Коэффициент использования электрооборудования: РТМ 36.18.32.4-92 Указания по расчету электрических нагрузок

Коэффициент спроса: электрооборудования, освещения, розеточной сети

Электрооборудование не работает постоянно на полную мощность. Этот очевидный факт можно понять на бытовом примере. Освещение в квартире не включено круглосуточно. Утюгом мы пользуемся только тогда, когда надо погладить одежду. Чайник работает только тогда, когда нужно вскипятить воду. Аналогичным образом дело обстоит при потреблении электроэнергии в общественных и промышленных зданиях. Таким образом, понятие установленной и потребляемой (расчетной) мощности всем знакомо с детства.

При проектирование электроснабжения объектов неодновременность работы оборудования учитывается при помощи понижающих коэффициентов. Существует три понижающих коэффициента с разными названиями, но смысл их одинаков — это коэффициент спроса, коэффициент неодновременности, коэффициент использования.
Умножив установленную мощность оборудования на один из этих коэффициентов получают расчетную мощность и расчетный ток. По расчетному току выбирают защитно-коммутационную аппаратуру (автоматы, рубильники, УЗО и пр.) и кабели или шинопроводы.

Pрасч=K×Pуст, где
Pуст — установленная мощность оборудования,
Pрасч — расчетная мощность оборудования,
К — коэффициент спроса/одновременности/использования.

При использовании этой, казалось бы, простой формулы на практике сталкиваются с огромным количеством нюансов. Одним из таких нюансов является определение коэффициента спроса в щитах, питающих разные типы нагрузок (освещение, розетки, технологическое, вентиляционное и сантехническое оборудование).

Дело в том, что коэффициент спроса зависит нескольких параметров:

  • Мощности;
  • Типа нагрузки;
  • Типа здания;
  • Единичной мощности электроприёмника.

Соответственно, при проектировании групповой и распределительной сети, а также схем электрических щитов это нужно учитывать. Групповые сети (кабели, питающие конечных потребителей) следует выбирать без учёта коэффициента спроса (коэффициент спроса должен быть равен единице). Распределительные сети (кабели между щитами) следует выбирать с учётом коэффициента спроса. Таким образом, расчет коэффициента спроса для щитов со смешанной нагрузкой несёт дополнительные трудности и повышает трудоёмкость расчетов.

Рассмотрим как реализован расчет электрических нагрузок в DDECAD на примере щита со смешанной нагрузкой.

1. Исходные данные для расчета

В качестве исходных данных примем, что нужно выполнить расчет нагрузок для щита офиса:

  • В офисе 6 помещений;
  • Освещение при помощи светильников с люминесцентными лампами;
  • Розеточная сеть для компьютеров и «бытовых» потребителей выполнена раздельно;
  • В офисе установлены кондиционеры;
  • В офисе есть помещение приёма пищи с чайником, микроволновкой, холодильником и телевизором.

Распределяем потребителей по группам и заполняем расчетную таблицу.

2. Расчет коэффициента спроса на щит

Расчет коэффициента спроса на щит будем выполняют в два этапа:

  1. Определение коэффициентов спросов для разных типов потребителей;
  2. Определение коэффициента спроса на щит.

Однако, технически для этого в расчетной таблице DDECAD потребуется выполнить три шага:

  1. Определение коэффициентов спросов для разных типов потребителей;
  2. Определение коэффициента спроса на щит;
  3. Указание коэффициентов спроса на щит и на группы.

2.1. Расчет коэффициента спроса сети освещения

Расчет коэффициента спроса для расчета питающей, распределительной сети и вводов в здания для рабочего освещения выполняются в соответствии с требованиям п.6.13 СП 31‑110‑2003 по Таблице 6.5.

Коэффициент спроса для расчета групповой сети рабочего освещения, распределительных и групповых сетей аварийного освещения принимают равным единице в соответствии с п.6.14 СП 31-110-2003.

Установленная мощность светильников рабочего освещения Pуст осв. = 7,4 кВт. Принимаем, что рассматриваемый офис относится к зданиями типа 3 по Таблице 6.5 СП 31-110-2003. В таблице данная мощность отсутствует, поэтому, в соответствии с примечанием к таблице, определяем коэффициент спроса при помощи интерполяции. Пользователи DDECAD могут легко и быстро определить коэффициент спроса при помощи встроенного в программу расчета. Получаем K

с осв. = 0,976.

2.2. Расчет коэффициента спроса розеточной сети

Расчет коэффициента спроса розеточной сети выполняют в соответствии с п.6.16 СП 31-110-2003 и Таблице 6.6. Получаем Кс роз. = 0,2.

2.3. Расчет коэффициента спроса сети питания компьютеров

Коэффициент спроса для сети питания компьютеров выполняют в соответствии с п.6.19 СП 31-110-2003 и Таблице 6.7.  По п.9 Таблицы 6.7 для числа компьютеров более 5 получаем Кс ком. = 0,4.

2.4. Расчет коэффициента спроса сети питания множительной техники

Коэффициент спроса для сети питания множительной техники выполняют в соответствии с п.6.19 СП 31-110-2003 и Таблице 6.7.  По п.12 Таблицы 6.7 для числа копиров менее 3 получаем Кс множ. = 0,4.

2.5. Расчет коэффициента спроса технологического оборудования

Коэффициент спроса для сети питания кухонного оборудования выполняют в соответствии с п.6.19 СП 31-110-2003 и Таблице 6.7.  Примем, в общем случае, что кухонное оборудование является технологическим оборудование пищеблока общественного здания. По п.1 Таблицы 6.7 коэффициент спроса следует принять по Таблице 6.8 и п.6.21  СП 31-110-2003. Получаем К

с кух. = 0,8.

Если технологическое оборудование пищеприготовления не является оборудование пищеблока общественного здания, а находится в помещении приёма пищи небольшого офиса, то коэффициент спроса следует принимать как для розеточной сети в соответствии.

2.6. Расчет коэффициента спроса оборудования кондиционирования

Коэффициент спроса для сети питания оборудования кондиционирования выполняют в соответствии с п.6.19 СП 31-110-2003 и Таблице 6.7. По п.5 Таблицы 6.7 коэффициент спроса следует принять по поз.1 Таблицы 6.9 СП 31-110-2003. Получаем Кс конд. = 0,78.

2.7. Вычисление коэффициента спроса щита

Вычисление коэффициента спроса щита будет происходить в два этапа.

2.7.1. Определение коэффициента спроса на щит

Вносим выбранные коэффициенты спроса для каждого типа нагрузки в столбик

«Коэфф. спроса», столбик «D» в Excel. Получается, что мы устанавливаем коэффициенты спроса для групповой сети. Это неверно, но это промежуточный этап, в следующем шаге мы это откорректируем.

 2.7.1. Указание коэффициента спроса на щит и на группы

После внесения коэффициентов на предыдущем шаге в нижней строке мы получаем рассчитанный итоговый коэффициент спроса на щит в столбике «Коэфф. спроса», столбик «D» в Excel.

 

Следующим шагом мы вносим это значение в ячейку столбика «Kс на щит», столбик «N» в Excel. После этого возвращаем групповые коэффициенты спроса в исходное значение, равное единице.

3. Результат

В результате получаем корректно рассчитанный коэффициент спроса на щит и корректные расчетные мощности и токи в групповой сети.

Далее, пользователи DDECAD продолжают заполнять расчетную таблицу, которая автоматически выполняет расчеты токов короткого замыкания, потерь (падения) напряжения, токов утечки УЗО. После нажатия одной кнопки автоматически получают однолинейную схему щита в AutoCAD.


Подпишитесь и получайте уведомления о новых статьях на e-mail

Читайте также:

Таблица 3-1. Расчетные нагрузки промышленных предприятий

0,005
0,01
0,02
0,03
0,04
0,05
0,06
0,08
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
0,4
0,45
0,5
0,55
0,6
0,65
0,7
0,75
0,8
0,85
0,9
1
0,005
0,009
0,02
0,03
0,04
0,05
0,06
0,08
0,09
0,14
0,19
0,24
0,29
0,33
0,38
0,43
0,48
0,52
0,57
0,62
0,66
0,71
0,76
0,8
0,85
0,95
0,005
0,011
0,02
0,03
0,04
0,05
0,06
0,08
0,1
0,16
0,21
0,26
0,32
0,37
0,42
0,47
0,53
0,57
0,63
0,68
0,73
0,78
0,83
0,88
0,92
0,006
0,012
0,02
0,04
0,05
0,06
0,07
0,09
0,12
0,17
0,23
0,29
0,35
0,41
0,47
0,52
0,58
0,63
0,69
0,74
0,8
0,85
0,89
0,93
0,95
0,007
0,013
0,03
0,04
0,05
0,07
0,08
0,11
0,13
0,2
0,26
0,32
0,39
0,45
0,52
0,58
0,64
0,69
0,75
0,81
0,86
0,9
0,94
0,95

0,007
0,015
0,03
0,04
0,06
0,07
0,09
0,12
0,15
0,23
0,29
0,36
0,43
0,5
0,57
0,64
0,7
0,75
0,81
0,86
0,9
0,93
0,95


0,009
0,017
0,03
0,05
0,07
0,08
0,1
0,13
0,17
0,25
0,33
0,41
0,48
0,56
0,63
0,7
0,76
0,82
0,87
0,91
0,94
0,95



0,01
0,019
0,04
0,06
0,08
0,1
0,12
0,15
0,19
0,28
0,37
0,45
0,53
0,62
0,69
0,76
0,82
0,87
0,91
0,94
0,95




0,011
0,023
0,04
0,07
0,09
0,11
0,13
0,17
0,22
0,32
0,42
0,51
0,6
0,68
0,75
0,81
0,89
0,91
0,94
0,95





0,013
0,026
0,05
0,08
0,1
0,13
0,15
0,2
0,25
0,37
0,47
0,57
0,66
0,74
0,81
0,87
0,91
0,94
0,95






0,016
0,031
0,06
0,09
0,12
0,15
0,18
0,24
0,29
0,42
0,54
0,64
0,73
0,81
0,86
0,91
0,94
0,95







0,019
0,037
0,07
0,11
0,15
0,18
0,21
0,28
0,34
0,48
0,64
0,71
0,8
0,86
0,91
0,93
0,95








0,024
0,047
0,09
0,13
0,18
0,22
0,26
0,33
0,4
0,56
0,69
0,78
0,86
0,91
0,93
0,95









0,03
0,059
0,11
0,16
0,22
0,26
0,31
0,4
0,47
0,67
0,76
0,85
0,9
0,94
0,95










0,039
0,076
0,14
0,21
0,27
0,33
0,38
0,48
0,56
0,72
0,83
0,9
0,94
0 95











0,051
0,1
0,19
0,27
0,34
0,41
0,47
0,57
0,66
0,8
0,89
0,93
0,95












0,073
0,14
0,26
0,36
0,44
0,51
0,58
0,68
0,76
0,88
0,93
0,95













0,11
0,20
0,36
0,48
0,57
0,64
0,7
0,79
0,85
0,93
0,95














0,18
0,32
0,51
0,64
0,72
0,79
0,83
0,89
0,92
0,95















0,34
0,52
0,71
0,81
0,86
0,9
0,92
0,94
0,95
















Коэффициент использования электрооборудования таблица пуэ

Таблица 3-1

Таблица 3-1. Значений расчетных коэффициентов для различных групп механизмов

Наименование механизмов и аппаратов

Горно-обогатительные комбинаты и аглофабрики

Насосы, вентиляторы, компрессоры, газодувки, эксгаустеры

Насосы водяные
Насосы песковые
Вакуум-насосы
Вентиляторы
Вентиляторы высокого давления для аглофабрик
Вентиляторы к дробилкам
Аглоэксгаустеры (газодувки)

Механизмы дробления и измельчения

Дробилки молотковые
Дробилки конусные
Дробилки четырехвалковые
Мельницы шаровые
Мельницы стержневые
Грохоты

Механизмы непрерывного транспорта

Транспортеры ленточные свыше 170 квт
Транспортеры ленточные до 170 квт
Конвейеры до 10 квт
Конвейеры свыше 10 квт
Конвейеры корпуса крупного дробления
Питатели пластинчатые, тарельчатые, барабанные и дисковые
Элеваторы, шнеки

Механизмы фильтрации и обогащения

Сгустители
Барабаны смесительные
Чашевые охладители
Столы концентрационные, чаны, баки концентрационные
Сушильные барабаны и сепараторы
Классификаторы спиральные и реечные
Флотационные машины
Электрофильтры
Магнитные сепараторы индивидуальные
Двигатель-генераторы
Вакуум-фильтры (лента, барабаны)
Вагоноопрокидыватели
Грейферные краны

Коксохимические заводы и цехи

Транспортеры
Транспортеры катучие
Питатели пластинчатые и ленточные
Дробилки молотковые
Дозировочные столы
Штабелеры
Углеперегружатели
Коксовыталкиватели
Загрузочные вагоны
Двересъемные машины
Электровозы тушильных вагонов
Скиповые подъемники
Кабестаны
Вагоноопрокидыватели

Металлургические заводы и цехи черной и цветной металлургии

Насосы, вентиляторы, компрессоры

Насосы водяные
Насосы питательные мартеновского цеха
Дымососы мартеновского цеха
Вентиляторы доменного цеха
Вентиляторы газовых горелок
Вентиляторы прокатных цехов
Вентиляторы принудительного дутья
Вентиляторы машинных залов
Компрессоры

Механизмы непрерывного транспорта

Краны различных назначений

Краны рудного двора
Грейферные краны
Магнитные краны
Краны разные

Машиностроительная и металлообрабатывающая отрасли промышленности

Металлорежущие станки мелкосерийного производства с нормальным режимом работы — мелкие токарные, строгальные, долбежные, фрезерные, сверлильные, карусельные, точильные и т. п.
То же при крупносерийном производстве
То же при тяжелом режиме работы: штамповочные прессы, автоматы, револьверные, обдирочные, зуборезные, а также крупные токарные, строгальные, фрезерные, карусельные, расточные станки
То же с особо тяжелым режимом работы: приводы молотов, ковочных машин, волочильных станов, очистных барабанов, бегунов и пр.
Переносный электроинструмент
Вентиляторы, эксгаустеры, санитарно-гигиеническая вентиляция
Насосы, компрессоры, дизель-генераторы
Краны, тельферы при ПВ-25%
То же при ПВ-40%
Элеваторы, транспортеры, шнеки, конвейеры несблокироваиные
То же сблокированные
Сварочные трансформаторы дуговой электросварки
Однопостовые сварочные двигатель-генераторы
Многопостовые сварочные двигатель-генераторы
Сварочные машины шовные
То же стыковые и точечные
Сварочные дуговые автоматы типа АДС
Печи сопротивления, сушильные шкафы, нагревательные приборы
Печи сопротивления с неавтоматической загрузкой изделий
Индукционные печи низкой частоты
Двигатель-генераторы индукционных печей высокой частоты
Ламповые генераторы индукционных печей высокой частоты
Многошпиндельные автоматы механических цехов для деталей из прутков

ВЫБОР ПРОВОДНИКОВ ПО НАГРЕВУ, ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ПЛОТНОСТИ ТОКА И ПО УСЛОВИЯМ КОРОНЫ

Область применения

1.3.1. Настоящая глава Правил распространяется на выбор сечений электрических проводников (неизолированные и изолированные провода, кабели и шины) по нагреву, экономической плотности тока и по условиям короны. Если сечение проводника, определенное по этим условиям, получается меньше сечения, требуемого по другим условиям (термическая и электродинамическая стойкость при токах КЗ, потери и отклонения напряжения, механическая прочность, защита от перегрузки), то должно приниматься наибольшее сечение, требуемое этими условиями.

