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摘 要： 新时期，我国电力行业发展中，智能电网已成为发展新风向，在电力运行中，作为重要环节，电力计量负荷控制技术的应用与发展备受关注。作为重要供给能源，電能广泛应用于社会各行业领域，因其有着非常重要的地位，为了提升电网运行质量与效率，负荷控制技术应用提出了新的要求。基于此，本文主要论述了智能电网中，负荷控制相关知识，希望对相关领域研究有帮助。
关键词： 智能电网；负荷控制；优势
【中图分类号】 D630 【文献标识码】 A【文章编号】 2236-1879（2018）09-0044-02
引言
智能电网的快速发展，为智能电力响应技术应用需求创造了可能性。尽管电源侧负荷功率有着平滑的变化，但电侧电力用户消耗功率并非稳定不变的，促使电网电流不断变化。配电网将这些电流传送出去，尤其是高峰负荷大电流，负荷控制亦或是削峰填谷负荷调节，可有效降低配电网电流峰值，具有明显的经济优势。同时，负荷控制对电网电压限制管理也有重要的作用。
1、智能电网负荷控制技术应用优势
1.1有效检测电力负荷。
智能电网中应用负荷控制，可实时掌握用电情况，还可控制电力负荷，该控制可借助用电高峰期规划削峰填谷，实现科学而高效的电网运行，对资源配置进行优化，以此重新规划用电市场实现平衡发展，为生产生活提供稳定的用电保障。
1.2稳定性增强。
一定程度上应用负荷控制，可有效缓解电网不稳定问题，因其自身单点接入特点，实现并网运行，自身惯性比较小，还可有效输送连接设备，从而为电网系统运行提供了稳定的电网，提高了电网系统运行质量。很大程度上，负荷控制技术不但可以持续检测机体供电调节，检车负荷控制关联设备，预警设备故障并作出反应，及时处理故障，确保电流稳定以此有效控制负荷，为电网稳定运行奠定了基础。
1.3输送质量与居民用电体验得到提升。
现阶段，电网系统中，基于分布式电源主动负荷与配套设置装备的广泛应用，增加了系统整体复杂性，甚至产生一定的风险与不稳定性，引起很多供电问题，居民用电体验不好，质量亟待提升。此外，与主动式电源不同，一定程度上双向流动功率直接影响到系统稳定运行，未预估状态下保护装置运行，无法保障输送质量，甚至增加人力与物力耗损。但应用负荷控制后，可有效监控用户用电情况，及时针对故障给予反应，从而精细化管理整个电力系统核心，保护装置误发状态下，确保电网系统运转正常，降低人力耗损，以防因断电引发其它社会问题，电网输送质量从根本上得到提升，居民获得良好的用电体验。
1.4电网管理效率得到提高。
因市场竞争机制的调节，各电力单位面临严峻的竞争，促使电力企业更加重视电力输送容量、质量与服务，更加关注客户用电体验。相较之传统电力记录系统，负荷控制技术有着明显的稳定性与更高的输送质量，安全与可靠性更好，可及时搜集并反馈数据，准确记录居民用电情况与系统运行数据，以此为服务质量的提升提供了可靠参考数据。此外，因其能源损耗与管理成本不高、但输送功率大，有效压缩了成本，获得更高的经济效益，对于用户而言，使用成本降低。总之，负荷控制技术的应用，使得成本明显降低，系统稳定与安全性增强，有效提高了电网服务质量。
2、智能电网中负荷控制目标分析
