CN105956794A - 一种大停电下第三产业典型用户损失评估方法 - Google Patents

一种大停电下第三产业典型用户损失评估方法 Download PDF

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刘自发
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Abstract

一种大停电下第三产业典型用户损失评估方法,属于电力系统可靠性技术领域。该方法结合第三产业典型用户的经营规律、负荷特性与停电损失特性综合分析出其单位负荷的经济损失与停电持续时间近似满足分段线性函数;然后采取用户调查法获得不同地区、不同经营类型及经营规模的第三产业典型用户停电损失数据,运用MATLAB程序软件拟合得到停电损失曲线,与之前建立的损失模型加以验证并求出具体参数;最终通过构造停电损失函数法与用户调查法的有机结合,得出适用于第三产业典型用户具体停电损失评估模型。该方法既实现了建立具体的停电损失模型又克服单纯采取用户调查法不具说服力的缺点。

Description

一种大停电下第三产业典型用户损失评估方法
技术领域
本发明属于电力系统可靠性技术领域,特别是提供了一种大停电下第三产业典型用户损失评估方法,应用于第三产业用户突发大停电时经济损失评估。通过研究第三产业典型用户生产经营规律、用电特性、停电损失特性等机理综合分析得出其大停电损失评估模型,然后采取用户调查法获得不同地区、不同经营规模等因素的第三产业典型用户停电损失数据,运用MATLAB程序软件拟合出单位负荷经济损失值随持续时间的关系曲线,进而对停电损失评估模型加以验证的同时确定出具体参数。综上两者构建出适合第三产业典型用户的具体停电损失评估模型,对提高电力系统供电可靠性及实现大停电下第三产业典型用户的损失评估具有非常重要的现实意义。
背景技术
现阶段,随着社会各行业对电力依赖程度加深,电网可靠性问题引起供用双方高度重视,同时供电可靠连续性与系统运行经济性之间的矛盾越来越凸显。电力用户希望得到安全、可靠、经济、优质的电力供应,但电网受外界因素干扰可能出现供电不足或中断,从而引起巨大经济损失与不良社会影响;对于供电部门,要提高供电可靠性,就必须增加额外投资,如何高效经济实施电网建设和运行,以最少投入提供最优的电力供给是电力公司亟待解决的难题。
目前,研究人员通过结合技术和经济手段处理电力系统可靠性与经济性之间的平衡关系,其中可靠性效益评估是研究的重要组成部分。可靠性效益是指因电网可靠性水平达到一定高度使电力用户获得的效益,即减少的停电损失。因此实际工程中,估算电力供应中断对社会带来的经济损失(即停电损失)是可靠性效益评估常用有效的手段,可直接反应出由于电力系统可靠性不足而造成的经济损失,被广泛应用于电网规划方案比选、电气设备备用容量选取、电网资产全寿命周期管理及供电企业效能状况评价等方面。因此,研究用户停电损失对评估及优化电力系统可靠性,合理规划电网发展,具有重要的现实意义。
所谓停电损失是指当电力供应不足或中断而导致停电时,由社会所承担的全部经济损失,包括供电部门和电力用户两部分经济损失。前者主要是因停电无法向辖区用户供电而造成的电费损失,较容易计算;后者直接面对不同类型的电力用户,停电损失受用户类别、停电发生时刻、停电频率、停电持续时间等多方面因素影响,计算复杂。本专利研究对象针对第三产业,作为国民经济发展的重要组成部分,无论从理论分析还是工程实际,其典型用户停电损失研究都很少。由于第三产业用户种类众多,各自对电力供应依赖程度不同,对停电敏感性也就不同。另外第三产业用户营业规律导致总体负荷特性表现出极强的时间性与季节性,所以在用电高峰季节的营业时间内突发大停电事故,除了对第三产业电力用户造成巨大经济损失外,还严重影响人们生活秩序及社会安全稳定,停电时间越长,后果越难以想象。综上所述,研究建立适用于第三产业典型用户停电损失评估方法,提高电网供电可靠性、减少因停电造成的经济损失具有重要的现实意义。