Выбор сечений проводников по нагреву

1.3.2. Проводники любого назначения должны удовлетворять требованиям в отношении предельно допустимого нагрева с учетом не только нормальных, но и послеаварийных режимов, а также режимов в период ремонта и возможных неравномерностей распределения токов между линиями, секциями шин и т.п. При проверке на нагрев принимается получасовой максимум тока, наибольший из средних получасовых токов данного элемента сети.

1.3.3. При повторно-кратковременном и кратковременном режимах работы электроприемников (с общей длительностью цикла до 10 мин и длительностью рабочего периода не более 4 мин) в качестве расчетного тока для проверки сечения проводников по нагреву следует принимать ток, приведенный к длительному режиму. При этом:

1) для медных проводников сечением до 6 мм , а для алюминиевых проводников до 10 мм ток принимается как для установок с длительным режимом работы;

2) для медных проводников сечением более 6 мм , а для алюминиевых проводников более 10 мм ток определяется умножением допустимого длительного тока на коэффициент , где — выраженная в относительных единицах длительность рабочего периода (продолжительность включения по отношению к продолжительности цикла).

1.3.4. Для кратковременного режима работы с длительностью включения не более 4 мин и перерывами между включениями, достаточными для охлаждения проводников до температуры окружающей среды, наибольшие допустимые токи следует определять по нормам повторно-кратковременного режима (см. 1.3.3). При длительности включения более 4 мин, а также при перерывах недостаточной длительности между включениями наибольшие допустимые токи следует определять как для установок с длительным режимом работы.

1.3.5. Для кабелей напряжением до 10 кВ с бумажной пропитанной изоляцией, несущих нагрузки меньше номинальных, может допускаться кратковременная перегрузка, указанная в табл.1.3.1.


Допустимая кратковременная перегрузка для кабелей напряжением до 10 кВ с бумажной пропитанной изоляцией

Коэффициент предварительной
нагрузки

Допустимая перегрузка по отношению к номинальной нагрузке в течение, ч

Задачей расчета электрических сетей является правильная оценка величин электрических нагрузок и выбор соответственно им таких наименьших из числа возможных сечений проводов, кабелей и шин, при которых были бы соблюдены нормированные условия в отношении:

1. нагрева проводников,

2. экономической плотности тока,

3. электрической защиты отдельных участков сети,

4. потерь напряжения в сети,

5. механической прочности сети.

Расчетными нагрузками для выбора сечений проводников являются:

1. получасовой максимум I30 — для выбора сечений по нагреву,

2. среднесменная нагрузка Iсм — для выбора сечений по экономической плотности тока,

3. пиковый ток — для выбора плавких вставок и уставок тока максимальных расцепителей автоматов и для расчета по потере напряжения. Этот расчет обычно сводится к определению потерь напряжения в силовой сети при пуске отдельных мощных короткозамкнутых электродвигателей и в троллейных линиях.

При выборе сечений распределительной сети, независимо от фактического коэффициента загрузки электроприемника, следует всегда иметь в виду возможность использования его на полную мощность и, следовательно, за расчетный ток принимать номинальный ток электроприемника. Исключение допускается лишь для проводников к электродвигателям, выбранным не по нагреву, а по перегрузочному моменту.

Таким образом, для распределительной сети расчета, как такового, не производят.

Для определения расчетного тока в питающей сети необходимо нахождение совмещенного максимума или средней нагрузки целого ряда электроприемников и при том, как правило, различных режимов работы. Вследствие этого процесс расчета питающей сети является сравнительно сложным и разделяется на три основные последовательные операции:

1. составление расчетной схемы,

2. определение совмещенных максимумов нагрузки или средних значений ее на отдельных участках сети,

3. выбор сечений.

Расчетная схема, являющаяся развитием принципиальной схемы питания, намеченной при рассмотрении вопроса о распределении электрической энергии, должна содержать все необходимые данные в отношении подключенных нагрузок, длин отдельных участков сети и выбранного рода и способа прокладки ее.

Наиболее ответственная операция — определение электрических нагрузок на отдельных участках сети — в большинстве случаев основывается на применении эмпирических формул. Коэффициенты, входящие в эти формулы, зависят в наибольшей степени от режима работы электроприемников, и правильная оценка последнего имеет большое значение, хотя и не всегда является точной.

Вместе с тем неправильность в определении коэффициентов, а, следовательно, и нагрузок, может привести либо к недостаточной пропускной способности сети, либо к необоснованному удорожанию всей установки.

Прежде чем перейти к методологии определения электрических нагрузок для питающих сетей, необходимо отметить, что входящие в расчетные формулы коэффициенты не являются стабильными. В связи с непрерывным техническим прогрессом и развитием автоматизации эти коэффициенты должны подлежать периодическому пересмотру.

Поскольку как сами формулы, так и входящие в них коэффициенты являются до известной степени приближенными, нужно иметь в виду, что результатом расчетов может быть определение только порядка интересующих величин. По этой причине следует избегать излишней скрупулезности в арифметических операциях.

Величины и коэффициенты, входящие в расчетные формулы определения электрических нагрузок

Под установленной мощностью Ру понимается:

1. для электродвигателей длительного режима работы — каталожная (паспортная) номинальная мощность в киловаттах, развиваемая двигателем на валу:

2. для электродвигателей повторно-кратковременного режима работы — паспортная мощность, приведенная к длительному режиму, т. е. к ПВ = 100%:

где ПВН0М — номинальная продолжительность включения в процентах по каталожным данным, Рном —номинальная мощность при ПВН0М,

3. для трансформаторов электропечей:

где SН0М — номинальная мощность трансформатора по каталожным данным, ква, cosφном—коэффициент мощности, характерный для работы электропечи при номинальной мощности,

4. для трансформаторов сварочных машин и аппаратов — условная мощность, приведенная к длительному режиму, т. е. к ПВ = 100%:

где Sном — номинальная мощность трансформатора в киловольт-амперах при ПВном,

Под присоединенной мощностью Рпр электродвигателей понимается мощность, потребляемая двигателем из сети при номинальной нагрузке и напряжении:

где ηном — номинальный к п. д. двигателя в относительных единицах.

Средняя активная нагрузка за максимально загруженную смену Рср.см и такая же средняя реактивная нагрузка Qcp,см представляют собой частные от деления количества электроэнергии, потребляемой за максимально нагруженную смену (соответственно WCM и VCM), на продолжительность смены в часах Тсм,

Среднегодовая нагрузка активная Рср.г и такая же нагрузка реактивная Qcp.г представляют собой частные от деления годового потребления электроэнергии (соответственно Wг и Vг) на годовую продолжительность рабочего времени в часах (Тг):

Под максимальной нагрузкой Рмакс понимают наибольшую из средних нагрузок за тот или иной интервал времени.

В соответствии с ПУЭ, для расчета сетей и трансформаторов по нагреву этот интервал времени установлен равным 0,5 ч, т. е. принимается получасовой максимум нагрузки.

Различают получасовые максимумы нагрузок : активной Р30, квт, реактивной Q30, квар, полной S30, ква, и по току I30, а.

Пиковым током Iпик называют мгновенный максимально возможный ток для данного электроприемника или для группы электроприемников.

Под коэффициентом использования за смену КИ понимают отношение средней активной нагрузки за максимально нагруженную смену к установленной мощности:

Соответственно этому годовой коэффициент использования представляет собой отношение средней годовой активной нагрузки к установленной мощности:

Под коэффициентом максимума Км понимается отношение активной получасовой максимальной нагрузки к средней нагрузке за максимально загруженную смену,

Величина, обратная коэффициенту максимума, представляет собой коэффициент заполнения графика Кзап

Коэффициент спроса Кс — отношение активной получасовой максимальной нагрузки к установленной мощности:

Под коэффициентом включения Кв понимается отношение рабочего времени приемника повторно-кратковременного и длительного режима работы за смену к продолжительности смены:

У электроприемников, предназначенных для непрерывной работы в течение смены, коэффициент включения практически равен единице.

Коэффициентом загрузки по активной мощности К3 представляет собой отношение нагрузки электроприемника в данный момент времени Pt к установленной мощности:

Для электродвигателей, у которых под установленной мощностью понимается мощность на валу, правильнее было бы относить Ки, Кв, К3 не к установленной, а к присоединенной к сети мощности.

Однако в целях упрощения расчетов, а также ввиду трудности учета к. п. д. участвующих в нагрузке электродвигателей, целесообразно относить эти коэффициенты также к установленной мощности. Таким образом, коэффициенту спроса, равному единице (Кс = 1), соответствует фактическая загрузка электродвигателя в размере η% от полной.

Коэффициентом совмещения максимумов нагрузки KΣ — отношение совмещенного получасового максимума нагрузки нескольких групп электроприемников к сумме максимальных получасовых нагрузок отдельных групп:

С допустимым для практических целей приближением можно принять, что

Коэффициент спроса электрооборудования

Любой производственный процесс связан с применением электричества как основного источника энергии, представить металлургический или машиностроительный завод без электрических машин невозможно. Каждый из электроприёмников имеет не только активную составляющую потребляемой мощности, но и реактивную. И оттого какие машины и устройства в большинстве случаев используются на том или ином производстве инженеры выполняют проектирование, применяя не один десяток показателей. Одним из таких важных показателей для расчёта электрических цепей являются коэффициенты спроса и использования. Такие параметры очень важны при проектировании, а также для дальнейшей эксплуатации предприятия.

Коэффициент спроса электрооборудования таблица ПУЭ

Коэффициент спроса электрооборудования – это отношение расчётной мощности (Рр) к суммарной номинальной мощности данной группы электропотребителей.

Кс=Рр/Рн

В нормативных документах приводятся таблицы коэффициентов спроса в зависимости от количества групп потребителей и их назначения. При известной номинальной мощности (Рн) группы и известном количестве таких потребителей можно без труда вычислить расчетную мощность

Рр=Кс*Рн

Казалось бы, ничего сложного, но, как показывает практика, ошибка в таком расчёте может потом дорого стоить для предприятия и его электроснабжения.

Чтобы понять суть данного значения, нужно понимать, что электрооборудование на производстве это не только лампочки и двигатели, это подстанции огромных мощностей, станки, нагревательные печи, системы ГД(генератор-двигатель), вентиляционные системы. Конечно же, при расчёте нужно знать  мощность каждого агрегата, чтобы общая их суммарная мощность обладала необходимой величиной объёма тока. Это и есть различие между расчётной мощностью и её реальными показателями. Таблица же не имеет в перечне какого-либо конкретного электрооборудования, а только лишь определённые цеха предприятий.

Вот расчётная таблица самых распространённых электроприёмников на подстанции и соответствующий им коэффициент спроса.

Расчётная мощность является основой при выборе защитной и коммутационной аппаратуры, а также при расчёте сечения токопроводящих кабелей и шин. Сам коэффициент спроса всего лишь инструмент для расчёта и определения величины расчётной мощности.

Что же касается производственных мощностей, то рассмотрим некоторые из них:

  • Цеха общепромышленного назначения. Они не включают в свой состав строительное оборудование, а также оборудование, используемое в цехах с узкой специализацией. И коэффициент спроса колеблется от 0,35 до 0,8. При этом первые значения применимы к вспомогательным и дополнительным цехам, более высокие показатели в подразделениях где есть термическая обработка.
  • Заводы по плавке меди. В таблице книги ПУЭ (правила устройства электроустановок) это завод, специализирующийся только на переплавке медной продукции и получении меди. Здесь оборудование схоже с предыдущими объектами, кроме, конечно же, ватержакеты и отражательных печек. Их коэффициент около 0,5.
  • Металлургические заводы цветных металлов. Здесь очень часто применяются такие виды оборудования, как сушильные барабаны и специальные лаборатории, с коэффициентом 0,25. Есть здесь и цеха которые более требовательны к нагрузкам, например, отдел электролиза с коэффициентом 0,7.

Коэффициент использования установленной мощности

Один из важнейших показателей эффективности работы любого предприятия, связанного с подачей, распределением и выработкой электроэнергии является коэффициент использования установленной мощности. Его величина равна среднеарифметической мощности, поделенной на установленную мощность, измеренной в определённый промежуток времени. Важность данного показателя направлена на общую эффективность электрических подстанций. Здесь важно не только их технологическое усовершенствование и оснащение современным оборудованием, но и квалификация персонала управляющего электроустановками.

При проектировании и расчёте нагрузок на питающую сеть работают целые отделы по проектированию и там уже используется не только коэффициент спроса, а ещё сотни показателей которые должны соответствовать ПУЭ. Так что без этого справочника и его рекомендаций касательно различных аспектов здесь уже не обойтись.

1.2. Коэффициенты спроса, использования и максимума

Значения коэффициентов использования, спроса и максимума для различных электроприемников определены из опыта эксплуатации и при проектировании принимаются по справочным материалам – табл.1.6-1.8.

Величина коэффициента спроса Ксможет быть принята по таблице 1.9 в зависимости от величины коэффициента использования Кидля данной группы приемников (таблица 1.9 составлена для среднего коэффициента включения, равного 0,8).

