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3 算例分析
3.1 数据来源
为了验证本文所提出的用户停电影响指标体系和评估方法的合理性,选取某市8个电力用户2017年一年中真实停电事件进行实验分析。这8个用户的基本用户信息如表3所示。这些用户在2017年期间的停电时间分布如图3所示。在进行用户停电期间损失负荷计算时,选取用户8月份的平均日负荷曲线,如图4所示。该市执行的峰谷平分时电价如表4所示。
3.2 用户直接和间接损失指标计算结果
依据该市统计局公布的年鉴,国民经济行业产值、用电量以及计算得到的产电比如表5所示。
实验中8个电力用户2017年停电直接损失和间接损失计算结果如表6所示。
结合图3、4和6,分析损失负荷数据可以看出,通过考虑用户停电时段不同导致的产能差异,能够更好地反映用户真实的产能和经济损失。F水产养殖场的停电时间最长并且集中于白天,但其用电高峰是在晚上和凌晨;G镇水厂虽然停电时间相比F水产养殖场少,但由于其负荷高峰和停电时间相对重叠,因此其停电的损失电量更高;而E塑料厂日用电负荷曲线十分平均,因此不管何时停电,都会对生产造成较大的影响。
分析用户的经济损失数据可以看出,虽然H矿场的损失电量较小,但由于其产电比高,其直接损失和间接损失非常大;与A食品公司相比,虽然D针织实业有限公司的停电损失电量多了一倍,但由于纺织服装业产电比低于食品饮料业,因此停电的直接损失仅为A食品公司的1.3倍;同时,由于食品饮料业作为较为独立的行业,其感应度系数和影响力系数较低,对上下游产业造成的影响较小,因此A食品公司因为停电造成的间接损失远远低于属于纺织服装业的D针织实业有限公司。
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