对于停电损失评估方法,在我国主要采用平均电价折算倍数法、产电比法和总拥有费用法。平均电价折算倍数法是指因电力系统可靠性低造成的停电损失费用可用当时的平均电价乘以折算倍数来估计,国内采用平均电价的20到50倍较合适。产电比法指某时期内,一般是一年,某地区的国民生产总值与用电量的比值,单位是元/kWh,可从宏观角度近似估计停电损失。总拥有费用法指某工程的初始投资和使用期间因停电造成的损失费用之和,可通过计算总拥有费用结果来选择不同投资和不同可靠性水平的方案。经过分析发现,这几种评估方法,偏向于定性分析阶段,只能粗略得到停电损失结果,缺乏确切的科学根据。近年来,随着对停电损失研究的深入,以用户调查法获取到停电损失数据为基础的研究方法被广泛认可。白剑飞等在《停电损失调查及估算》中对我国西安地区的工商业及居民用户采用当面填写调查问卷的方法,获得较为满意的调查结果,并以此总结出该地区的停电损失评估方法;王超等发表的《中国用户停电损失调查方法》提出问卷调查法是适合我国特点的用户停电损失调查方法,并介绍开展问卷调查工作的重要步骤。但是从用户处调查的结果具有主观性,而且地域不同导致数据采集缺乏普遍性,因此,单纯采取用户调查法评估停电损失不具有说服力。另外,运用构造函数建立与停电时间有关的单位负荷损失函数,并结合停电负荷大小和停电时间计算出停电损失。陈晓等在《城市电网用户停电损失及其估算方法的研究》中以城市电网为研究对象,通过构造用户停电损失函数给出估算停电损失的方法,并以实例验证方法的可行性;刘怀东等在《一种电力用户停电损失函数估算方法》中提出参考其它地区停电损失函数,再根据所研究地区电力用户消耗1kWh的平均效益估算该地区的停电损失;张勇军等在《分类用户单位停电损失函数的确定及应用》提出依据年用电量及生产总值的统计数据,运用回归分析及参数估计原理,得出分类用户单位停电损失函数。但是,停电损失评估受停电持续时间、损失负荷量、用户类型等多种因素的影响,函数表达方法只能计算出某停电时间下的损失,难以全面反映实际停电损失情况。另外,现有停电损失函数表达不直观,虽然通过调查得到停电损失数据拟合出用户单位停电损失值与停电持续时间的关系曲线,但是缺少通用具体的停电损失模型。
发明内容
本发明的目的在于提供一种大停电下第三产业典型用户损失评估方法,该方法结合第三产业典型用户的经营规律、负荷特性与停电损失特性综合分析出其单位负荷的经济损失与停电持续时间近似满足分段线性函数;然后采取用户调查法获得不同地区、不同经营类型及经营规模的第三产业典型用户停电损失数据,运用MATLAB程序软件拟合得到停电损失曲线,与之前建立的损失模型加以验证并求出具体参数;最终通过构造停电损失函数法与用户调查法的有机结合,得出适用于第三产业典型用户具体停电损失评估模型。该方法既实现了建立具体的停电损失模型又克服单纯采取用户调查法不具说服力的缺点,两者的相辅相成更能准确计算出大停电事故造成的第三产业典型用户的直接经济损失。
由于本发明前提是评估大停电下第三产业典型用户的直接经济损失,与停电频率、用户停电提前通知无关,由于第三产业用户运营方式较为统一以及用户负荷具有极强的季节性与时间性,导致营业时间内停电损失大,歇业期间停电损失小,所以重点研究在营业初期发生大停电时第三产业不同典型用户受持续时间与损失负荷量两种因素影响下经济损失变化动态。大停电下第三产业典型用户损失评估方法具体包含以下步骤:
依据《国民经济行业分类》(GB/T 4754-2011),第三产业,即服务业,是凭借一定物质技术设备,为社会生产和人民生活服务的各种行业总称,共包括流通和服务两大部门。第三产业大部分行业不生产产品,以提供劳务赚取利润,由于用户种类众多,各自对电力供应依赖程度不同,因此停电敏感性也不同。依据《国民经济行业分类》及国家统计局制定的《三次产业划分规定》,本发明将大停电对第三产业造成巨大经济损失且与人们生活密切相关的典型用户作为重点研究对象,分别为商业,住宿餐饮业,娱乐业及金融业四大类。另外第三产业还包含党政机关、社会团体、电视广播、医疗卫生等众多行业,此类行业一旦发生大停电事故,更重要的是带来一系列严重的政治社会影响,难以定量评估其直接经济损失,因此这类行业不包含在本发明研究之内。