Наименование цеха, производства

Кс

cosφ

Корпуса, цеха, насосные и другие установки общепромышленного назначения

Блок основных цехов

0,40-0,50

0,75

Блок вспомогательных цехов

0,30-0,35

0,7

Кузнечно-прессовые

0,40-0,5

0,75

Термические, закалочные

0,6

0,75

Металлоконструкций, сварочно-заготовительные

0,25-0,35

0,65-0,75

Механосборочные, столярные, модельные

0,20-0,30

0,60-0,80

Малярные, красильные

0,40-0,50

0,60-0,70

Собственные нужды ТЭЦ

0,60-0,70

0,8

Лаборатории, заводоуправления, конструкторские бюро, конторы

0,40-0,50

0,70-0,80

Депо электрокар

0,50-0,70

0,70-0,80

Депо (паровозное, пожарное, железнодорожное)

0,30-0,40

0,60-0,80

Гаражи автомашин

0,20-0,30

0,7

Котельные

0,50-0,60

0,8

Склады готовой продукции, металла, магазины

0,30-0,40

0,8

Столовая

0,40-0,50

0,9

Лесозаводы

0,35-0,45

0,75

Лесосушилки

0,60-0,70

0,75-0,90

Термическая нагрузка (нагревательные печи)

0,70-0,80

0,85-0,90

Крановая нагрузка, подъемники

0,20-0,30

0,50-0,70

Электросварка

0,6

0,35

Малярные, модельные

0,40-0,50

0,50-0,60

Склады открытые

0,20-0,30

0,60-0,70

Медеплавильные заводы

Ватержакеты и отражательные печи

0,5

0,8

Цех рафинации меди

0,6

0,75

Заводы цветной металлургии

Цех электролиза

0,7

0,85

Отдел регенерации

0,5

0,8

Разливочная

0,4

0,7

Лаборатория

0,25

0,7

Аглоцех

0,5

0,8

Заводы черной металлургии

Цех холодного проката

0,40-0,50

0,8

Цех горячего проката

0,50-0,60

0,8

Мартеновский цех

0,40-0,50

0,75

Доменный цех

0,45

0,75

Слябинг

0,5

0,8

Цех сталеплавильных печей

0,4

0,7

Цех проката жести

0,45

0,70-0,80

Обогатительные фабрики

Цех обогащения

0,60-0,65

0,8

Цех дробления

0,40-0,45

0,75

Флотационный цех

0,60-0,70

0,75

Сгустители

0,50-0,55

0,7

Шаровые мельницы

0,50-0,60

0,8

Реагентный, баритовый цех

0,6

0,8

Золоизвлекательный цех

0,4

0,7

Цех мокрой магнитной сепарации

0,5

0,8

Дробильно-промывочный цех

0,40-0,50

0,8

Агломерационные фабрики

Спекальный цех

0,5

0,7

Цех фильтрации

0,50-0,60

0,7

Цех рудничной мелочи

0,4

0,65

Цех шихты

0,4

0,65

Цех перегрузки

0,30-0,40

0,65

Сероулавливающее устройство

0,50-0,55

0,75

Алюминиевые заводы

Блок мокрого размола и обработки

0,5

0,3

Выпарка, декомпозиция

0,55-0,60

0,85

Цех спекания, прокалывания

0,50-0,60

0,85

Цех выщелачивания, сгущения

0,40-0,50

0,8

Склады сырья

0,20-0,30

0,65

Заводы тяжелого машиностроения

Главный корпус

0,30-0,40

0,65-0,70

Мартеновский цех

0,40-0,50

0,70-0,80

Кузнечный цех

0,40-0,45

0,75

Термический цех

0,50-0,60

0,65

Моторный цех

0,35

0,75

Арматурный цех

0,30-0,35

0,6

Рессорный цех

0,3

0,65

Сварочный цех

0,40-0,45

0,6

Аппаратный цех

0,3

0,7

Изоляционный цех

0,50-0,60

0,9

Лаковарочный цех

0,6

0,9

Эстакада

0,25

0,65

Цех пресс-порошка

0,40-0,50

0,85

Цех электролиза

0,5

0,8

Цех металлопокрытий

0,4

0,8

Экспериментальный цех

0,2

0,7

Трансформаторные заводы

Главный корпус

0,4

0,80-0,85

Сварочный корпус

0,35

0,7

Аппаратный корпус

0,3

0,7

Изоляционный корпус

0,6

0,9

Лаковарочный корпус

0,4

0,8

Авторемонтные заводы

Цех обмотки проводов

0,4

0,7

Кузовной цех

0,35

0,8

Цех обкатки автодвигателей

0,60-0,70

0,6

Станочное оборудование

0,25

0,6

Разборно-моечный цех

0,3

0,65

Судоремонтные заводы

Главный корпус

0,4

0,8

Котельный цех

0,5

0,65

Сухой док

0,4

0,6

Плавающий док

0,5

0,7

Механические цеха

0,25-0,35

0,60-0,70

Автомобильные заводы

Цех шасси и главный конвейер

0,35

0,75

Моторный цех

0,25

0,7

Прессово-кузовный цех

0,2

0,7

Кузнечный цех

0,2

0,75

Арматурно-агрегатный цех

0,2

0,7

Авиационные заводы

Цех обработки блоков, поршней, шатунов и прочих деталей двигателей

0,35

0,7

Цех сборки, испытаний двигателей

0,4

0,8

Цех производства мелких деталей

0,3

0,7

Гальванический цех

0,5

0,85

Станция химводоочистки, канализации

0,6

0,8

Градирня

0,7

0,8

Склад кислот

0,3

0,7

Цех пластмасс

0,4

0,9

Штамповочный цех деталей корпуса самолета

0,4

0,6

Штамповочный цех деталей покрытия самолета

0,3

0,8

Цех сборки остова самолета

0,4

0,6

Цех полной сборки самолетов

0,4

0,7

Химические заводы и комбинаты

Цех красителей

0,4

0,75

Цех натриевой соли

0,45

0,75

Цех хлорофоса, синильной кислоты

0,50-0,55

0,75

Цех метиленхлорида, сульфата аммония

0,5

0,70-0,75

Цех холодильных установок

0,6

0,8

Склады готовой продукции

0,2

0,5

Надшахтные здания

0,7

0,80-0,85

Здания подъемных машин

0,60-0,70

0,80-0,85

Галереи транспортеров

0,35-0,40

0,60-0,80

Здание шахтного комбината

0,5

0,9

Эстакады и разгрузочные пункты

0,60-0,70

0,65-0,80

Цех обезвоживания

0,5

0,8

Башня Эстнера

0,5

0,7

Эстакада наклонного транспорта

0,4

0,8

Сушильное отделение

0,7

0,8

Корпус запасных резервуаров

0,3

0,8

Химлаборатория

0,3

0,8

Цех защитных покрытий

0,5

0,8

Нефтеперерабатывающие заводы

Установка каталического крекинга

0,50-0,60

0,8

Установка термического крекинга

0,65

0,85

Установка прянной гонки

0,50-0,60

0,75

Установка алкиляции, инертного газа

0,55

0,75

Электрообессоливающая, этилсмесительная установка

0,50-0,60

0,8

ЭЛОУ

0,50-0,60

0,8

Резервуарные парки

0,3

0,65

Коксохимические заводы

Дезинтеграторное отделение

0,6

0,8

Перегрузочная станция дробления

0,5

0,7

Дозировочное отделение

0,4

0,8

Угольные ямы

0,7

0,75

Вагоноопрокидыватель

0,4

0,8

Коксовые батареи

0,60-0,70

0,85-0,90

Пекококсовая установка

0,7

0,8

Смолоразгонный цех

0,7

0,8

Дымососная установка

0,7

0,8

Бензольный цех

0,7

0,8

Насосная конденсата

0,6

0,7

Ректификация

0,6

0,75

Сероочистка

0,7

0,8

Углемойка

0,4

0,75

Холодильники аммиачной воды

0,5

0,8

Цементные заводы

Шиферное производство

0,35

0,7

Сырьевые мельницы

0,50-0,60

0,8

Сушильный цех

0,40-0,50

0,85

Цементные мельницы

0,50-0,60

0,8

Шламбассейны

0,7

0,85

Клинкерное отделение

0,35-0,45

0,75

Цех обжига

0,40-0,50

0,80-0,90

Электрофильтры

0,4

0,75

Цех дробления

0,5

0,8

Химводоочистка

0,50-0,60

0,8

Склады сырья

0,20-0,30

0,6

Заводы абразивные и огнеупоров

Цех шлифпорошков

0,5

0,8

Подготовительный цех

0,4

0,75

Цех шлифзерна, шлифизделий

0,40-0,50

0,75

Цех дробления

0,50-0,60

0,8

Цех переплавки пирита

0,6

0,85

Печной цех

0,6

0,9

Углеподготовка

0,40-0,50

0,75

Шамотный цех

0,40-0,45

0,7

Стекольный цех

0,5

0,75

Промышленные базы стройиндустрии

Корпус дробления камня

0,40-0,60

0,75

Корпус промывки и сортировки

0,40-0,50

0,7

Корпус керамзитовых, бетонных и гончарных труб

0,4

0,7

Корпус железобетонных конструкций

0,30-0,40

0,7

Бетонно-смесительный цех

0,5

0,75

Цех силикатно-бетонных изделий

0,40-0,45

0,75

Цех производства шифера

0,40-0,45

0,75

Цех помола извести

0,5

0,7

Цех ячеистых бетонов

0,4

0,65

Цех гибсошлаковых изделий

0,4

0,65

Арматурный цех

0,35

0,6

Склады

0,25

0,6

Текстильные, трикотажные, ситценабивные меланжевые фабрики

Прядильный цех

0,50-0,70

0,75

Ткацкий цех

0,60-0,70

0,8

Красильный, отбельный цех

0,50-0,55

0,70-0,80

Крутильный цех

0,50-0,60

0,8

Корпуса «медио», «утка» и др.

0,5

0,7

Сушильный, ворсовальный цех

0,40-0,50

0,75-0,80

Печатный цех

0,5

0,75

Вязальный, трикотажный цех и др.

0,40-0,50

0,7

Цех носочно-чулочных изделий

0,40-0,50

0,7

Цех капроно-нейлоновых изделий

0,50-0,60

0,75

Швейные мастерские

0,30-0,40

0,65

Основальный корпус

0,6

0,7

Кузнечно-сварочный цех

0,3

0,5

Опытный флотационный цех

0,7

0,8

Разгрузочное устройство

0,3

0,8

Главный корпус сильвинитовой фабрики

0,7

0,8

Научно-исследовательские и экспериментальные институты

Главный корпус опытного завода

0,30-0,40

0,7

Машинный зал

0,5

0,8

Электрофизический корпус

0,4

0,75

Лаборатория низких температур

0,50-0,60

0,85

Корпус высоких напряжений

0,35

0,8

Лаборатория специальных работ

0,35

0,7

Деревообрабатывающие комбинаты и заводы

Лесопильный завод

0,4

0,75

Сушильный цех

0,35

0,8

Биржа сырья

0,3

0,65

Цех прессованных плит

0,4

0,75

Столярный, модельный, деревообрабатывающий

0,25-0,35

0,7

Станкостроительный завод

Главный корпус

0,5

0,6

Эстакада к главному корпусу

0,5

0,7

Станция осветления вод

0,7

0,85

Бумажные фабрики

Бумажные машины

0,60-0,65

0,75

Дереворубка

0,40-0,45

0,65

Кислотный цех

0,5

0,8

Варосный цех

0,35

0,70-0,80

Отбельный цех

0,50-0,60

0,7

Тряпковарка

0,60-0,65

0,8

Лесотаски

0,35

0,6

таблица. Оборудование для промышленных предприятий

Ни для кого не секрет, что на промышленных предприятиях всегда имеется огромное количество различных электроприборов – именно за счет них и осуществляется деятельность в цехах, на заводах, во всех фирмах. И чем дальше идет прогресс, тем больше используется электроники для охвата абсолютно всех возможных сфер деятельности. И большинство людей, которые работают в офисах, на заводах, в целом на предприятиях, не задумываются о том, что они постоянно пользуются различными приборами для достижения своих целей. Естественно, зачем им задумываться об этом, ведь у них есть свои задачи, а приборы для них – это только инструменты. Однако если задуматься о том, что же стоит за всеми машинами и устройствами на производстве, то можно моментально поразиться тому, какое разнообразие различных устройств, связанных между собой, постоянно функционирующих под различным напряжением, может находиться в одном помещении. И ведь все они не просто так находятся там – они включаются, выключаются, работают без перерывов или с перерывами, на различных мощностях. Даже в домашних условиях вы можете, не задумываясь, включить чайник, микроволновую печь при работающих компьютерах, но сделать вы это можете по той причине, что кто-то заранее грамотно распланировал все так, чтобы перегрузка сетей не происходила при включении большого количества электрических приборов. Что касается производства, то здесь можно сказать то же самое – однако стоит отметить, что планирование в данном случае производится в более внушительных масштабах. В планировании необходимо учитывать огромное количество разнообразных факторов, одним из самых важных является коэффициент спроса электрооборудования. Таблица по этому коэффициенту будет детально разобрана в данной статье. Однако для начала вам нужно понять, что этот коэффициент в целом из себя представляет, как он рассчитывается и как используется. Это очень важный параметр при подключении электросетей, так что вам стоит внимательно изучить коэффициент спроса электрооборудования, таблица опытными электриками также должна быть фактически выучена наизусть.

Определение коэффициента

Многие начинающие электрики сильно страдают от того, что никак не могут уяснить для себя, что конкретно представляет собой коэффициент спроса электрооборудования, таблица для них не имеет никакого смысла, так как в ней просто указаны устройства и какие-то числа. Так чем же является данный коэффициент? Для начала вам нужно просто ознакомиться с его определением – оно, конечно же, не сразу может показаться вам понятным, но по мере прочтения данного материала вы будете понимать все больше и больше. Итак, коэффициент спроса электрооборудования (таблица по нему будет рассмотрена отдельно, сейчас во внимание берется только теория) – это отношение совмещенного максимума нагрузки приемников энергии к их суммарной установленной мощности. Определение является достаточно емким, однако, как и было сказано ранее, далеко не сразу можно понять, в чем все же заключается его суть – просто по одному предложению крайне сложно понять, как используется коэффициент спроса электрооборудования. Таблица вам не поможет разобраться в вопросе, поэтому стоит отложить ее рассмотрение на более позднее время. Сейчас нужно просто постараться разобраться в сути данного понятия.

Суть коэффициента

Чтобы наиболее точно понять суть данного коэффициента, нужно представить себе производство – там есть различные устройства, такие как разнообразные станки, промышленные вентиляторы и так далее. Все эти устройства потребляют электроэнергию, поэтому при проектировании электросети необходимо узнать, какой должна быть мощность генератора, чтобы все имеющиеся приемники получали необходимый объем тока. Мощность не должна быть слишком маленькой, иначе на все устройства ее не хватит, и не должна быть слишком большой – это приведет к перерасходу. Таким образом, появляется коэффициент спроса, который позволяет электрикам определить, каким будет реальное потребление энергии устройством, по сравнению с установленной мощностью. Проще говоря, благодаря коэффициенту спроса вы можете получить из установленной мощности расчетную, которую уже можно использовать на практике. Все устройства имеют свой коэффициент спроса – вышеупомянутые промышленные вентиляторы, печи, эстакады и так далее. Однако стоит отметить, что таблица коэффициентов спроса, о которой уже не раз было сказано ранее, практически не содержит показателей для конкретных устройств. В ней содержатся данные по конкретным производствам и цехам, которые чаще всего являются частью этого производства. Но прежде чем переходить к детальному рассмотрению этой таблицы, необходимо разобраться еще с одним моментом – откуда берется этот коэффициент?