通常，参考电网整体好酸与规划成本，对配电网进行合理定制，相较之可传统最大电流，配电网电流要明显低很多，因而该方案在N-1或备用方案中比较适用。在此情况下，有效约束了最大电流限制。在20kv中压电线与电缆中，最大可输送与经济流量间的比率不小于2，一般电流不会达到最大限制值。因而只有在特殊情况下，负荷控制才会发挥其作用，例如某一特殊事件，亦或是一条线路在施工，而另一线路故障的两个故障中。另外，智能电网中，负荷控制也会影响能量损耗。因能量损耗与电流平方之间是正比关系，因而店址电流峰值可有效降低损耗。比如，应用合理的峰谷差异店家，可引导用户避开用电高峰期，在用电低峰期应用电器，对于配电网而言，从网络损耗方面，该方法可获得一定的收益；但假若电价可表示实际成本支出，负荷控制由零售商来完成，为电力用户、零售商及配电运营商等所有参与者创造经济效益。最后，电网设计中，要全面考量基于最大负荷使用小时数的负荷曲线形状。比如分布式发电，负荷控制可对电网内各元件负荷曲线进行重新描绘，由此实现最优经济节能目标。当前此种情况下，问题分析更加复杂，比如变压器设计中，要对空载、负荷及变压器冷却系统等损耗情况作出全面考量。
3、智能电网中实时负荷控制办法
3.1对持续时间影响进行卸载。
如果住宅有较大热惯性，1小时内卸载对温度不会带来很大影响，且这种温度变化依然可满足用户舒适度要求。但长达1小时的卸载，如果热惯性住宅隔热效果不好的化，其效果就会适得其反，因而为热惯性不好的住宅，卸载持续时间较短的选择是十分重要的。户外温度对合理卸载也有一定的影响，如果外界温度为0℃时，相较之室外温度在5℃以上，室内下降1℃更快。总体来讲，卸载持续时间为半小时是比较理想的。
3.2再送电持续时间影响得到保障。
再送电持续时间的增加，可有效提高用户居住舒适度此种情况下，房屋温度卸载后可重新升高。室温再次达到设定值的时间，受取暖器加热功率与室外温度影响。寒冷天气，室温稳定设定点加热平均功率与额定功率相近。所以，卸载后，温度回升所需加热功率并不大。此种情况下，温度再次回升到设定点所需充电时间比较长。很明显，再送电时间的增加，一定程度上降低了配电运营商可持续卸载负荷。因此未来提升效率，越短再送电持续时间，其效果越好。
3.3降低了电网功率幅度与持续时间。
如果削减功率较小，部分住宅可能出现多次被卸载情况。如果房屋隔热效果好，居民是感受不到这种微小变化的；反之，如果房屋隔热效果不好，就会明显感受到温度变化。此种特殊情况下，要对装置加大优化力度，相较之隔热效果好的住宅，要缩短隔热效果差的房屋卸载持续时间。如果削减功率较大，房屋都会出现连续多次卸载。为了获得最佳效果，通过较短再送电持续时间，亦或是不保障再送电。依照列表顺序所有住宅依次将次，一个周期完成后，房屋温度降低。但隔热效果好的房屋温度降低要明显低于隔热效果差。为了增强装置的可接受性，结合住宅自身特点，合理选择优化系统是非常重要的。
3.4住宅特征设计控制办法。
住宅特点设计控制中，虽然随机对住宅进行分组，但因各组住宅保持均匀绝热性能，即同类划分为一组。如果零售商对服务用户住宅绝热特点了解比较全面，可由理论计算获得配电运营商：负荷控制周期范围内，相同温度升降基础上，所用用户都要经历卸载与再送电持续时间。经过研究测试发展，卸载中，温度降低0.5℃，再送电期间，温度则增长0.25℃。所以，用户舒适度降低，但很显然，如果住宅隔热效果差的化，其卸载时间要明显短于隔热效果好的。但这一方法是以用户舒适度为核心的，负荷峰值调节能力要求不高，峰荷降低才能为配电运营商实现有效负荷控制提供保障。
4.结束语
综上所述，随着社会经济的快速发展，在智能电网系统运行中，应用负荷控制技术，已成为整个电力行业计划节约与安全用电的一项重要技术手段。智能电网中，充分发挥负荷控制优势，实现用电现代化管理目标。随着负荷控制技术的发展与成熟，在智能电网系统中，新型负荷控制技术具有广阔的应用于发展前景。
参考文献
[1] 周敏.电力计量中负荷控制技术的发展及应用研究[J].中国设备工程，2017（19）：173-174.
[2] 王进考，曲灿武，姜雪妍.浅谈智能电网中的负荷控制[J].通信电源技术，2017，34（05）：156-158.
