霍克锂电池电力需求解析

电力需求曲线

研讨涵盖了Gorkha县17个VDC的214个村庄。为了拟定需求概况，考虑了每个家庭、教育机构、卫生站、办公室和工业的情况。如表1所示，考虑了不同类型机构的负荷系数、多样性系数和衔接负载。

负荷猜测假定 [23, 24]

	国内	教育	办公室	职业
载荷系数
多样性因子
衔接负载 (瓦特)
负荷增长
第一年	10%	10%	10%	10%
第2至5年	5%	5%	5%	5%

负荷因数是衡量电力运用功率或运用率的指标；高负荷因数表明负载对电力体系的运用更高效，而那些未充分运用电力分配的消费者将会具有较低的负荷因数。负荷因数是设备所汲取的负载与满载（其或许汲取的）之比。因而，电力体系的负荷因数一直小于1。因而，如表1所示，在尼泊尔的农村地区，家庭的负荷因数非常低，即他们简直仅将电力用于照明意图，而在尼泊尔农村地区的办公室和工业的负荷因数相对较好。

多样性系数是构成峰值需求的总负荷的一部分。它通常大于1，因为各个最大需求之和大于最大需求。多样性系数等于发电站的最大需求与各个最大需求之和的比值。例如，多样性系数为0.9（90%多样性）意味着该设备在衔接和敞开期间，有90%的时间在其额外或最大负载水平下运转。因而，如表1所示，农村地区的家庭是峰值负荷的主要贡献者，而办公室和工业则相对较少。

研讨地点接连5年的负荷需求如表2所示。

未来5年接连的需求

年份	第一年	第2年	第三年	第4年	第五年
负荷需求 (千瓦)

研讨区域的累计负荷需求为959.1千瓦，如表2所示。因而，本研讨将1000千瓦作为研讨区域猜测的负荷。

据此，考虑了5年接连负荷和多样性因子的每个村庄的电力需求（兆瓦时），并在图6中展现。

Fig. 6:

戈尔卡县17个变电站未来5年的电力需求（兆瓦时）

依据图6中的电力需求指示，萨乌尔帕尼的动力需求最高，乌哈亚的需求最低。

1.4 剖析建模

数学假定和过程被定义为必要的核算。为了剖析建模，首先核算体系的LCC，然后核算EDL。从NEA和AEPC收集的初级数据以及从人口普查[28]中收集的次级数据都进行了剖析。剖析后，挑选了最佳本钱效益技能。运用EDL检查更好的电气化技能，取决于电气化的距离。这种技能经济优化已被各种研讨人员部署用于可再生动力体系的优化[43,44]。鉴于这些方法的接受适用性，本研讨考虑了与LCC和EDL剖析相结合的剖析建模。这种剖析模型最适合像尼泊尔这样的发展我国家和欠发达国家，以进行有效的电气化规划。

1.5 假定和数据剖析

为了在情境动力规划和电气化中挑选更好的动力技能，需要对等效电力需求和生命周期本钱进行具体的核算。在进行这些核算时，会做出各种假定，例如负荷猜测、衔接负荷和多样性因子，如表1所示。

此外，为了核算生命周期本钱和等效债款寿数，现已假定并选用了各种参数，这些参数都是依照NEA和AEPC陈述选用的规范值。表3中描绘了每个参数的假定值的具体情况。

假定的核算参数[24, 25]

符号	描绘	单元 .	数量
δ  t&d	变压器和配电丢失	%	20%
贝塔	电网运转维护本钱本钱的份额	%	1.5%
L	负荷需求	千瓦
h	年度运转时间	H
n	项目生命周期	年数
d	折扣率	%	10%
P	现值系数

操作与维护

为了核算便利，假定电网供应和其他技能的可靠性相同。

1.6 不确定性

研讨考虑了动力规划过程中各种参数，如需求负荷、需求动摇、辐射、负载因子、多样性因子、寿数周期本钱等。这些参数的或许变化对应着系数不确定性的或许性[45]。为了最小化不确定性，研讨选用了单一参数或系数的各种值进行研讨。例如，研讨考虑了5、10、25、40、75和150千瓦的变化负荷。每天可用的电力小时数考虑了每天6、8、10、12和14小时的变化小时数。寿数周期本钱是运用包含太阳能光伏和电池等或许的折扣率在内的现行本钱核算的。此外，该研讨运用Meteonorm数据进行了日照时间和全球辐射的研讨，并约束了它们的不确定性研讨。

2 理论

2.1 LCC

为了剖析和比较动力技能，研讨核算了本研讨中考虑的每种动力技能的生命周期本钱。每个技能选项的操作约束，如地理地形、气候条件和可用的技能，对动力出产有不同的影响，并被视为研讨的误差来历。

不同容量的光伏(PV)、地热(MHP)和分布式发电(DG)等不同动力体系的寿数周期本钱(LCC)分别运用公式(1)、(2)和(3)核算[21]：

其间，\(LCC_{PV}\) 表明光伏发电的寿数周期本钱（尼泊尔卢比或 Rs），\(C_{PV}\) 表明光伏体系的本钱本钱（不包含电池）（Rs），\(C_{B}\) 表明电池的本钱本钱，\(\beta\) 表明年度运营和维护的本钱本钱份额，\(P(d, n)\) 是年度运营和维护的现值因子，\(n\) 表明完好体系的运用寿数（年），\(d\) 表明贴现率（%），\(C_{R}\) 表明电池的替换本钱（Rs），\(P(d, n_1)\) 表明组件的现值因子，\(n_1\) 表明组件替换的运用寿数，\(L\) 表明体系容量（千瓦），\(h\) 表明年度运转小时数，\(LCC_{MHP}\) 表明 MHP 发电的寿数周期本钱（Rs），\(C_{MHP}\) 表明 MHP 体系的本钱本钱（Rs），\(C_{MHPR}\) 表明经济寿数后的替换本钱本钱（Rs），\(LCC_{DG}\) 表明 DG 发电的寿数周期本钱（Rs），\(C_{DG}\) 表明柴油发电机组的替换本钱（Rs），\(C_{FUEL}\) 表明每年的燃料本钱（Rs）。

光伏体系配备了备用发电设备时的年平均本钱核算公式是(1)式和(3)式的结合。

由DG支撑的MHP体系的LCC核算是方程(2)和(3)的组合。 

其间，\( \text{LCC}_{GE} \) 表明电网扩展（Rs）的寿数周期本钱，\( \text{LCC}_{gen} \) 表明发电（Rs）的寿数周期本钱，\( \text{LCC}_{transf} \) 表明变压器（Rs）的寿数周期本钱，\( \text{LCC}_{grid} \) 表明输电线路（Rs）的寿数周期本钱，\( X \) 是负荷中心到电网点的距离（km），\( t_{gen} \) 表明发电本钱（Rs），\( \delta_{t&d} \) 表明输配电丢失，\( C_{grid} \) 表明输电线路本钱（Rs）。当 \( n \) 趋近于无穷大时，这近似为 \( 1 + d + d^2 + d^3 + d^4 + \ldots + d^n \)。

2.2 EDL

EDL是对电网扩展和替代动力体系的盈亏平衡剖析，

从方程（1）到（5），核算了MHP、MHP+DG、PV+电池、PV+DG、DG和电网扩展的EDL。每个动力体系的EDL是在6、8、10、12和14小时的运转时间内核算的。此外，考虑了5、10、15、40、75和150千瓦负载容量的动力体系以进行比较。挑选这种方法的原因是，之前的研讨中也选用了相似的方法并得到了验证。