Происхождение коэффициента

Многие люди могут задать вопрос – что же представляет собой коэффициент спроса электрооборудования? Формовочные машины имеют его, для формовочных цехов он также имеется, но что стоит за ним? Ведь мощность электрооборудования понятна абсолютно всем, это вполне реальное значение, которое существует на самом деле. Но коэффициент – это всего лишь число, откуда он берется? Дело в том, что все коэффициенты содержатся в специализированных справочных материалах – тех самых таблицах, о которых многое уже было сказано в самом начале статьи. А определены они были в ходе эксплуатации различных электроприборов, а также из опыта функционирования целых заводов и цехов. Таким образом, специалисты долгое время наблюдали за тем, как работают, например, формовочные машины, записывали данные, вели подсчеты – и через некоторое время объявили, какой именно у них коэффициент спроса. И это значение было принято за норму, занесено в официальные таблицы и размещено в справочных материалах, которыми теперь пользуются электрики. Что ж, это все теоретические знания, которые вам стоит иметь – теперь вы понимаете, что представляет собой данный коэффициент, на что он влияет, а также откуда он берется. А это значит, что разнообразие различных цифр в таблице коэффициентов спроса для вас не будет чем-то неожиданным и непонятным. Поэтому можете смело переходить к следующей части статьи, где будут разобраны некоторые из пунктов таблицы коэффициентов спроса. Полностью таблица, естественно, разобрана не будет, так как у нее имеется очень много разделов – более двадцати различных видов производства, для каждого из которых выделяется определенное количество цехов.

Цеха общепромышленного назначения

Самый первый раздел не включает в себя строительное оборудование или какие-либо узкоспециализированные цеха, так как он является базовым. Здесь рассматриваются те цеха и корпуса, которые используются повсеместно, а не на специализированном производстве. Например, здесь вы можете узнать коэффициент спроса электрооборудования в блоке основных цехов – он равен 0.4-0.5. Это значение, на первый взгляд, может показаться маленьким, но на самом деле оно вполне нормальное – по ходу таблицы вы увидите и гораздо более маленькие значения данного коэффициента. Например, даже в этом же разделе имеются низкие коэффициенты – например, у того же блока вспомогательных цехов он не превышает 0.35. Если же брать самый высокий коэффициент в данном разделе, то его можно найти у цехов термической нагрузки, где работают нагревательные печи. Во многом за счет них показатель у данного цеха так высок – 0.7-0.8. Теперь вы получили первое представление о том, как выглядит раздел таблицы в целом – независимо от того, описывается там строительное оборудование, плавильные цехи или что-либо еще, в таблице будет выделен раздел, в котором будут размещены названия цехов. А напротив этих названий будет продемонстрирован приблизительный коэффициент спроса электроприборов этого цеха. Поэтому электрикам теперь при организации электропроводки и электрообеспечения на производстве не приходится каждый раз методом научного тыка, проб и ошибок определять, какой именно будет спрос у конкретных электроприборов определенного цеха – они имеют усредненные значения, на которые могут спокойно опираться в своей работе.

Медеплавильные заводы

Это первый специализированный завод, который обозначен в таблице коэффициентов. И сразу же можно обратить внимание на то, что в нем имеется крайне мало пунктов – лишь два. Дело в том, что большая часть цехов медеплавильного завода была уже рассмотрена в первом разделе, поэтому нет смысла повторять те же самые цеха и здесь. То есть получается, что электрику всегда стоит в первую очередь просматривать первый раздел с цехами общепромышленного назначения, а затем уже искать более специализированный раздел. Но тот факт, что он является специализированным, не означает, что пункты в нем не будут подразумевать использование общего оборудования – например, таль электрическая встречается во многих цехах рафинации меди (коэффициент приборов в котором составляет 0.6), и она также учитывается при составлении коэффициента. Второй пункт данного раздела – это ватержакеты и отражательные печи, их коэффициент немного ниже, чем у предыдущего пункта – 0.5. Здесь также встречаются устройства общего назначения, такие как таль электрическая – теперь вы должны были окончательно уловить суть таблицы, поэтому о таких моментах уже нет смысла вспоминать в дальнейшем.

Заводы цветной металлургии

В данном разделе вы можете встретить один из самых низких показателей во всей таблице. Несмотря на то что там установлены зачастую очень требовательные к электричеству сушильные барабаны, у лаборатории на заводе цветной металлургии коэффициент спроса составляет всего 0.25. Но не стоит думать, что по всему заводу нет требовательных к электроэнергии цехов и помещений. Например, цех электролиза имеет показатель 0.7, что довольно много. И здесь не нужны даже сушильные барабаны, чтобы добиться такого показателя. В общем, приходится принимать во внимание очень многие аспекты, чтобы точно указать правильный коэффициент спроса, с которым затем смогут работать электрики.

Заводы черной металлургии

Казалось бы, оба завода занимаются металлургией, но в предыдущем разделе была описана цветная металлургия, а в этом – черная. Однако при этом цеха (и устройства в них соответственно) являются совершенно разными – и имеют абсолютно другие коэффициенты спроса электрооборудования. В первую очередь указывается цех холодного проката, имеющий показатель 0.4-0.5. Вакуумный насос, установленный в доменном цехе, потребляет очень много энергии, поэтому и коэффициент довольно высок – 0.45. Но самое главное, что стоит отметить в данном разделе – это то, что здесь невозможно выделить какие-либо пункты с очень высоким или очень низким коэффициентом. Показатели по всему разделу не опускаются ниже 0.4 и не поднимаются выше 0.6, и это учитывая и вакуумный насос, и другие подобные устройства, используемые на данном типе производства.

Обогатительные фабрики

Стоит немного отвлечься от темы и подумать про переносный электроинструмент – учитывается ли он в данной таблице? Обратите внимание на тот факт, что большинство устройств, который рассматриваются в рамках того или иного производственного цеха, могут потреблять просто невероятные количества электроэнергии – поэтому подобные виды инструмента чаще всего либо не рассматриваются, либо включаются в качестве небольшой погрешности. Возвращаясь к теме, в новом разделе разнообразие коэффициентов становится немного более широким – однако не настолько, как, например, в первом разделе, где вы могли встретить показатели от 0.2 до 0.8. Первым в списке, естественно, идет главный цех обогащения – и он имеет практически самый высокий коэффициент на производстве, 0.6-0.65. Выше показатель только у флотационного цеха – 0.6-0.7. Что касается самого низкого, то здесь таковым является золоизвлекательный цех с коэффициентом 0.4 – как видите, на данном производстве во всех цехах требуется серьезная подача электроэнергии, от которой будут питаться двигатель, генераторы и другие устройства, которые запускают в действие все машины в цеху.

Агломерационные фабрики

На такой фабрике главным является спекальный цех – но его коэффициент абсолютно ничем не выделяется на фоне остальных, 0.5. Выделить здесь можно разве что Цех перегрузки, где отсутствуют сварочные машины или какое-либо еще энергозатратное оборудование, поэтому и коэффициент спроса здесь значительно ниже – 0.3-0.4. Естественно, тут имеются и другие цеха, однако у них показатели уже немного выше – часто там можно встретить конвейер, транспортер ленточный или другие подобные устройства, которые работают постоянно и требуют серьезных затрат тока.

Заводы тяжелого машиностроения

Отдельно стоит уделить внимание заводам, на которых имеется действительно много различных цехов и подразделений. Как вы сможете увидеть, если будете изучать справочные материалы, во многих предыдущих случаях количество цехов не превышает даже пяти и уж точно не является большим, чем десять. В случае с заводами тяжелого машиностроения все немного иначе – там имеется внушительное количество пунктов, которые стоит рассматривать отдельно. И среди них можно отыскать такие цеха, в которых коэффициент достаточно высок, а также и такие, где он крайне низок. Опять же, здесь не будут рассматриваться отдельные устройства, такие как сварочные трансформаторы-полуавтоматы, здесь вы узнаете только коэффициенты спроса электроустройств в рамках отдельных цехов. Самым основным на таком производстве считается главный корпус – это вполне можно понять по названию. Здесь коэффициент является не сильно высоким – всего 0.3-0.4, однако имеются и отделения с менее выдающимися показателями. Для примера можно взять эстакаду, где показатель равен всего 0.25, или даже экспериментальный цех, где оборудования имеется не так уж и много, и оно не является сильно затратным (разве могут много энергии потреблять электрофильтры для очистки газов?). Поэтому нет ничего удивительного в том, что данный цех имеет коэффициент спроса всего 0.2. Что касается самого высокого показателя в списке данного раздела, то он впечатляет только на фоне остальных. Коэффициент спроса 0.6 на заводе тяжелого машиностроения имеет лаковарочный цех, недалеко от него располагается еще один пункт – изоляционный цех. Здесь коэффициент также может быть 0.6, но еще он может быть и меньше – вплоть до 0.5, поэтому и обозначение в таблице стоит другое – 0.5-0.6. В различных цехах имеются различные станки (оборудование) металлообрабатывающие, и каждый из них необходимо было учесть, чтобы создать такую обширную и очень важную для электриков таблицу.

Что дальше

Естественно, на этом таблица коэффициентов спроса электрооборудования не заканчивается – в ней имеется намного больше разделов, охватывающих самые разнообразные сферы деятельности и промышленности. Но вам стоит также узнать некоторые детали касательно того, что еще можно делать с коэффициентом спроса. Вы уже знаете, что с его помощью вы можете определить расчетную и номинальную (то есть установленную) мощности как электроустройств, так и цехов в целом. Но также существует и формула, позволяющая вам узнавать и другие коэффициенты, такие как коэффициент использования и максимума – они также играют немаловажную роль в расчете и планировании электросистем. Проще говоря, коэффициент спроса является одним из наиболее важных параметров при расчете и проектировании систем энергоснабжения и установок. Если вы являетесь электриком, то вам обязательно нужно знать основные коэффициенты спроса, а также иметь постоянный доступ к соответствующим справочным материалам. Тогда для вас не составит ни малейшей проблемы обеспечение электроэнергией любого объекта — именно это и определяет профессионала своего дела. Умейте использовать таблицы и другие материалы, а не только свои руки! Вы должны прекрасно понимать, что данный коэффициент не является единственным теоретическим показателем, который существует в мире — с двумя другими коэффициентами, использования и максимума, вы уже бегло познакомились, однако подобных значений имеется очень много, и каждое из них играет свою важную роль, дополняя общую картину. Поэтому не стоит пренебрегать теоретическими знаниями, так как зачастую они оказываются даже важнее, чем практические. Именно поэтому коэффициент спроса электрооборудования так важен.

Коэффициент — использование — установленная мощность

Коэффициент — использование — установленная мощность

Cтраница 2


В табл. 2 — 10 приведен коэффициент использования установленной мощности энергоблоков 150 — 300 МВт за десятилетний период эксплуатации. Из этих данных видно, что коэффициент использования установленной мощности по блокам 300 МВт в 1965 г., когда началось их внедрение, составлял всего лишь 30 3 %, в 2 раза меньше коэффициента использования установленной мощности блоков 150 — 160 МВт. Характерно и то, что по коэффициенту использования установленной мощности блоки на закритических параметрах ( 300 МВт) начали опережать все блоки меньшей мощности, работающие на докритических параметрах пара.  [17]

Весьма важным показателем работы турбинного цеха служит коэффициент использования установленной мощности турбогенераторов, определяемый отношением количества фактически выработанной ( по счетчику) электроэнергии за определенный промежуток времени к тому количеству электроэнергии, которое могло Выть выработано турбогенератором за это же время при работе с номинальной нагрузкой.  [18]

Для увеличения надежности и маневренности, повышения коэффициента использования установленной мощности в буровых установках часто применяют групповые или индивидуальные многодвигательные приводы.  [20]

Большое влияние на показатели общей экономичности блоков оказывает коэффициент использования установленной мощности д Капитальная составляющая себестоимости электроэнергии изменяется практически обратно пропорционально изменению Муст. Кроме того, при уменьшении Муст обычно понижается средняя нагрузка блока, в связи с чем удельный расход условного топлива возрастает.  [21]

Эксплуатационные расходы снижаются по мере роста мощности электростанций и повышения коэффициента использования установленной мощности. Для того чтобы исключить влияние стоимости топлива, она была принята во всех случаях равной 3 34 марок ФРГ / Г кал.  [23]

Переменными расходами называются расходы, зависящие от количества вырабатываемой энергии или коэффициента использования установленной мощности. К ним относятся стоимость топлива, воды, химических реактивов, смазочных и обтирочных материалов, а также материалов, расходуемых на текущий ремонт. Из этой статьи расходов основную сумму составляют расходы на топливо. Поэтому для ориентировочной оценки себестоимости единицы энергии обычно учитывают лишь расходы на топливо. Эти расходы практически изменяются пропорционально вырабатываемой энергии.  [24]

В табл. 4 — 31 и 4 — 32 приведены данные о коэффициентах спроса и коэффициентах использования установленной мощности электрооборудования доменных печей.  [26]

Нормирование расхода электроэнергии осуществляется с учетом таких факторов как мощность двигателей и других электроустановок, время их работы, коэффициент использования установленной мощности. Эти нормы устанавливают как на единицу извлеченной из скважины жидкости, так и на 1 т подготовленной нефти. Также на единицу продукции нормируется расход реагентов, топлива и других материалов.  [27]

Преобразованные таким образом показатели характеризуют то же явление ( использование установленной мощности), но получают иное выражение и в таком виде называются коэффициентами использования установленной мощности. Этот коэффициент можно представить в виде произведения двух сомножителей, из которых один характеризует использование установки во времени — отношение времени фактической работы к календарному, а другой характеризует использование установки по мощности — отношение сред-нефактической мощности за время работы к установленной мощности.  [28]

Сочетая ускорение темпов ремонта со специальными мероприятиями по повышению надежности оборудования и улучшению качества работ, коллективы электростанций добились сокращения простоев основных агрегатов в ремонте, увеличивая коэффициент использования установленной мощности.  [29]

Задача 7.27. Определить удельный расход условного топлива на выработку 1 кВт — ч электроэнергии для конденсационной электростанции с двумя турбогенераторами мощностью N75 — 103 кВт каждый и с коэффициентом использования установленной мощности & и0 65, если станция израсходовала 5 576 — 106 кг / год бурого угля с низшей теплотой сгорания QP 15 200 кДж / кг.  [30]

Страницы:      1    2    3    4

Сравнительное исследование коэффициента использования сетевых ресурсов между China Southern Power Grid и National Grid Plc of UK | Защита и управление современными энергосистемами

Инвестиции в основной капитал

Инвестиции в основной капитал в КСГ ежегодно огромны. На рисунке 1 показаны инвестиции в основные средства CSG и NG с 2010 по 2015 год. Как показано на рисунке, инвестиции в основные средства CSG имели тенденцию к снижению, а ее ежегодные инвестиции с 2010 по 2015 год составляли около 12.76 млрд долларов США [26, 30]. Напротив, инвестиции NG были относительно стабильными, с ежегодными инвестициями около 2,03 млрд долларов США [31]. Более эффективное использование ресурсов оборудования может помочь в полной мере использовать существующее электрическое оборудование, чтобы сократить инвестиции в электроэнергию.