[3] 苑晨亮.基于大规模聚合空调的智能电网负荷控制与优化[D].燕山大学，2017.
[4] 时欣利.智能电网预测发电和柔性负荷控制策略研究[D].东南大学，2016.
关键词： 智能电网；负荷控制；优势
【中图分类号】 D630 【文献标识码】 A【文章编号】 2236-1879（2018）09-0044-02
引言
智能电网的快速发展，为智能电力响应技术应用需求创造了可能性。尽管电源侧负荷功率有着平滑的变化，但电侧电力用户消耗功率并非稳定不变的，促使电网电流不断变化。配电网将这些电流传送出去，尤其是高峰负荷大电流，负荷控制亦或是削峰填谷负荷调节，可有效降低配电网电流峰值，具有明显的经济优势。同时，负荷控制对电网电压限制管理也有重要的作用。
1、智能电网负荷控制技术应用优势
1.1有效检测电力负荷。
智能电网中应用负荷控制，可实时掌握用电情况，还可控制电力负荷，该控制可借助用电高峰期规划削峰填谷，实现科学而高效的电网运行，对资源配置进行优化，以此重新规划用电市场实现平衡发展，为生产生活提供稳定的用电保障。
1.2稳定性增强。
一定程度上应用负荷控制，可有效缓解电网不稳定问题，因其自身单点接入特点，实现并网运行，自身惯性比较小，还可有效输送连接设备，从而为电网系统运行提供了稳定的电网，提高了电网系统运行质量。很大程度上，负荷控制技术不但可以持续检测机体供电调节，检车负荷控制关联设备，预警设备故障并作出反应，及时处理故障，确保电流稳定以此有效控制负荷，为电网稳定运行奠定了基础。
1.3输送质量与居民用电体验得到提升。
现阶段，电网系统中，基于分布式电源主动负荷与配套设置装备的广泛应用，增加了系统整体复杂性，甚至产生一定的风险与不稳定性，引起很多供电问题，居民用电体验不好，质量亟待提升。此外，与主动式电源不同，一定程度上双向流动功率直接影响到系统稳定运行，未预估状态下保护装置运行，无法保障输送质量，甚至增加人力与物力耗损。但应用负荷控制后，可有效监控用户用电情况，及时针对故障给予反应，从而精细化管理整个电力系统核心，保护装置误发状态下，确保电网系统运转正常，降低人力耗损，以防因断电引发其它社会问题，电网输送质量从根本上得到提升，居民获得良好的用电体验。
1.4电网管理效率得到提高。
因市场竞争机制的调节，各电力单位面临严峻的竞争，促使电力企业更加重视电力输送容量、质量与服务，更加关注客户用电体验。相较之传统电力记录系统，负荷控制技术有着明显的稳定性与更高的输送质量，安全与可靠性更好，可及时搜集并反馈数据，准确记录居民用电情况与系统运行数据，以此为服务质量的提升提供了可靠参考数据。此外，因其能源损耗与管理成本不高、但输送功率大，有效压缩了成本，获得更高的经济效益，对于用户而言，使用成本降低。总之，负荷控制技术的应用，使得成本明显降低，系统稳定与安全性增强，有效提高了电网服务质量。
2、智能电网中负荷控制目标分析
通常，参考电网整体好酸与规划成本，对配电网进行合理定制，相较之可传统最大电流，配电网电流要明显低很多，因而该方案在N-1或备用方案中比较适用。在此情况下，有效约束了最大电流限制。在20kv中压电线与电缆中，最大可输送与经济流量间的比率不小于2，一般电流不会达到最大限制值。因而只有在特殊情况下，负荷控制才会发挥其作用，例如某一特殊事件，亦或是一条线路在施工，而另一线路故障的两个故障中。另外，智能电网中，负荷控制也会影响能量损耗。因能量损耗与电流平方之间是正比关系，因而店址电流峰值可有效降低损耗。比如，应用合理的峰谷差异店家，可引导用户避开用电高峰期，在用电低峰期应用电器，对于配电网而言，从网络损耗方面，该方法可获得一定的收益；但假若电价可表示实际成本支出，负荷控制由零售商来完成，为电力用户、零售商及配电运营商等所有参与者创造经济效益。最后，电网设计中，要全面考量基于最大负荷使用小时数的负荷曲线形状。比如分布式发电，负荷控制可对电网内各元件负荷曲线进行重新描绘，由此实现最优经济节能目标。当前此种情况下，问题分析更加复杂，比如变压器设计中，要对空载、负荷及变压器冷却系统等损耗情况作出全面考量。