综合分析第三产业典型用户经营规律、用电特性及停电损失特性得出停电损失评估模型。第三产业用户负荷特点为:1)季节性变化。由于第三产业广泛采用空调、电梯、制冷设备等与气候敏感设备,总体负荷特性表现出极强的时间性和季节性。2)高峰与平段负荷较高,低谷时段负荷很低,峰谷差极大,负荷率较低,与温度变化关系密切。3)第三产业负荷已成为电网峰值负荷重要组成部分,同时系统构成及运营方式较为统一,负荷曲线没有很大差别。
1)商业:通常情况下,商业用户依赖电力设备程度越大,停电后经济损失就越大。大型综合商场,一旦发生停电,除了失去全部照明外,用来储存易腐损商品的冷藏设备将停止运转而造成商品损坏;所有计算机的储存数据长时间的停电影响下也将被擦掉或损失掉,电子货款记录器和收款记帐器等设备无法使用,可能会导致长期的严重后果。结合对大型综合型商场实地调查得知,商业因停电造成的直接经济损失主要包括停电期间营业额减少损失;因停电而导致的商品以及设备损坏;计算机由于停电导致存储数据丢失损失等。
根据商业固定经营规律及用电特点分析出随着停电持续时间变化的损失特性为:阶段一,由于商业属于人群密集场所,按照《重要电力用户供电电源及自备应急电源配置技术规范》规定:人群密集场所会有应急照明及消防设施等保安负荷。因此商场停电后,自配应急电源自动启动,可为商场各层提供1小时以上的应急照明。即使如此顾客数量会比平时正常情况少,影响商场的营业额。因此阶段一商业停电损失主要是营业额的减少损失,并且随停电持续时间呈线性关系变化。阶段二,停电持续时间超过4小时,冰柜内的冷藏商品出现异味及腐坏现象。因此阶段二商业停电损失包括营业额减少损失以及冷藏商品的腐坏损失,并随着停电时间的持续损失曲线近似线性增加而且曲线斜率增大。阶段三,当停电超过八小时左右的时间,商场会采取暂停营业的办法,一方面是长时间停电,防止出现盗窃、遭抢等意外情况发生,避免遭受不必要损失;另一方面停电超过8小时已经达到商场正常关门时间,所以阶段三商场停电损失在阶段二基础上不会有很大变动,损失曲线趋于平稳。
2)住宿餐饮业:通过选择不同地区及规模的宾馆、饭店等实地调查得知,住宿餐饮业停电损失主要包括因停电导致顾客量减少而产生的营业额损失,冰柜等冷藏设备无法正常工作而产生的食物腐坏损失。由于普通冰箱断电后即便在空载(即冰箱内没放食物)的情况下,2个小时后内部温度就会升高到10℃左右,超过4个小时基本上不能保鲜了,如果冰箱内食物多,那失去保鲜功能就更快,而且由于空气不流通,甚至比放在冰箱外的室内更容易使食物变质。另外突发性停电可能存在用电设备损坏以及包含停电期间的劳务损失。住宿餐饮业的停电损失特性按持续时间分为三个阶段:第一阶段,酒店、餐厅等一旦发生停电,厨房内的电器设备无法正常工作,效率低下,会使顾客量减少影响营业额,另外一些用电设备可能损坏,在这个时间段内恢复供电,低温储藏的物品不会损坏。第二阶段:随着停电时间的延长超过4小时,除顾客减少导致住宿餐饮业的营业额损失继续增大外,冰柜内的物品无法冷冻出现大面积损坏现象,从而导致停电损失曲线斜率增大,并随持续时间近似线性增加。阶段三:当停电超过8小时后临近正常闭门时间,所以采取暂停营业不会对营业额损失造成更大影响,阶段三停电损失值趋于平稳。
3)娱乐业:一般情况下,电影院、KTV等娱乐场所白天关门,下午5点左右开始正常营业,按照国家规定次日2点钟左右停止营业,所以这种营业规律决定了如果停电发生在白天,对电影院与KTV等娱乐场合几乎没有影响,因此重点研究娱乐业营业初期发生停电并随持续时间变化的经济损失情况。通过对不同地区、不同经营类型及规模的娱乐场所现场调查得知,停电损失主要包括因停电造成的营业额损失及无法正常工作造成的劳务损失。娱乐业停电损失特性按照持续时间分成三个阶段:阶段一,电影院与KTV等属于人群密集场所,按照《重要电力用户供电电源及自备应急电源配置技术规范》规定:人群密集场所会有应急照明及消防设施这样的保安负荷。因此娱乐场所停电后,自配应急电源立刻启动供电,可提供1小时以上的应急照明。如果短时间内停电,对娱乐场所营业额不会造成太大损失。但是随着停电时间的持续,营业额损失近似线性增加。阶段二,自备应急电源电量经过1小时后逐渐耗尽,对于打算去娱乐场所的消费者由于停电就取消原有安排。此阶段恢复电力供应,娱乐场所还可以继续正常营业。因此娱乐业在阶段二的停电损失值仍随时间近似线性增加,但没有达到最大。阶段三,较长时间的停电,对娱乐场所的营业额损失产生重大影响,此时即使恢复供电,时间已接近半夜,人们都开始休息,并且娱乐场所也接近停止营业。对于娱乐业来说,当在营业期间内停电7个小时以上,相当于一天营业额全部损失掉,损失值达到最大。