Рис. 1

Инвестиции в основной капитал CSG и NG

Использование оборудования

Индекс использования оборудования

Процесс всего жизненного цикла представляет собой теорию проектирования, которая рассматривает все аспекты жизненного цикла продукта при проектировании этапе, а также всесторонне планирует и оптимизирует все связанные факторы на этапе проектирования продукта [32, 33].Оценка жизненного цикла — это процесс оценки входных, выходных и потенциальных экологических, энергетических и экономических последствий жизненного цикла продукта [34,35,36].

Как правило, коэффициент нагрузки используется в качестве показателя для оценки использования оборудования в распределительной сети. Коэффициент загрузки, равный отношению максимальной нагрузки к мощности оборудования, может оценивать только фиксированный период использования оборудования. Коэффициент нагрузки и коэффициент нагрузки могут оценивать эффективность использования на стороне предложения и на стороне спроса соответственно, а показатель ожидаемого срока службы может отражать фактическое время службы.n{\eta}_i \) — сумма коэффициентов загрузки оборудования за весь срок службы, y n / y d — коэффициент ожидаемого ресурса. По сравнению со скоростью нагрузки, показатель нагрузки жизненного цикла учитывает фактический срок службы оборудования и может оценивать использование оборудования в течение всего срока его службы, что является более полным.

В соответствии с индексом оценки использования оборудования в PAS-55 Оптимальное управление физическими активами, чистая ликвидационная стоимость активов, которая использовалась в качестве индекса оценки в этом документе, может оценить использование оборудования с точки зрения экономии.В этой статье скорость загрузки жизненного цикла и стоимость утилизации чистых активов используются в качестве двух показателей для измерения использования оборудования.

Из уравнения видно, что сумма коэффициента нагрузки оборудования в течение всего срока службы может быть улучшена при увеличении фактического срока службы оборудования, что приводит к улучшению коэффициента нагрузки жизненного цикла. Остаточная стоимость чистых активов позволяет оценить, полностью ли используется оборудование с точки зрения экономии. Повышение коэффициента загрузки жизненного цикла и фактического срока службы оборудования может помочь снизить чистую ликвидационную стоимость активов.

Сравнительный анализ загрузки оборудования

Установленная мощность КСГ примерно в 2,67 раза больше, чем у ПГ в 2013 г. [27, 38]. Однако выработка электроэнергии CSG была примерно в 2,55 раза больше, чем у NG. Отставание в выработке электроэнергии составило около 5%. Существует множество факторов, из-за которых выработка электроэнергии меньше установленной мощности, например, некоторые виды оборудования не работают в соответствии с планом, более низкий коэффициент мощности и техническое обслуживание оборудования.

Коэффициент загрузки системы – среднее почасовое количество электроэнергии, доступной в течение года.При прочих равных условиях, чем выше коэффициент загрузки, тем выше коэффициент использования ресурсов оборудования. Таким образом, коэффициент загрузки может в некоторой степени отражать загрузку оборудования.

В таблице 6 показан коэффициент загрузки CSG и NG. Как видно из таблицы, коэффициент загрузки системы НГ в 2009 г. составлял около 65 %, а в 2013 г. увеличился до 71 % [27]. В 2009 и 2010 гг. коэффициент загрузки системы КСГ составлял около 62% и 68% соответственно [39]. В 2011 и 2014 годах коэффициент загрузки системы РГС и НГ на одном уровне.В целом, эти коэффициенты нагрузки кажутся похожими. Коэффициент загрузки системы CSG был ниже, чем у NG в 2009 и 2013 гг. измерить загрузку оборудования, а более высокая скорость загрузки означает более высокую загрузку оборудования. Показатели нагрузки линий среднего напряжения пяти провинций РГС в 2012 г. показаны на рис. 2. Коэффициенты нагрузки этих пяти провинций низкие, среди которых Хайнань является самой высокой – 45.1%, а Юньнань самый низкий — всего 32,6%. Средняя загрузка линий среднего напряжения КСГ составляет 40,5%. А в 2012 г. коэффициенты загрузки линий среднего напряжения НГ оцениваются в 64,3% [27]. Средняя загрузка средневольтного оборудования КСГ ниже, чем НГ, что составляет около двух третей НГ.

Рис. 2

Норма нагрузки линий среднего напряжения КСГ в 2012 г.

PAS-55 «Оптимальное управление физическими активами» — общедоступная спецификация, опубликованная Британским институтом стандартов.Этот стандарт управления основными средствами в настоящее время признан на международном уровне. В этом стандарте фактический срок службы и коэффициент остаточной стоимости оборудования являются важными показателями для оценки использования активов. Коэффициент остаточной стоимости чистых активов равен отношению чистой стоимости при утилизации к первоначальной стоимости актива.

В табл. 7 приведены фактические сроки службы некоторых электрооборудований в КСГ и ПГ [40, 41]. Как видно из таблицы, фактический срок службы электрооборудования в КСГ ниже, чем в НГ.В частности, фактический срок службы распределительных трансформаторов, электрических кабелей и распределительных устройств НГ примерно в 2,9, 2 и 1,7 раза больше, чем у КСГ.

Таблица 7 Фактический срок службы некоторого электрооборудования

На приведенном ниже рисунке показана норма остаточной стоимости чистых активов NG и CSG в течение 2010 и 2012 годов. Как указано, норма остаточной стоимости чистых активов NG составляет около 5%, которая достигла стандарт отказа от международного передового управления активами. Коэффициент остаточной стоимости чистых активов электрооборудования, списанного в основном в CSG, находился на высоком уровне около 19%.Высокая стоимость чистых активов означает, что оборудование не было использовано полностью, и, следовательно, коэффициент использования низкий.

Можно сделать вывод, что существуют некоторые причины более короткого фактического срока службы некоторого электрооборудования и более высокой нормы остаточной стоимости чистых активов в CSG по сравнению с NG. (1) Планирование мощности некоторого электрооборудования в CSG является неадекватным. Эти части оборудования не могут удовлетворить требования роста нагрузки, и поэтому их заменяют до того, как они будут использованы в течение достаточного времени.(2) Обслуживание оборудования несвоевременно. Иногда, когда происходят сбои, причины не могут быть точно диагностированы. В результате оборудование не сможет своевременно обслуживаться, и появятся проблемы досрочного выхода из строя и короткого срока службы. (3) Производственный процесс недостаточно строг, что приводит к короткому фактическому сроку службы.

Загрузка оборудования в некоторых развитых странах составляет от 30% до 50%, а уровень потерь в линии составляет около 6-10% [42]. По данным China Southern Power Grid Corporation, использование некоторого электрооборудования CSG составило около 17%, а уровень потерь на линии снизился с 10% в 2010 году до 6.72% в 2015 г. [43]. Большой разрыв между CSG и Великобританией в использовании оборудования можно увидеть в Таблице 8.

Таблица 8 Использование оборудования в Великобритании и CSG в 2010 г.

Годовые инвестиции CSG в основной капитал примерно в 3,4–6,2 раза больше, чем у NG. Из Таблицы 7 видно, что фактический срок службы некоторого электрооборудования в ПГ примерно в 1,7–2,9 раза больше, чем у CSG, а на рис. 3 показано, что коэффициент остаточной стоимости чистых активов CSG примерно в 3,8 раза больше, чем у CSG. НГ. По этим показателям управления активами коэффициент использования активов НГ составляет около 1.от 7 до 3,8 раз больше, чем КСГ. Поскольку среднее значение 1,7 и 3,8 равно 2,75, использование активов NG примерно в 2,75 раза выше, чем у CSG. Согласно таблице 8, использование ресурсов оборудования NG примерно в 3 раза больше, чем у CSG.

Рис. 3

Коэффициент остаточной стоимости чистых активов РГС и НГ в 2010–2012 гг. больше.Небольшой фактический срок службы электрооборудования означает частую замену электрооборудования. Замена стареющих активов CSG требует большого количества рабочей силы, что является одной из причин большей потребности CSG в рабочей силе. Более того, в отличие от стабильного спроса на электроэнергию NG, спрос на электроэнергию на юге Китая быстро растет, что также является важной причиной увеличения трудоемкости.

Однако, поскольку заработная плата в Китае ниже, чем в Великобритании, затраты на рабочую силу не могут быть чрезмерным бременем для CSG, даже если количество сотрудников больше, чем производство.Это часть социального положения Китая, и его нельзя изменить без социальных последствий. Для южного Китая, безусловно, хорошо использовать передовой международный опыт управления активами электросетей, но быстрый рост спроса на электроэнергию создает серьезные проблемы.

Обзор влияния технологий интеллектуального энергопотребления на коэффициент использования распределительного сетевого оборудования | Защита и управление современными энергосистемами

  • Zhang, Y., Zhang, X., Li, Q., et al. (2014). Оценка потенциала энергосбережения и планирование распределительных сетей на основе теории Грея [J]. Международный журнал электрических и энергетических систем, 57 , 298–303.

    Артикул Google ученый

  • Фэн Л., Чжан Дж., Ли Г. и др. (2016). Снижение стоимости гибридной системы накопления энергии с учетом соотношения между ветровой и фотоэлектрической энергией [J]. Управление защитой Modern Power Systems, 1 (1), 11.

    Артикул Google ученый

  • Козиолек А., Авритцер А., Суреш С. и др. (2016). Оценка живучести для поддержки инвестиционных решений в электросетях [J]. Надежность и системная безопасность, 155 , 30–43.

    Артикул Google ученый

  • Лиммичокчай Б. и Чунгпайбулпатана С. (2001). Применение холодильного кондиционирования воздуха в коммерческом секторе: комплексный подход к планированию ресурсов для планирования увеличения мощности и сокращения выбросов [J]. Applied Energy, 68 (3), 289–300.

    Артикул Google ученый

  • Ашок С. и Банерджи Р. (2003). Оптимальная холодопроизводительность для управления нагрузкой [J]. Энергия, 28 (2), 115–126.

    Артикул Google ученый

  • Фатхабади, Х. (2015). Использование электромобилей и возобновляемых источников энергии в качестве распределенных генераторов для улучшения характеристик систем распределения электроэнергии [J]. Энергия, 90 , 11:00–11:10.

    Артикул Google ученый

  • Вера С., Бернал Ф. и Саума Э. (2013). Теряют ли распределительные компании деньги из-за гибкого тарифа на электроэнергию?: Обзор чилийского дела [J]. Энергия, 55 , 295–303.

    Артикул Google ученый

  • An, X.H., Ouyang, S., Feng, T.R., et al. (2016). Оптимизированный метод проектирования и применение эталона теоретического коэффициента потерь линий среднего напряжения (на китайском языке) [J]. Power System Technology, 40 (1), 199–206.

    Google ученый

  • Yang, W.H., Liu, H., Wang, Z., et al. (2012). Исследование системы индексов оценки использования оборудования распределительной сети[C]// Инновационные технологии Smart Grid — Азия. IEEE , 1:1–5.

  • Луо Ф., Ван С., Сяо Дж. и др. (2010). Метод экспресс-оценки энергоснабжения городской распределительной системы на основе анализа нештатных ситуаций главных трансформаторов N-1 [J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 32 (10), 1063–1068.

    Артикул Google ученый

  • ОВОС. Электроэнергетика за 2015 год. Управление энергетической информации; 2015. Доступно по адресу: .

  • Li, X.R., Liu, Y.Q., Zhu, X.Y., et al. (2006). Исследование соотношения мощности и нагрузки распределительной сети среднего напряжения (на китайском языке) [J]. Защита и управление энергосистемой, 34 (7), 47–50.

    Google ученый

  • Li, Z.K., Liu, D.W., Wei, C.F., et al. (2012). Исследование оптимального соотношения мощности и нагрузки распределительной сети с несколькими напряжениями [J]. Достижения в области исследования материалов, 614-615 , 733–742.

    Артикул Google ученый

  • Hu, Z.L., Zhang, YJ, Li, C.B., et al.(2015). Эффективность использования электрооборудования при оценке жизненного цикла: Показатели, анализ и пример [J]. Энергия, 88 , 885–896.

    Артикул Google ученый

  • Хеллвег С., Мила И. и Каналс Л. (2014). Новые подходы, проблемы и возможности в оценке жизненного цикла [J]. Science, 344 (6188), 1109–1113.

    Артикул Google ученый

  • Калхамбкар, В., Кумар, Р., и Бхакар, Р. (2016). Минимизация потерь энергии за счет сглаживания пиков с использованием накопления энергии [J]. Перспективы науки, 8 , 162–165.

    Артикул Google ученый

  • Лукас А. и Чондрояннис С. (2016). Контроллер накопления энергии интеллектуальной сети для регулирования частоты и сглаживания пиков с использованием проточной ванадиевой окислительно-восстановительной батареи [J]. Международный журнал электрических энергетических и энергетических систем, 80 , 26–36.

    Артикул Google ученый

  • Ю. Х., Дуан Дж., Ду В. и др. (2017). Индустрия накопления энергии в Китае: состояние разработки, существующие проблемы и контрмеры [J]. Обзоры возобновляемых и устойчивых источников энергии, 71:767–784.

  • Ван, X., Деннис, М., и Хоу, Л. (2014). Клатратно-гидратная технология для холодного хранения в системах кондиционирования воздуха [J]. Обзоры возобновляемых и устойчивых источников энергии, 36 , 34–51.

    Артикул Google ученый

  • Аркури, Б., Спатару, К., и Барретт, М. (2017). Оценка хранения тепловой энергии льда (ITES) для коммерческих зданий в городах Бразилии [J]. Устойчивые города и общество, 29 , 178–192.

    Артикул Google ученый

  • Санайе С. и Хекматян М. (2016). Ледяной накопитель тепловой энергии (ИТЭС) для кондиционирования воздуха в режимах полной и частичной нагрузки [Дж]. International Journal of Refrigeration, 66 , 181–197.

    Артикул Google ученый

  • Zhai, X.Q., Wang, X.L., Wang, T., et al. (2013). Обзор холодильных камер с фазовым переходом в системе кондиционирования воздуха: материалы и приложения [J]. Обзоры возобновляемых и устойчивых источников энергии, 22 (8), 108–120.

    Артикул Google ученый

  • Себзали М.Дж., Амир, Б., и Хуссейн, Х.Дж. (2014). Сравнение энергоэффективности и экономичности аккумулирования охлажденной воды и обычных систем кондиционирования воздуха [J]. Энергетика и здания, 69 , 237–250.

    Артикул Google ученый

  • Апшоу, Ч.Р., Родс, Дж.Д., и Уэббер, М.Е. (2015). Моделирование снижения пиковой нагрузки и энергопотребления благодаря интегрированной системе хранения тепловой энергии и воды для жилых систем кондиционирования воздуха в Остине, штат Техас [J]. Энергетика и здания, 97 , 21–32.

    Артикул Google ученый

  • Boait PJ, Snape JR, Darby SJ, et al. (2016). Адаптация аккумулирующего тепла Legacy Thermal для интеллектуальной сети [J]. Энергетика и здания , 138:630–640.

