图9 可以看出不同用电设备的瞬时功率波形相差较大,各用电设备在一个周期内瞬时功率波形幅值不同,且相差较大。
基于上述分析,计算瞬时功率波形的幅值,双峰面积作为瞬时功率波形的特征,计算公式如下所示。
提取瞬时功率波形特征值数据如表4 所示。
由表4 可以看出,各设备瞬时功率曲线的幅值特征明显,热水器幅值高达4 218.5 VA,荧光灯幅值为58.3 VA,数值间差异巨大,易于实现负荷识别。
2.5 电流包络线特性
对于电动机负载,如空调、洗衣机等,其电流波形具有纹波特性。为了捕捉到它们的动态特性, 提取设备运行时电流的包络线来反映设备的运行特性,如图10 所示。
由图10 可以看出,不同的设备其电流包络线完全不同,电视机、空调、微波炉、洗衣机洗状态启动时有短时的脉冲电流;空调、洗衣机具有明显的波纹;电磁炉、洗衣机甩状态、空调等设备由关到开启再到稳态所需时间较长。选取电流包络线的脉冲电流幅值(取绝对值),稳态运行时平均值及开启时阶跃高度作为电流包络线的特征值。
2.6 V-I特性
以一个周期(20 ms)内的电压数据作为横坐标, 电流数据作为纵坐标绘制V-I曲线,V-I曲线可以从图形角度反映出设备谐波含量的高低[17],对于电阻负载其V-I图形是一条直线;感性容性负载其V-I曲线是一个椭圆;若只对3 次谐波电流绘制V-I曲线其必有两个交点。因此V-I曲线可以从图形角度反映出电流中所含谐波成分的高低,若绘制的V-I曲线有交点其谐波含量必然很高;若图形与椭圆形状相差很大,则其谐波含量必然很高。绘制各电器设备的V-I曲线,如图11 所示。
由图11 可以看出不同设备的V-I曲线相差明显,空调、微波炉、洗衣机、微波炉电器,其V-I曲线具有交点;各电器V-I曲线的面积各不相同;各电器V-I曲线中心线倾斜角不同。计算提取V-I曲线的中心线斜率、封闭区域面积、交叉点个数作为V-I曲线的特征点,如表5 所示。其中心线定义如图12 所示。
由表5 可以看出,依据V-I曲线是否有交点可以将电视机、空调、微波炉和台式机与其他电器设备区分开,再结合区域面积或斜率特征可以将各个电器设备识别出。
2.7 开关暂态特性分析
各电器开启到达稳态所需的时间有所差异,开启时电流的变化形式各不相同,对于电阻负载直接进入稳态,对于非线性负载电流启动时会有脉冲电流。各设备的开关暂态波形如图13 所示。
由图13 可以看出热水器、饮水机、电磁炉等设备其过程短暂;电视机、微波炉等所需时间较长; 开启过程伴随有脉冲电流出现;洗衣机电视机用电电器伴随有衰减电流。
基于上述分析选取脉冲电流和暂态过渡时间作为开关暂态特性的特征值,如表6 所示。
2.8 小结
本节对居民负荷用电特性进行了详细分析,从各负荷微观特性上的差异可以看出负荷识别在技术上是可行的,并给出了各负荷特征值的计算方法, 为后续工作中对负荷识别算法实现打下基础。
3 总结
本文首先建立了非干预式负荷监测体系结构, 对各模块实现的功能进行详细阐述,并基于负荷特性数据库提出负荷识别算法的实现原理;其次对居民家庭中常见负荷的7 种负荷特性(谐波特性、PQ特性、V-I特性、瞬时功率特性等)进行详细分析, 结果表明各电器设备的各负荷特性存在着明显的差异,基于负荷特性数据库完成负荷识别在技术上是可行的;最后在负荷特性分析过程中提出各个负荷特性特征值的计算方法,为非干预式负荷监测体系的应用打下基础。