4)金融业:银行业,保险业,证券业等金融业主要用电设备包括存储数据的计算机、电子贷款记录器和收款记账器等。一旦发生长时间停电事故,主要用电设备将停止正常工作,对金融行业的营业额产生极大损失。金融行业的停电损失特性按持续时间可分为三个阶段:阶段一,银行,证券等金融行业都属于重要电力用户,按照《重要电力用户供电电源及自备应急电源配置技术规范》规定:服务器、交换机、磁盘阵列、通讯终端、一般银行的防盗照明、大型银行营业厅及门厅照明、应急照明、机房的精密空调等保安负荷都配有自备应急电源。当金融行业突然发生停电事故时,这些应急电源能持续30~120分钟左右的时间,保存数据的计算机设备还能继续正常工作,金融行业的一些业务可以由工作人员手工代替。如果此阶段恢复电力供应,金融业因停电引起的营业额损失较小。阶段二,随着停电时间的延长,自备应急电源电量逐渐耗尽,造成一些计算机存储数据损失掉,而且顾客因停电暂缓办理业务,使金融业停电损失曲线斜率发生明显变化,损失值随停电时间近似线性增加。阶段三,由于金融行业正常情况下每天营业时间8小时左右,当停电持续时间过长,就会停止营业,所以一天的营业额损失达到最大,损失曲线趋于平缓。
综上所述,第三产业典型行业大都属于人群密集场所,按照《重要电力用户供电电源及自备应急电源配置技术规范》规定:会配有应急照明、消防设施等保安负荷,自备应急电源持续30分钟以上。短时间停电,对第三产业用户的营业额损失影响较小,停电损失值随持续时间近似线性增加,曲线斜率较小;随着停电时间延长,自备应急电源逐渐失去作用,顾客数量会大大减少,同时像商场,酒店这类用户冰箱内冷藏的物品会逐渐腐坏,停电损失斜率增加;由于第三产业每天营业时间比较固定,当停电持续时间邻近每天营业时长,往往暂停营业,所以第三产业用户停电损失值趋于最大值。
(1)综合分析第三产业典型用户经营规律、第三产业停电经济损失与停电时间符合三分段线性函数关系,停电经济损失模型Closs=f(t)用电特性及停电损失特性得到待求参数的停电损失评估模型为:
C l o s s = k 1 t + b 1 ( 0 < t &le; T 1 ) k 2 t + b 2 ( T 1 < t &le; T 2 ) k 3 t + b 3 ( t > T 2 ) - - - ( 1 )
Closs-第三产业典型用户停电经济损失值;t-停电时间;k、b、T为系数。由于第三产业各类行业的经营规模、内容等因素不同,停电后导致的损失值就不同,将经过实地调查获取的停电损失数据通过最小二乘法拟合得到的函数表达式的系数就有所不同,最终会对应得到这四类行业具体的停电损失模型。
(2)第三产业典型用户停电损失调查表的设计。商业选取综合型商城为调研单位,停电损失因素包括停电期间营业额损失,停电后设施损失,食品无法冷藏损失及劳务损失等。住宿餐饮业选取星级酒店为调研单位,停电损失因素有停电期间营业额损失,停电后设备损失,食品无法冷藏损失和劳务损失等。娱乐业选取电影院、KTV、歌舞厅为调研单位,停电损失因素包括停电期间因停止营业造成的损失,停电后设备损失和劳务损失等。金融业选取银行为调查单位,停电损失因素包括停电期间营业额损失,计算机储存数据丢失等。根据各典型用户营业规律、停电特性等差异设计停电损失调查表,内容主要包括用户单位名称,用户所属行业,用户年用电量(kWh),年峰负荷(kW),年生产总值(元)以及特定时刻下(5min、10min、30min、1h、2h、4h、8h、16h、24h)停电损失原始数据(元)。调查涉及经济损失估计问题,是问卷中最难回答和最有争议的部分,但作为用户停电损失原始信息,也是本次研究中最有价值的问题,必不可少。