  • Zhang, N., Lu, X., Mcelroy, M.B., et al. (2016). Сокращение сокращения использования ветровой электроэнергии в Китае за счет использования электрических котлов для получения тепла и гидроаккумулирующих насосов для хранения энергии [J]. Прикладная энергия, 184 , 987–994.

    Артикул Google ученый

  • Вонг, С., и Пинар, Дж. П. (2017). Возможности умного аккумулирования электроэнергии и тепла в электрических сетях с использованием возобновляемых источников энергии [J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 8 (2), 1014–1022.

    Google ученый

  • Хуан Х., Альва Г., Цзя Ю. и др. (2017). Морфологическая характеристика и применение материалов с фазовым переходом в аккумулировании тепловой энергии: обзор [J]. Обзоры возобновляемых и устойчивых источников энергии, 72 , 128–145.

    Артикул Google ученый

  • Аль-Абиди, А. А., Мат, С. Б., Сопиан, К., и др. (2012). Обзор накопления тепловой энергии для систем кондиционирования воздуха [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 16 (8), 5802–5819.

    Артикул Google ученый

  • Артекони, А., Хьюитт, Н.Дж. И Полонара Ф. (2012). Современные технологии накопления тепла для управления спросом [J]. Applied Energy, 93 (5), 371–389.

    Артикул Google ученый

  • Рисманчи Б., Саидур Р., Боруманджази Г. и др. (2012). Энергетический, эксергетический и экологический анализ систем хранения холодной тепловой энергии (CTES) [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 16 (8), 5741–5746.

    Артикул Google ученый

  • Вс Ю., Ван С., Сяо Ф. и соавт. (2013). Управление смещением пиковой нагрузки с использованием различных хранилищ холодной тепловой энергии в коммерческих зданиях: обзор [J]. Преобразование энергии и управление, 71 (3), 101–114.

    Артикул Google ученый

  • Кумар В., Хьюэйдж К., Хайдер Х. и др. (2017). Структура оценки устойчивости систем охлаждения зданий: сравнительное исследование систем хранения снега и обычных систем охлаждения [J]. Чистые технологии и экологическая политика , 19(1):137–155.

  • Моралес Д. X., Безангер Ю., Сами С. и др. (2017). Оценка влияния интеллектуальных методов DSM на Галапагосских островах на интеллектуальную сеть [J]. Исследование систем электроснабжения, 146 , 308–320.

    Артикул Google ученый

  • Донг Дж., Сюэ Г. и Ли Р. (2016). Реагирование на спрос в Китае: правила, пилотные проекты и рекомендации — обзор [J]. Обзоры возобновляемых и устойчивых источников энергии, 59 , 13–27.

    Артикул Google ученый

  • Бэ, С., и Квасински, А. (2012). Пространственно-временная модель спроса на зарядку электромобилей [J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 3 (1), 394–403.

    Артикул Google ученый

  • Ма, Ю., Хоутон, Т., Круден, А., и др. (2012). Моделирование преимуществ технологии «автомобиль-сеть» для энергосистемы [J]. IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, 27 (2), 1012–1020.

    Артикул Google ученый

  • Su, W.C., Eichi, H., Zeng, W.T., et al. (2012). Обзор электрификации транспорта в среде интеллектуальных сетей [J]. Транзакции IEEE по промышленной информатике, 8 (1), 1–10.

    Артикул Google ученый

  • Хабиб С., Камран, М., и Рашид, У. (2015). Анализ воздействия технологии «автомобиль-сеть» и стратегии зарядки электромобилей в распределительных сетях — обзор [J]. Журнал источников энергии, 277 , 205–214.

    Артикул Google ученый

  • Дараби З. и Фирдоуси М. (2011). Совокупное влияние подключаемых гибридных электромобилей на профиль спроса на электроэнергию [J]. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2 (4), 501–508.

    Артикул Google ученый

  • Шариф, Х., Ислам, М., и Мохамед, А. (2016). Обзор современных технологий зарядки, методологий размещения и воздействия электромобилей [J]. Обзоры возобновляемых и устойчивых источников энергии, 64 , 403–420.

    Артикул Google ученый

  • Эхсани М., Милад Фалахи М. и Лотфифард С.(2012). Транспортное средство для сетевых услуг: потенциал и приложения [J]. Энергия, 5 (10), 4076–4090.

    Артикул Google ученый

  • Друде, Л., Перейра Младший, Л. К., и Рютер, Р. (2014). Фотоэлектрические (PV) и электрические транспортные средства для сети (V2G) стратегии для снижения пикового спроса в городских районах Бразилии в среде интеллектуальных сетей [J]. Возобновляемые источники энергии, 68 , 443–451.

    Артикул Google ученый

  • млн лет, З., Каллауэй, Д.С., и Хискенс, И.А. (2013). Децентрализованное управление зарядкой большого количества подключаемых электромобилей [J]. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 21 (1), 67–78.

    Артикул Google ученый

  • Майкл К.В. Кинтнер-Мейер, Кевин П. Шнайдер, Роберт Г. Пратт. (2007). Оценка воздействия подключаемых гибридных автомобилей на электроэнергетические предприятия и региональные электросети США: Часть 1: Технический анализ [J]. Интернет-журнал Euec Paper , 1:01–19.

  • Сортомме, Э., и Эль-Шаркави, Массачусетс (2012). Оптимальное планирование передачи энергии от транспортного средства к сети и вспомогательных услуг [J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 3 (1), 351–359.

    Артикул Google ученый

  • Кемптон, В., и Томич, Дж. (2005). Внедрение энергии от автомобиля к сети: от стабилизации сети до поддержки крупномасштабных возобновляемых источников энергии [J]. Журнал источников питания, 144 (1), 280–294.

    Артикул Google ученый

  • Borba, BSMC, Szklo, A., & Schaeffer, R. (2012). Подключаемые гибридные электромобили как способ максимизировать интеграцию переменных возобновляемых источников энергии в энергосистемы: пример ветровой генерации на северо-востоке Бразилии [J]. Energy, 37 (1), 469–481.

    Артикул Google ученый

  • Цзэн, М., Ленг С., Махарджан С. и соавт. (2015). Подход к групповым продажам на основе стимулированных аукционов для управления реакцией на спрос в системах V2G [J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 11 (6), 1554–1563.

    Артикул Google ученый

  • Сингх Б. и Шарма Дж. (2017). Обзор планирования распределенной генерации [J]. Обзоры возобновляемых и устойчивых источников энергии, 76 , 529–544.

    Артикул Google ученый

  • Вьяс С., Кумар, Р., и Кавассери, Р. (2017). Анализ данных и вычислительные методы для защиты от изолирования распределенных генераторов на основе возобновляемых источников энергии в электрических сетях [J]. Обзоры возобновляемых и устойчивых источников энергии, 69 , 493–502.

    Артикул Google ученый

  • Сингх Б., Пал С., Мукерджи В. и др. (2016). Планирование распределенной генерации с точки зрения производительности энергосистемы: таксономический обзор [J]. Обзоры возобновляемых и устойчивых источников энергии , 75:1472–1492.

  • Li, H., Eseye, A.T., Zhang, J., et al. (2017). Оптимальное управление энергопотреблением для промышленных микросетей с возобновляемыми источниками энергии с высоким проникновением [J]. Защита и управление современными энергосистемами, 2 (1), 12.

    Статья Google ученый

  • Ян, Л., Донг, К.В., Джонни Ван, К.Л., и др. (2013). Повременной тариф на электроэнергию с учетом поведения потребителей [J]. Международный журнал экономики производства, 146 (2), 402–410.

    Артикул Google ученый

  • Мохаджерями С., Могаддам И. Н., Дустан М. и др. (2016). Новая экономическая модель реакции спроса на основе цен [J]. Исследование систем электроснабжения, 135 , 1–9.

    Артикул Google ученый

  • Шринивасан Д., Раджгархия С., Радхакришнан Б.М. и др. (2017). Стратегии динамического ценообразования на основе теории игр для управления спросом в интеллектуальных сетях [J]. Энергия, 126 , 132–143.

    Артикул Google ученый

  • Хан А. Р., Махмуд А., Сафдар А. и др. (2016). Прогнозирование нагрузки, динамическое ценообразование и DSM в интеллектуальной сети: обзор [J]. Обзоры возобновляемых и устойчивых источников энергии, 54 , 1311–1322.

    Артикул Google ученый

  • Ван Ф., Сюй Х., Сюй Т. и др. (2017). Значения реакции рыночного спроса на повышение надежности энергосистемы в экстремальных условиях [J]. Applied Energy, 193 , 220–231.

    Артикул Google ученый

  • Хайдер, Х.Т., См., О.Х., и Эльменрайх, В. (2016). Обзор реакции интеллектуальных сетей на спрос населения [J]. Обзоры возобновляемых и устойчивых источников энергии, 59 , 166–178.

    Артикул Google ученый

  • Фрисс, В. А., и Рахшан, К. (2017). Обзор мер пассивной оболочки для повышения энергоэффективности зданий в ОАЭ [J]. Обзоры возобновляемых и устойчивых источников энергии, 72 , 485–496.

    Артикул Google ученый

  • Матар, В. (2017). Взгляд на реакцию домохозяйств на ценообразование на электроэнергию в зависимости от времени использования в Саудовской Аравии и его влияние на экономику в целом [J]. Обзоры энергетической стратегии, 16 , 13–23.

    Артикул Google ученый

  • Килкки О., Алахайвала А.и Сейлонен, И. (2015). Оптимизированный контроль реакции спроса на основе цены с электрическим отоплением складских помещений [J]. Транзакции IEEE по промышленной информатике, 11 (1), 281–288.

    Артикул Google ученый

  • Дехнави, Э., и Абди, Х. (2016). Оптимальное ценообразование в ответ на спрос во время использования путем интеграции с динамической экономической задачей диспетчеризации [J]. Энергия, 109 , 1086–1094.

    Артикул Google ученый

  • Камьяб Ф.и Бахрами, С. (2016). Эффективная работа энергетических узлов на рынках электроэнергии с учетом времени использования и динамичного ценообразования [J]. Energy, 106 (1), 343–355.

    Артикул Google ученый

  • Цзэн, Ю. Дж., и Сун, Ю. Г. (2015). Краткосрочное планирование паросиловой установки в черной металлургии по повременной цене на электроэнергию [Дж]. Journal of Iron and Steel Research International, 22 (9), 795–803.

    Артикул Google ученый

  • Ван Ю.и Ли, Л. (2015). Ценообразование на электроэнергию по времени использования для промышленных потребителей: обзор коммунальных служб США [J]. Прикладная энергия, 149 , 89–103.

    Артикул Google ученый

  • Dong, J., Zhang, X.H., Li, C.X., et al. (2016). Оптимальная стратегия ценообразования TOU с учетом удовлетворенности пользователей в условиях автоматизированного реагирования на спрос [J]. Аппаратура автоматизации электроэнергетики, 36 (7), 67–73.

    Google ученый

  • Индексы, анализ и кейс

    Автор

    Перечислено:
    • Ху, Чжуанли
    • Чжан, Юнцзюнь
    • Ли, Канбинг
    • Ли, Цзин
    • Цао, Ицзя
    • Луо, Дяньшэн
    • Цао, Хуачжэнь

    Abstract

    Поскольку энергосистема требует огромных инвестиций в активы и потребляет большое количество ископаемого топлива, оценка и повышение эффективности использования электрического оборудования помогает улучшить экономичность энергосистемы, сэкономить энергию и сократить выбросы загрязняющих веществ.В этой статье предлагается концепция эффективности использования электрооборудования в рамках LCA (оценка жизненного цикла), которая сочетает в себе как сторону предложения, так и сторону спроса, чтобы полностью отразить фактическое использование электрооборудования. На основе этой концепции предложены показатели для расчета эффективности использования электрооборудования в рамках ОЖЦ. Представлены основные факторы, влияющие на эффективность использования, а затем также проанализированы вклады этих факторов влияния в эффективность использования электрооборудования в рамках ОЖЦ.Кроме того, исследуется эффективность использования электрооборудования в пределах LCA распределительной сети в Шаогуане, что является типичным случаем в Китае. Результаты показывают, что эффективность использования электрооборудования в LCA в основном ниже 20%, что указывает на огромный потенциал для улучшения.

    Предлагаемое цитирование

  • Ху, Чжуанли и Чжан, Юнцзюнь и Ли, Канбин и Ли, Цзин и Цао, Ицзя и Луо, Дяньшэн и Цао, Хуажэнь, 2015 г.» Эффективность использования электрооборудования в рамках оценки жизненного цикла: Показатели, анализ и случай ,» Энергия, Эльзевир, том. 88(С), страницы 885-896.
  • Дескриптор: RePEc:eee:energy:v:88:y:2015:i:c:p:885-896
    DOI: 10.1016/j.energy.2015.07.041

    Скачать полный текст от издателя

    Поскольку доступ к этому документу ограничен, вы можете поискать другую его версию.