3、智能电网中实时负荷控制办法
3.1对持续时间影响进行卸载。
如果住宅有较大热惯性，1小时内卸载对温度不会带来很大影响，且这种温度变化依然可满足用户舒适度要求。但长达1小时的卸载，如果热惯性住宅隔热效果不好的化，其效果就会适得其反，因而为热惯性不好的住宅，卸载持续时间较短的选择是十分重要的。户外温度对合理卸载也有一定的影响，如果外界温度为0℃时，相较之室外温度在5℃以上，室内下降1℃更快。总体来讲，卸载持续时间为半小时是比较理想的。
3.2再送电持续时间影响得到保障。
再送电持续时间的增加，可有效提高用户居住舒适度此种情况下，房屋温度卸载后可重新升高。室温再次达到设定值的时间，受取暖器加热功率与室外温度影响。寒冷天气，室温稳定设定点加热平均功率与额定功率相近。所以，卸载后，温度回升所需加热功率并不大。此种情况下，温度再次回升到设定点所需充电时间比较长。很明显，再送电时间的增加，一定程度上降低了配电运营商可持续卸载负荷。因此未来提升效率，越短再送电持续时间，其效果越好。
3.3降低了电网功率幅度与持续时间。
如果削减功率较小，部分住宅可能出现多次被卸载情况。如果房屋隔热效果好，居民是感受不到这种微小变化的；反之，如果房屋隔热效果不好，就会明显感受到温度变化。此种特殊情况下，要对装置加大优化力度，相较之隔热效果好的住宅，要缩短隔热效果差的房屋卸载持续时间。如果削减功率较大，房屋都会出现连续多次卸载。为了获得最佳效果，通过较短再送电持续时间，亦或是不保障再送电。依照列表顺序所有住宅依次将次，一个周期完成后，房屋温度降低。但隔热效果好的房屋温度降低要明显低于隔热效果差。为了增强装置的可接受性，结合住宅自身特点，合理选择优化系统是非常重要的。
3.4住宅特征设计控制办法。
住宅特点设计控制中，虽然随机对住宅进行分组，但因各组住宅保持均匀绝热性能，即同类划分为一组。如果零售商对服务用户住宅绝热特点了解比较全面，可由理论计算获得配电运营商：负荷控制周期范围内，相同温度升降基础上，所用用户都要经历卸载与再送电持续时间。经过研究测试发展，卸载中，温度降低0.5℃，再送电期间，温度则增长0.25℃。所以，用户舒适度降低，但很显然，如果住宅隔热效果差的化，其卸载时间要明显短于隔热效果好的。但这一方法是以用户舒适度为核心的，负荷峰值调节能力要求不高，峰荷降低才能为配电运营商实现有效负荷控制提供保障。
4.结束语
综上所述，随着社会经济的快速发展，在智能电网系统运行中，应用负荷控制技术，已成为整个电力行业计划节约与安全用电的一项重要技术手段。智能电网中，充分发挥负荷控制优势，实现用电现代化管理目标。随着负荷控制技术的发展与成熟，在智能电网系统中，新型负荷控制技术具有广阔的应用于发展前景。
参考文献
[1] 周敏.电力计量中负荷控制技术的发展及应用研究[J].中国设备工程，2017（19）：173-174.
[2] 王进考，曲灿武，姜雪妍.浅谈智能电网中的负荷控制[J].通信电源技术，2017，34（05）：156-158.
[3] 苑晨亮.基于大规模聚合空调的智能电网负荷控制与优化[D].燕山大学，2017.
[4] 时欣利.智能电网预测发电和柔性负荷控制策略研究[D].东南大学，2016.