(5)停电损失数据的获取、处理。针对第三产业各典型用户,采取用户调查法经过一段时间后回收到大量损失调查结果。首先将调查问卷根据行业不同进行分类统计,然后将四类行业各典型用户的停电损失原始数据以年峰负荷为基准归一化处理,得到单位负荷停电损失值(元/kW),利用曲线拟合数学方法画出各典型用户对应的停电损失曲线,将严重偏离散点大量集中区域失真数据去掉得到较为准确的停电损失值;最后再结合各用户的年生产总值和年用电量两因素在所属行业中的比重进行加权平均求和,分别得到第三产业典型用户特定时刻下的单位负荷损失值。
(4)停电损失评估模型具体参数的确定。根据步骤(3)的结果,运用MATLAB程序软件拟合出第三产业各典型用户停电损失值随持续时间的关系曲线,根据大量调查结果验证出关系曲线近似符合三分段线性关系,最终确定出停电损失评估模型具体参数K、b、T的数值。
(5)根据步骤(4)建立的停电损失评估模型,可求出任意时刻下单位负荷经济损失值,并结合各用户停电损失负荷量,最终计算出大停电造成的第三产业典型用户经济损失值。
本发明具有以下优点:1)本发明根据第三产业经营规律,用电、停电特性等机理建立单位负荷下停电损失随持续时间近似分段线性变化的损失评估模型。2)既实现了具体停电损失模型的构建又克服单纯采取用户调查法不具说服力的缺点,两者的相辅相成更加准确计算出大停电事故造成的第三产业典型用户经济损失。3)本发明根据第三产业典型用户生产经营规律、停电特性等方面的差异设计出对应的停电损失调查问卷。
附图说明
图1为第三产业典型用户停电损失评估流程图。
图2为用户调查法步骤流程图。
具体实施方式
大停电第三产业用户经济损失评估方法具体应用流程如图1所示,结合流程图对本专利作进一步说明。
步骤1:综合分析第三产业典型用户(商业、住宿餐饮业、娱乐业及金融业)经营规律、用电特性及停电损失特性得到待求参数的停电损失评估模型为(1)式,详细过程见发明过程的步骤(2)。
步骤2:针对第三产业典型用户营业规律、停电特性等因素的不同设计对应的停电损失调查问卷如下(以商业用户为例):
商业用户停电损失调查问卷
调查单位名称:_______________________________
贵单位行业类型:_____________________________
调查日期:_______________________________
贵单位最大负荷:______________________________
贵单位年用电量:______________________________
贵单位年生产总值:______________________________
用户具体停电损失调查表
因停电造成的其他直接经济损失:1、2、3、
注:住宿餐饮业、娱乐业及金融业用户停电损失调查问卷中停电损失构成存在差异,具体见发明内容的步骤(3),其余内容跟商业用户停电损失调查问卷相同。
步骤3:选取某第三产业发达区域的综合型商场、星级酒店、电影院、银行等作为调查对象,采取用户调查法获取大量特定时刻下停电损失原始数据,用户调查法的步骤如图2所示。
步骤4:停电损失原始数据的分析处理。将步骤4的停电损失原始数据以各自年峰负荷为基准归一化处理,得到单位负荷停电损失值,具体公式如下所示:
L i j ( t ) = C i j ( t ) P i j - - - ( 2 )
式中Cij(t)、Lij(t)、Pij分别为第i类行业第j个典型用户停电损失数据(元)、单位负荷停电损失值(元/kW)、年峰负荷(kW);i取1~4,表示第三产业四类典型行业。再结合各用户的年生产总值和年用电量两因素在所属行业中的比重进行加权平均求和,分别得到四类行业与停电时间有关的单位负荷损失值。具体公式如下所示:
K E , i j = E i j &Sigma; j = 1 m E i j - - - ( 3 )
K G , i j = G i j &Sigma; j = 1 m G i j - - - ( 4 )
L i ( t ) = &Sigma; j = 1 m L i j ( t ) ( K E , i j + K G , i j 2 ) - - - ( 5 )
式中:Gij、Eij分别为第j个用户的年生产总值(元)、年用电量(kWh);KG,ij、KE,ij分别表示第j个用户年生产总值、年用电量在所属行业的比重;Li(t)表示第i类行业单位负荷停电损失值(元/kW);m为第i类行业第j个典型用户的数目。