    Каталожные номера указаны в IDEAS

    1. Харрисон, Гарет П.и Маклин, Эдвард (Нед). Дж. и Караманлис, Серафим и Очоа, Луис Ф., 2010 г. « Оценка жизненного цикла сети передачи в Великобритании «, Энергетическая политика, Elsevier, vol. 38(7), страницы 3622-3631, июль.
    2. Миллер, Питер М. и Геллер, Ховард С. и де Алмейда, Анибал Т., 1992. » Пример энергосбережения в LDCS: улучшение электрооборудования в Пакистане ,» Энергия, Эльзевир, том. 17(10), страницы 969-982.
    3. Баррос, Карлос Пестана, 2008 г.» Анализ эффективности гидроэлектростанций: тематическое исследование для Португалии «, Экономика энергетики, Elsevier, vol. 30(1), страницы 59-75, январь.
    4. Хэ, Юнсю и Ван, Бинг и Ван, Цзяньхуэй и Сюн, Вэй и Ся, Тянь, 2012 г. » Анализ поведения спроса на жилье на основе моделирования Монте-Карло: пример Иньчуань в Китае ,» Энергия, Эльзевир, том. 47(1), страницы 230-236.
    5. Чанг, Сяолинь и Лю, Синхун и Чжоу, Вэй, 2010 г.» Hydropower in China at present and its further development ,» Energy, Elsevier, vol. 35(11), pages 4400-4406.
    6. Li, Canbing & Shi, Haiqing & Cao, Yijia & Wang, Jianhui & Kuang, Yonghong & Tan, Yi & Wei, Jing, 2015. » Comprehensive review of renewable energy curtailment and avoidance: A specific example in China ,» Renewable and Sustainable Energy Reviews, Elsevier, vol. 41(C), pages 1067-1079.
    7. Wang, Jiangjiang & Sui, Jun & Jin, Hongguang, 2015.» Улучшенная стратегия работы комбинированной системы охлаждения, отопления и энергоснабжения после электрической нагрузки «, Энергия, Эльзевир, том. 85(С), страницы 654-666.
    8. Ван, И-Шу и Се, Бай-Чен и Шан, Ли-Фэн и Ли, Вэнь-Хуа, 2013 г. « Меры по повышению эффективности теплоэнергетики Китая с точки зрения экономической эффективности «, Прикладная энергия, Elsevier, vol. 112(С), страницы 1078-1086.
    9. Колер, Марсель, 2014 г. « Дифференциальное ценообразование на электроэнергию и энергоэффективность в Южной Африке «, Энергия, Эльзевир, том.64(С), страницы 524-532.
    10. Дашти, Реза и Юсефи, Шагайех и Парса Могаддам, Мохсен, 2013 г. « Модель комплексной оценки эффективности системы распределения электроэнергии с учетом социальных и городских факторов «, Энергия, Эльзевир, том. 60(С), страницы 53-61.
    11. Торрити, Якопо, 2012 г. » Управление спросом на основе цены: оценка влияния тарифов на время использования на спрос на электроэнергию для жилых помещений и смещение пиковых нагрузок в Северной Италии ,» Энергия, Эльзевир, том.44(1), страницы 576-583.
    12. Вада, Кеничи и Акимото, Кейго и Сано, Фуминори и Ода, Дзюнъитиро и Хомма, Такаши, 2012 г. « Возможности повышения энергоэффективности в жилом секторе и их осуществимость «, Энергия, Эльзевир, том. 48(1), страницы 5-10.
    13. Соуза, Хосе Луис и Мартинс, Антонио Гомес и Хорхе, Умберто, 2013 г. » Работа с парадоксом продвижения энергоэффективности электроэнергетическими предприятиями «, Энергия, Эльзевир, том. 57(С), страницы 251-258.
    14. Вера, Соня и Берналь, Фелипе и Саума, Энцо, 2013 г. « Теряют ли распределительные компании деньги из-за гибкого тарифа на электроэнергию?: Обзор чилийского дела ,» Энергия, Эльзевир, том. 55(С), страницы 295-303.
    15. Ван, Вэньчао и Му, Хайлинь и Кан, Сюйдун и Сун, Жунчен и Нин, Ядун, 2010 г. « Изменения в промышленном потреблении электроэнергии в Китае с 1998 по 2007 год «, Энергетическая политика, Elsevier, vol. 38(7), страницы 3684-3690, июль.
    Полные ссылки (включая те, которые не соответствуют элементам в IDEAS)

    Наиболее похожие товары

    Это элементы, которые чаще всего цитируют те же работы, что и этот, и цитируются теми же работами, что и этот.
    1. Хайдер, Хайдер Тариш и Си, Онг Ханг и Эльменрайх, Вилфрид, 2016 г. » Схема реагирования на спрос в жилых помещениях на основе адаптивного ценообразования на уровне потребления ,» Энергия, Эльзевир, том. 113(С), страницы 301-308.
    2. Дашти, Реза и Юсефи, Шагайех и Парса Могаддам, Мохсен, 2013 г.» Модель комплексной оценки эффективности системы распределения электроэнергии с учетом социальных и городских факторов «, Энергия, Эльзевир, том. 60(С), страницы 53-61.
    3. Ван, Юн и Ли, Лин, 2015 г. « Ценообразование на электроэнергию в зависимости от времени использования для промышленных потребителей: опрос коммунальных служб США «, Прикладная энергия, Elsevier, vol. 149(С), страницы 89-103.
    4. Ли, Ланьлан и Гонг, Чэнчжу и Ван, Дэюн и Чжу, Кеджун, 2013 г. » Многоагентное моделирование политики ценообразования на время использования в городской сети газопроводов: пример Чжэнчжоу ,» Энергия, Эльзевир, том.52(С), страницы 37-43.
    5. Кац, Йонас и Андерсен, Фриц Мёллер и Морторст, Пол Эрик, 2016 г. « Стимулы к смене нагрузки для реагирования на спрос домашних хозяйств: оценка почасового динамического ценообразования и схем скидок в ветровой электроэнергетической системе », Энергия, Эльзевир, том. 115 (P3), страницы 1602-1616.
    6. Хайдер, Хайдер Тариш и Си, Онг Ханг и Эльменрайх, Вилфрид, 2016 г. » Обзор реагирования на спрос населения на интеллектуальную сеть «, Обзоры возобновляемых и устойчивых источников энергии, Elsevier, vol.59(С), страницы 166-178.
    7. Ян, Чанхуэй и Мэн, Чен и Чжоу, Кайле, 2018 г. » Цены на электроэнергию для жилых домов в Китае: контекст ценовой реакции спроса ,» Обзоры возобновляемых и устойчивых источников энергии, Elsevier, vol. 81 (P2), страницы 2870-2878.
    8. Кортес-Аркос, Томас и Берналь-Агустин, Хосе Л. и Дюфо-Лопес, Родольфо и Лухано-Рохас, Хуан М. и Контрерас, Хавьер, 2017 г. » Многоцелевой ответ спроса на цены в реальном времени (RTP) с использованием методологии планирования задач ,» Энергия, Эльзевир, том.138(С), страницы 19-31.
    9. Гонг, Чэнчжу и Тан, Кай и Чжу, Кеджун и Хайлу, Атакелты, 2016 г. » Оптимальное ценообразование на время использования городского газа: исследование с многоагентной эволюционной теоретико-игровой перспективой ,» Прикладная энергия, Elsevier, vol. 163(С), страницы 283-294.
    10. Ли, Ланьлан и Гонг, Чэнчжу и Тянь, Шичжун и Цзяо, Цзяньлин, 2016 г. » Анализ эффективности снижения пиковой нагрузки при ценообразовании на природный газ по времени использования для бытовых потребителей: данные мультиагентного моделирования ,» Энергия, Эльзевир, том.96(С), страницы 48-58.
    11. Джордехи, А. Резаи, 2019 г. « Оптимизация регулирования спроса в электроэнергетических системах, обзор «, Обзоры возобновляемых и устойчивых источников энергии, Elsevier, vol. 103(С), страницы 308-319.
    12. Стуа, Микеле, 2013 г. » Свидетельство влияния механизма чистого развития на низкоуглеродный переход китайской электроэнергетической системы ,» Энергетическая политика, Elsevier, vol. 62(С), страницы 1309-1319.
    13. Апарисио, Хуан и Пастор, Хесус Т.и Зофио, Хосе Л., 2013 г. « О несоответствии индекса Малмквиста-Люенбергера «, Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 229(3), страницы 738-742.
    14. Чжоу, Юань и Ван, Цзянцзян и Дун, Фусян и Цинь, Яньбо и Ма, Жеруй и Ма, Яньпэн и Ли, Цзяньцян, 2021 г. « Новая оценка гибкости гибридной комбинированной системы охлаждения, обогрева и электропитания с улучшенной стратегией работы «, Прикладная энергия, Elsevier, vol. 300(С).
    15. Мейабади, А. Фаттахи и Дейхими, М.Х., 2017 г. « Обзор управления спросом: пересмотр теоретической основы », Обзоры возобновляемых и устойчивых источников энергии, Elsevier, vol. 80(С), страницы 367-379.
    16. Чжэн, Инъин и Дженкинс, Брайан М. и Корнблут, Курт и Кендалл, Алисса и Трехольт, Крестен, 2018 г. « Оптимизация микросети возобновляемых источников энергии, интегрированной с использованием биомассы, с управлением спросом в условиях неопределенности », Прикладная энергия, Elsevier, vol.230(С), страницы 836-844.
    17. Кумар, Дипак и Каточ, С.С., 2015 г. « Приостановление устойчивого развития малых гидроэнергетических проектов: исследование западных Гималаев в Индии », Возобновляемые источники энергии, Elsevier, vol. 76(С), страницы 220-233.
    18. Хинкер, Йонас и Хемкендрайс, Кристиан и Дрюинг, Эмили и Марц, Стивен и Идальго Родригес, Диего И. и Мирзик, Йоханна М.А., 2017. » Новая концептуальная модель, облегчающая создание агентных моделей для анализа пробелов социально-технической оптимальности в энергетической области ,» Энергия, Эльзевир, том.137(С), страницы 1219-1230.
    19. Жан-Филипп Буссмар, Вальтер Брик и Кристоф Тавера, 2011 г. « Больше доказательств технологического отставания в производственном секторе «, Прикладная экономика, Taylor & Francis Journals, vol. 43(18), страницы 2321-2330.
    20. Ковачич, Зора и Джампьетро, ​​Марио, 2015 г. « Пустые обещания или многообещающее будущее? Дело об умных сетях «, Энергия, Эльзевир, том. 93(P1), страницы 67-74.

    Исправления

    Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами.Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления укажите дескриптор этого элемента: RePEc:eee:energy:v:88:y:2015:i:c:p:885-896 . См. общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, реферата, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: . Общие контактные данные поставщика: http://www.journals.elsevier.com/energy .

    Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь.Это позволяет связать ваш профиль с этим элементом. Это также позволяет вам принимать потенциальные ссылки на этот элемент, в отношении которых мы не уверены.

    Если CitEc распознал библиографическую ссылку, но не связал с ней элемент в RePEc, вы можете помочь с помощью этой формы .

    Если вы знаете об отсутствующих элементах, ссылающихся на этот, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого ссылающегося элемента. Если вы являетесь зарегистрированным автором этого элемента, вы также можете проверить вкладку «Цитаты» в своем профиле RePEc Author Service, так как некоторые цитаты могут ожидать подтверждения.

    По техническим вопросам относительно этого элемента или для исправления его авторов, названия, реферата, библиографической информации или информации для загрузки обращайтесь: Кэтрин Лю (адрес электронной почты доступен ниже). Общие контактные данные поставщика: http://www.journals.elsevier.com/energy .

    Обратите внимание, что фильтрация исправлений может занять пару недель. различные услуги RePEc.

    Коэффициент использования национальных промышленных мощностей в четвертом квартале 2021 года

    В четвертом квартале 2021 года коэффициент использования национальных промышленных мощностей составил 77.4 процента, что на 0,6 процентного пункта меньше, чем за аналогичный период прошлого года. В 2021 году коэффициент использования национальных промышленных мощностей составил 77,5 процента, что на 3,0 процентных пункта больше, чем в предыдущем году.

     

     

    По трем категориям в четвертом квартале коэффициент использования мощностей горнодобывающей промышленности составил 77,0 процента, что на 2,0 процентных пункта больше, чем за аналогичный период прошлого года; коэффициент использования мощностей обрабатывающей промышленности составил 77.6 процентов, вниз на 0,8 процентного пункта; коэффициент использования мощностей промышленности по производству и снабжению электроэнергии, тепла, газа и воды составил 75,4 процента, увеличившись на 1,1 процентного пункта.

     

    По основным отраслям промышленности в четвертом квартале коэффициент использования мощностей угледобывающей и обогатительной промышленности составил 76,4 процента, пищевой промышленности — 74,5 процента, текстильной промышленности — 79,2 процента, промышленности химического сырья и химической продукции — 77,6 процента. , промышленности нерудных полезных ископаемых было 70.1 процент, выплавка и обработка черных металлов — 74,6 процента, выплавка и обработка цветных металлов — 76,9 процента, производство общего оборудования — 81,1 процента, производство специального оборудования — 78,6 процента, автомобилестроение — 75,5 процента, электротехническая промышленность. производство машин и оборудования составляло 80,5 процента, а производство компьютеров, средств связи и другого электронного оборудования — 81,6 процента.

     

    Коэффициент использования национального промышленного потенциала в четвертом квартале 2021 года

     

    Индикаторы

    Четвертый квартал

    2021

    Коэффициент использования (%)

    Коэффициент увеличения или уменьшения (±%) Г/Г

    Коэффициент использования (%)

    Коэффициент увеличения или уменьшения (±%) Г/Г

     

     

     

     

     

    Промышленность

    77.4

    -0,6

    77,5

    3,0

    Сгруппировано по трем секторам

     

     

     

     

     Добыча полезных ископаемых

    77.0

    2,0

    76,2

    4,0

     Производство

    77,6

    -0,8

    77.8

    2,9

     Производство и распределение электроэнергии, тепла, газа и воды

    75,4

    1,1

    75,0

    3.5

     

    Сгруппировано по отраслям

     

     

     

     

    Добыча и обогащение угля

    76.4

    3,8

    74,5

    4,7

    Добыча нефти и природного газа

    89,0

    -1,8

    89.8

    -0,3

    Производство продуктов питания

    74,5

    0,2

    73,9

    3,5

     Производство текстиля

    79.2

    4,5

    79,5

    6,4

     Производство химического сырья и химических продуктов

    77,6

    0,4

    78.1

    3,6

     Производство лекарств

    77,4

    -1,1

    77,4

    2,4

     Производство химических волокон

    82.5

    -2,0

    84,5

    4,0

     Производство неметаллических минеральных продуктов

    70,1

    -1,0

    69.9

    1,9

     Производство плавки и штамповки черных металлов

    74,6

    -7,4

    79,2

    0,4

     Производство и обработка цветных металлов

    76.9

    -4,3

    79,5

    1,0

     Производство машин общего назначения

    81.1

    0,3

    81.0

    3,7

    Производство машин специального назначения

    78,6

    -1,2

    80,0

    3,0

     Производство автомобилей

    75.5

    -5,0

    74,7

    1,2

     Производство электрических машин и оборудования

    80,5

    -1,5

    81.0

    2,9

     Производство компьютеров, оборудования связи и другого электронного оборудования

    81,6

    0,8

    80,3

    2.6

     

     

     

     

     

     

    Аннотации:

     

    1.Пояснительные примечания

     

    Использование производственных мощностей: относится к отношению фактического выпуска продукции к производственной мощности (обе измеряются в стоимостном выражении).

     

    Под фактической продукцией предприятия понимается общая стоимость промышленной продукции предприятия за отчетный период; под производственной мощностью предприятия понимается выпуск продукции, которого предприятие может достичь и поддерживать в течение длительного времени при нормальной работе производственного оборудования (машин) при условии, что снабжение рабочей силой, сырьем, топливом, транспортом и т. д. .гарантируется в течение отчетного периода.

     

    2. Метод обследования и охват

     

    Комплексное обследование крупных и средних предприятий и выборочное обследование малых и микропредприятий охватило около

    промышленных предприятий.

     

    Малые и микропредприятия рассчитывают общую численность населения в соответствии с методом выборки и обобщают данные обследований крупных и средних предприятий для расчета коэффициента использования национальных промышленных мощностей.

     

    Обследование проводится ежеквартально, данные не корректируются с учетом сезонных колебаний.

     

    3. Стандарт по отраслевой классификации

     

    НБС вводит в действие Новый стандарт отраслевой классификации национальной экономической деятельности» (GB/T 4754-2017). Для получения подробной информации перейдите по следующей ссылке: http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/hyflbz.

     

    Коэффициент использования национальных промышленных мощностей во втором квартале 2021 года

    Во втором квартале коэффициент использования промышленных мощностей составил 78.4 процента, что на 4,0 процентных пункта больше, чем за аналогичный период прошлого года.

