Натовареностна крива | Крива на продължителността на натоварването | Дневна натовареностна крива

Крива на натоварването

Графика, показваща промяната в потреблението на енергия от потребителите от източник на доставка във времето, се нарича крива на натоварването.
Ако тази крива е начертана за период от 24 часа, тя се нарича дневна крива на натоварването. Ако е начертана за седмица, месец или година, тогава се нарича съответно седмична, месечна или годишна крива на натоварването.
Кривата на продължителността на натоварването отразява дейността на населението доста точно с оглед на електрическата мощност за определен период от време. За да разберем по-добре концепцията, е важно да вземем реалния пример за разпределение на натоварването за индустриално и жилищно натоварване, и да проведем проучване върху тях, за да можем да оценим ползата от гледна точка на електроинженера.

Проучване на случая за дневната индустриална крива на натоварването.

Фигурата по-долу показва кривата на продължителността на натоварването за индустриално натоварване за период от 24 часа. По-задълбочен преглед на кривата показва, че изискването за натоварване започва да се увеличава едва след 5 часа сутринта, когато част от машините в заводското предприятие започват да работят, вероятно за подгряване преди началото на операциите в някои отделения, които трябва да започнат рано, за да синхронизират правилната работа на цялото предприятие. До 8 часа сутринта цялото индустриално натоварване влизаше в действие и оставаше постоянно до малко преди обед, когато започва да намалява поради обедната почивка. Формата на кривата през утрото се възстановява около 14 часа и остава такава до около 18 часа. През вечерта повечето машини започват да се спират. Изискването пада до минимум отново между 21 и 22 часа вечерта и остава такова до 5 часа сутринта на следващия ден. Същият процес се повтаря за период от 24 часа.

Проучване на случая за дневната жилищна крива на натоварването.

В случая на жилищно натоварване, както виждаме от диаграмата по-долу, минималното натоварване се достига около 2 до 3 часа сутринта, когато повечето хора спят, и в 12 часа, когато повечето хора са на работа. Пикът на изискването за жилищно натоварване започва около 17 часа и продължава до 21 до 22 часа вечерта, след което отново натоварването бързо намалява, тъй като повечето хора се прибират в леглото. Тъй като тази жилищна крива на натоварването е взета в континентална страна като Индия, виждаме, че изискването за натоварване през лятото е малко по-високо (показано с дебела линия), сравнено с подобен модел на по-ниски стойности през зимата (показано с пунктирана линия).

От горните два примера виждаме, че кривата на продължителността на натоварването ни дава графично представяне на изискванията, които станциите за доставка трябва да удовлетворят през целия ден. И затова те помагат при решаването на общата инсталирана мощност на предприятията, които трябва да бъдат способни да удовлетворяват пиковото изискване за натоварване, и най-ефективния размер на различните генериращи единици. Най-важното е, че тя ни помага да решим оперативния график на електроцентралата, т.е. как, кога и в каква последователност, различните единици трябва да бъдат стартират, работят и спират. През периода на долина (при по-ниско изискване за натоварване) въпросът за спиране на някои генераторни установки и рестартирането им по-късно, когато има по-голямо натоварване, трябва да се реши от икономически съображения.

Спирането на генераторните установки и рестартирането им по-късно включва определени загуби от една страна, а от друга страна, позволяването на установките да работят при частично натоварване също включва загуби поради загуба на ефективността на операцията, която зависи от времето, за което установките работят при намалено натоварване. Решението дали да се спрат определени установки или да се продължи техната работа при намалено натоварване трябва да се вземе с оглед на минималните загуби. Тези анализи се извършват от инженери в електроенергийния сектор, вземайки предвид кривата на продължителността на натоварването на техните целеви доставки. Затова е важно суровите данни да бъдат взети във форма на крива на натоварването и да бъдат приложени, за да се оптимизират генериращите единици по най-ефективен начин.

Изявление: Почитайте оригинала, добри статии са стойни за споделяне, ако има нарушение на правата, моля, се обратете за изтриване.