步骤5:将步骤4得到的四类行业特定时刻下单位负荷停电损失值Li(t)作为初始值,运用MATLAB程序软件(具体过程见程序1)拟合出对应的经济损失值随停电持续时间的关系曲线,并得到相应的停电损失模型具体参数k、b、T,进而确定出四类行业具体的停电损失评估模型。
步骤6:根据步骤5建立的停电损失评估模型,可求出任意时刻下单位负荷经济损失值,结合四类行业典型用户停电损失负荷量,最终计算出任意时刻下停电经济损失值。
程序1:

Claims (1)

1.一种大停电下第三产业典型用户损失评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)综合分析第三产业典型用户经营规律、第三产业停电经济损失与停电时间符合三分段线性函数关系,停电经济损失模型Closs=f(t)用电特性及停电损失特性得到待求参数的停电损失评估模型为:
C l o s s = k 1 t + b 1 , ( 0 < t &le; T 1 ) k 2 t + b 2 , ( T 1 < t &le; T 2 ) k 3 t + b 3 , ( t > T 2 ) - - - ( 1 )
Closs-第三产业典型用户停电经济损失值;t-停电时间;k、b、T为系数;将经过实地调查获取的停电损失数据通过最小二乘法拟合得到的函数表达式的系数就有所不同,最终会对应得到商业、住宿餐饮业、娱乐业及金融业这四类行业具体的停电损失模型;
(2)第三产业典型用户停电损失调查表的设计:商业选取综合型商城为调研单位,停电损失因素包括停电期间营业额损失,停电后设施损失,食品无法冷藏损失及劳务损失;住宿餐饮业选取星级酒店为调研单位,停电损失因素有停电期间营业额损失,停电后设备损失,食品无法冷藏损失和劳务损失;娱乐业选取电影院、KTV、歌舞厅为调研单位,停电损失因素包括停电期间因停止营业造成的损失,停电后设备损失和劳务损失;金融业选取银行为调查单位,停电损失因素包括停电期间营业额损失,计算机储存数据丢失;根据各典型用户营业规律、停电特性等差异设计停电损失调查表;内容包括用户单位名称,用户所属行业,用户年用电量kWh,年峰负荷kW,年生产总值以及特定时刻下5min、10min、30min、1h、2h、4h、8h、16h、24h的停电损失原始数据;
(3)停电损失数据的获取、处理:针对第三产业各典型用户,采取用户调查法经过一段时间后回收到大量损失调查结果;首先将调查问卷根据行业不同进行分类统计,然后将四类行业各典型用户的停电损失原始数据以年峰负荷为基准归一化处理,得到单位负荷停电损失值元/kW,利用曲线拟合数学方法画出各典型用户对应的停电损失曲线,将严重偏离散点大量集中区域失真数据去掉得到停电损失值;再结合各用户的年生产总值和年用电量两因素在所属行业中的比重进行加权平均求和,分别得到第三产业典型用户特定时刻下的单位负荷损失值;
(4)停电损失评估模型具体参数的确定;根据步骤(3)的结果,运用MATLAB程序软件拟合出第三产业各典型用户停电损失值随持续时间的关系曲线,根据调查结果验证出关系曲线近似符合三分段线性关系,最终确定出停电损失评估模型具体参数K、b、T的数值;
(5)根据步骤(4)建立的停电损失评估模型,求出任意时刻下单位负荷经济损失值,并结合各用户停电损失负荷量,最终计算出大停电造成的第三产业典型用户经济损失值。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN106600135A (zh) * 2016-12-08 2017-04-26 广州科腾信息技术有限公司 基于云数据的停电损失评估方法
CN111062822A (zh) * 2019-09-11 2020-04-24 国网浙江余姚市供电有限公司 一种基于区块链技术停电保险服务系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106600135A (zh) * 2016-12-08 2017-04-26 广州科腾信息技术有限公司 基于云数据的停电损失评估方法
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