     

     

    По трем категориям во втором квартале коэффициент использования мощностей горнодобывающей промышленности составил 76,1 процента, что на 4,0 процентных пункта больше, чем за аналогичный период прошлого года; коэффициент использования мощностей обрабатывающей промышленности составил 78,8 процента, что на 4,0 процентных пункта выше; коэффициент использования мощностей предприятий по производству и снабжению электроэнергии, тепла, газа и воды составил 74.7 процентов, до 4,1 процентных пункта.

     

    По основным отраслям промышленности во втором квартале коэффициент использования мощностей угледобывающей и обогатительной промышленности составил 73,1 процента, пищевой промышленности – 72,8 процента, текстильной промышленности – 80,9 процента, химическое сырье и химические продукты составляли 80,0 %, нерудные полезные ископаемые — 72,6 %, выплавка и обработка черных металлов — 84 %.1%, в выплавке и обработке цветных металлов – 81,6%, в производстве общего оборудования – 81,6%, в производстве специального оборудования – 80,4%, в автомобилестроении – 74,2%, в производстве электрических машин и оборудования. приходилось 81,7 процента, а на производство компьютеров, средств связи и другого электронного оборудования приходилось 79,1 процента.

    0

    Утилизация Национальной промышленной мощности во втором квартале 2021

    показатели

    71

    78.8

    9

    99.7

    0 второй квартал

    Первый Полтора года 2021

    Утилизация Утилизация

    (%)

    (%)

    0 Увеличение или снижение уровня

    (±%) Y / Y

    Утилизация

    (%)

    Скорость увеличения или уменьшения

    (±%) Y / Y

    Промышленность

    78.4

    4,0

    77,9

    6,8

    сгруппированных по трем секторам

     

     

     Горнодобывающая промышленность

    981

    4,0

    75.8

    95.8

    6.1

    4,0

    78.2

    6.8

    Производство и распространение электричества, Отопление питания, Газа и воды

    74.7

    9081

    94.7
    94.6

    5.4

    Сгруппированные по отраслям

    Добыча добычи и мытья угля

    73.1

    3.8

    72.8

    92.8

    5.4

    Добыча нефти и натурального газа

    90.3

    -0,2

    90.2

    0,1

    Производство пищевых продуктов

    72,8

    2,4

    73,5

    7.4

    Производство текстиля

    80.9

    8.2

    79.7

    9.4

    Производство химических сырья и химических продуктов

    80,0

    5.8

    78.6

    6,6

    Производство лекарственных средств

    78,5

    4,5

    77,8

    5,1

    Производство химических волокон

    85 .3

    5.6

    9,0

    9 0

    72,6

    4,4

    69.8

    5,9

    Производство черных металлов плавке и нажать

    84,1

    5,7

    83,0

    7,4

    Производство и обработки неметаллических -Черные металлы

    81.6

    2.4

    81.0

    5.2

    Производство оборудования для общего назначения

    81.6

    4,3

    80.9

    6,9

    Производство специального назначения Машины

    80,4

    2.8

    81,3

    6,6

    Производство автомобилей

    74.2

    -0.4

    -0.4

    76.2

    96.2

    9.4

    81,7

    81,7

    3,6

    81.4

    Производство компьютеров, коммуникационного оборудования и другого электронного оборудования

    791

    79.2

    4.1

    Аннотация s:

     

    1.Пояснительные примечания

     

    Использование производственных мощностей: относится к отношению фактического объема производства к производственной мощности (оба значения измеряются в стоимостном выражении).

     

    Под фактической продукцией предприятия понимается общая стоимость промышленной продукции предприятия за отчетный период; под производственной мощностью предприятия понимается выпуск продукции, которого предприятие может достичь и поддерживать в течение длительного времени при нормальной работе производственного оборудования (машин) при условии, что снабжение рабочей силой, сырьем, топливом, транспортом и т. д. .гарантируется в течение отчетного периода.

    2. Способ обследования и покрытия

    Комплексное обследование крупных и средних предприятий и выдача образца малых и микроприводов, связанных с

    промышленных предприятий .

     

    Малые и микропредприятия подсчитывают общую численность населения в соответствии с методом выборки и обобщают данные обследований крупных и средних предприятий для расчета коэффициента использования национальных промышленных мощностей.

     

    Опрос проводится ежеквартально, данные не корректируются с учетом сезонных колебаний.

    3. Стандарт по промышленной классификации

    NBS Обеспечивает новый стандарт по промышленной классификации для национальной экономической деятельности »(GB / T 4754-2017). Подробнее, пожалуйста, перейдите по следующей ссылке: http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/hyflbz.

     

    ФРС — Промышленное производство и использование производственных мощностей

    Текущая версия PDF ASCII RSS Загрузка данных

    Дата выпуска: 17 марта 2022 г.

    Таблица 7 Использование мощности
    Процент мощности, с учетом сезонных колебаний
    Артикул НАИКС 2021
    доля
    1972-
    2021
    пр.
    1994-
    95
    высокий
     
    2009
    низкий
       
    2021 2021 2022
    2 квартал Q3 [р] Q4 [р] Сентябрь [r] окт. [r] Ноябрь [р] Декабрь [р] янв. [р] Февраль [p]
    Всего по отрасли   100,00 79,5 85,1 66,6 75,2 75,8 76,3 75,1 76,1 76,6 76,3 77,3 77,6
               
    Производство[1]   75.20 78,1 84,7 63,5 75,4 76,1 77,0 75,5 76,8 77,2 77,1 77,1 78,0
    Производство (NAICS) 31-33 73,06 78,1 84,8 63,4 75,8 76,4 77,3 75,7 77,0 77,5 77.4 77,3 78,2
               
    Долговечное производство   38,66 76,7 83,8 58,3 74,2 75,4 76,5 74,6 76,1 76,7 76,7 76,7 77,6
    Изделия из дерева 321 1.74 76,8 86,5 48,0 79,7 79,1 80,6 79,3 80,0 80,2 81,5 81,5 83,5
    Неметаллические минеральные продукты 327 2,31 73,3 82,5 44,5 70,5 71,6 73,6 71,9 71,7 74,0 75.3 76,1 78,8
    Первичные металлы 331 2,68 77,6 94,4 49,6 70,4 71,5 72,6 70,9 72,5 72,8 72,5 70,6 72,1
    Готовые металлические изделия 332 5,70 77,5 84,7 62,2 76.2 76,7 78,5 76,8 77,9 79,0 78,6 78,2 79,9
    Машины 333 5,08 77,7 87,4 59,0 80,3 82,0 82,3 81,5 82,4 82,0 82,7 84,1 84,7
    Компьютерная и электронная продукция 334 4.68 77,4 84,5 70,2 76,7 77,0 76,3 76,2 76,3 76,3 76,4 75,3 76,4
    Электрика оборуд. , бытовая техника,
    и компоненты
    335 1,74 81,5 92,7 66,9 78,2 79,3 79,8 79,1 79.8 79,5 80,1 81,1 81,4
    Автомобили и запчасти 3361-3 5,43 74,9 87,7 33,1 65,4 66,2 69,6 62,6 69,3 70,1 69,4 69,2 66,7
    Аэрокосмическая и прочая
    транспортная техника
    3364-9 5.48 74,1 71,3 72,4 69,3 72,9 73,0 72,2 72,5 73,4 73,0 73,2 75,6
    Мебель и сопутствующие товары 337 1,08 77,2 82,7 56,2 80,0 80,9 82,9 81,4 82,7 82,8 83.1 83,5 85,5
    Разное 339 2,74 76,8 81,0 68,2 79,5 80,3 80,5 79,7 79,8 81,3 80,3 81,8 82,3
               
    Недлительное производство   34.40 79,9 86,1 68,8 77,6 77,5 78,2 77,1 78,1 78,3 78,2 78,1 79,0
    Продукты питания, напитки и табачные изделия 311,2 11,68 80,2 85,3 75,3 76,1 75,2 75,8 74,6 75,6 76.0 75,8 76,6 77,3
    Текстильные и товарные фабрики 313,4 .69 78,1 91,7 54,3 68,1 67,5 68,6 67,7 68,2 68,5 69,1 68,0 68,0
    Одежда и кожа 315,6 .22 76,2 87.8 59,5 78,7 80,1 79,9 80,5 81,0 80,5 78,2 75,9 78,2
    Бумага 322 2,02 86,6 92,6 72,7 83,9 83,8 82,4 83,9 82,6 82,0 82,6 83,6 85,0
    Печать и поддержка 323 1.37 79,3 85,4 58,7 73,6 75,5 77,5 76,0 77,5 77,9 77,0 76,3 77,7
    Нефть и угольные продукты 324 3,70 84,6 91,2 76,1 77,9 77,0 77,7 76,8 77,9 78,0 77.0 75,7 77,4
    Химикаты 325 11,50 76,6 82,1 64,8 77,8 78,3 79,2 77,5 79,0 79,1 79,4 78,7 79,3
    Пластмассовые и резиновые изделия 326 3,23 82,0 93,2 57,1 80.7 82,2 83,4 82,0 83,1 83,9 83,2 83,3 84,4
               
    Другое производство (не относящееся к NAICS) 1133,5111 2,14 79,2 83,2 65,4 64,5 65,7 67,7 67,8 69.1 67,8 66,1 67,4 67,5
               
    Горнодобывающая промышленность 21 12,88 85,9 88,3 78,3 75,1 75,3 77,3 74,2 77,0 77,4 77,4 78,1 78,0
    Коммунальные услуги 2211,2 11.92 84,8 93,2 78,0 74,0 74,6 71,4 73,7 70,9 72,7 70,7 77,9 75,7
               
    Отдельные высокотехнологичные отрасли   2,00 77,5 86,4 71,6 80.4 77,8 77,9 77,6 77,8 78,1 77,9 77,3 78,1
    Компьютеры и периферийное оборудование 3341 .24 78,1 87,5 84,3 85,7 83,5 87,8 84,7 86,3 88,6 88,5 87,0 90,0
    Коммуникационное оборудование 3342 .66 75,3 86,2 76,6 68,2 64,9 64,6 63,9 64,3 64,6 64,9 65,2 65,1
    Полупроводники и связанные с ними электронные компоненты
    3344 1,10 79,1 92,0 63,5 85,9 83,6 82,9 83,4 83.2 83,0 82,5 81,5 82,3
               
    Меры, исключая отдельные высокотехнологичные
    отрасли
    Всего по отрасли   98.00 79,6 85,0 66,3 75,1 75,7 76,3 75.0 76,0 76,6 76,2 77,2 77,6
    Производство[1]   73,19 78,2 84,6 63,0 75,3 76,0 76,9 75,4 76,7 77,1 77,0 77,0 77,9
               
    Группы этапов процесса
    Сырая   16.28 85,2 89,7 76,5 76,7 76,5 77,7 74,8 77,6 77,9 77,6 78,5 78,6
    Первичные и полуфабрикаты   45,80 80,0 87,9 63,5 74,7 75,1 75,4 74,8 75,0 75,8 75.3 77,0 77,1
    Готово   37,92 76,8 80,7 66,5 75,4 76,4 77,1 75,8 76,8 77,3 77,1 77,3 78,0
    [р] Пересмотрено. [p] Предварительно.
    [1] Состав изготовления указан в примечании к сводной таблице.
    Наверх

    Последнее обновление: 17 марта 2022 г.

    • Китай: коэффициент использования электротехнического оборудования в 2018–2020 гг.

    • Китай: коэффициент использования электротехнического оборудования в 2018–2020 гг. | Statista

    Другая статистика по теме

    Пожалуйста, создайте учетную запись сотрудника, чтобы иметь возможность отмечать статистику как избранную.Затем вы можете получить доступ к своей любимой статистике через звездочку в шапке.

    Зарегистрируйтесь сейчас

    В настоящее время вы используете общую учетную запись. Чтобы использовать отдельные функции (например, пометить статистику как избранное, установить статистические оповещения) пожалуйста, войдите в свой личный кабинет. Если вы являетесь администратором, пожалуйста, авторизуйтесь, войдя в систему еще раз.

    Авторизоваться

    Сохранить статистику в формате .XLS

    Вы можете скачать эту статистику только как Премиум пользователь.

    Сохранить статистику в формате .PNG

    Вы можете скачать эту статистику только как Премиум пользователь.

    Сохранить статистику в формате .PDF

    Вы можете скачать эту статистику только как Премиум пользователь.

    Показать ссылки на источники

    Как пользователь Premium вы получаете доступ к подробным ссылкам на источники и справочной информации об этой статистике.

    Показать подробности об этой статистике

    Как пользователь Premium вы получаете доступ к справочной информации и подробностям о выпуске этой статистики.

    Статистика закладок

    Как только эта статистика обновится, вы немедленно получите уведомление по электронной почте.

    Да, сохранить как избранное!

    …и облегчить мою исследовательскую жизнь.

    Изменить параметры статистики

    Для использования этой функции требуется как минимум Единая учетная запись .

    Базовая учетная запись

    Знакомство с платформой

    У вас есть доступ только к базовой статистике.
    Эта статистика не включена в вашу учетную запись.

    Один аккаунт

    Один аккаунт

    Идеальная учетная запись входа для отдельных пользователей

    • мгновенный доступ до 1 м. Статистика
    • Скачать в XLS, PDF & PNG Формат
    • подробные Ссылки

    $ 59 $ 39 / месяц *

    в первые 12 месяцев

    Корпоративный счет

    Полный доступ

    Корпоративное решение со всеми функциями.

    * Цены не включают налог с продаж.

    Самая важная статистика

    самая важная статистика

    Самая важная статистика

    Самая важная статистика

    Наиболее важной статистикой

    Дальнейшая дополнительная статистика

    Узнать больше о как Statista может поддержать ваш бизнес.

    Национальное бюро статистики Китая. (19 октября 2020 г.). Квартальный коэффициент использования производства электрических машин и оборудования в Китае с 3-го квартала 2018 г. по 3-й квартал 2020 г. [График]. В Статистике. Получено 08 апреля 2022 г. с https://www.statista.com/statistics/1172176/china-electrical-equipment-manufacturing-industry-utilization-rate-quarterly/

    Национального бюро статистики Китая. «Ежеквартальный коэффициент использования производства электрических машин и оборудования в Китае с 3-го квартала 2018 года по 3-й квартал 2020 года.График. 19 октября 2020 г. Statista. По состоянию на 8 апреля 2022 г. https://www.statista.com/statistics/1172176/china-electrical-equipment-manufacturing-industry-utilization-rate-quarterly/

    National Bureau Статистического управления Китая (2020 г.) Квартальный коэффициент использования производства электрических машин и оборудования в Китае с 3-го квартала 2018 г. по 3-й квартал 2020 г. Statista. Statista Inc.

    0 comments on “Коэффициент использования электрооборудования: РТМ 36.18.32.4-92 Указания по расчету электрических нагрузок

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.