在实际生活中人们通常用温度来反映天气的冷热状况，但是，人体对外界的实际感知， 是受多重气象要素的影响，并不能仅仅根据气温这一单独的气象数据判断。例如，高温时若 湿度高达 60%~70%，风速很小时就容易有闷热感，甚至出现中暑现象，此时空调负荷就会急 剧加大，而同样温度但湿度很低风速很高时，人的感觉就与此不同。

因为人体体感温度是各种气象要素的综合反映，且在高温季节，电力空调负荷取决于人 体感知的温度而不是实测的温度[5]。因此用实感温度反应空调负荷应该比用单一因素如实测 温度分析电力负荷更加精确。在众多气象参数中，温度对负荷的影响最为显著。如何综合地 考察其它气象因素，如湿度、风力的影响，建立起一个与气象实时情况、负荷变化相关的体 感温度，是研究这类问题的突破口。本文以南京市夏季为例，以温度与负荷的相关性为切入 点，建立计及多个微气象效应的人体体感修正温度模型，来探讨夏季午间空调参与需求响应 降负荷的情况，具有现实意义。

1。4 本文主要工作及架构

针对当前在控制空调负荷削减用电高峰研究中存在的问题,本文通过对南京市的夏季负荷 特性分析,分析了实时气象因素对负荷的影响,提出累积效应的修正方法,建立了综合考虑温湿 效应与累积效应的人体体感温度修正模型，最后建立了计及微气象的空调群降负荷潜力模型， 为合理利用空调负荷参与需求响应从而实现电网削峰提供了现实参考。具体的研究内容包括：

第一章首先介绍影响电力负荷的各类因素与空调参与需求响应的现状、国内外关于微气象及其对电力负荷影响的研究现状和本文的主要架构。 第二章分析了南京市区的负荷特性，并从总负荷中提取温度敏感性负荷。 第三章介绍微气象的具体概念，通过分析温度、湿度、风速等气象因素对空调负荷的影来`自+优-尔^论:文,网www.youerw.com +QQ752018766-

响，引入温湿效应的修正公式；分析累积效应的表现形式，建立累积效应的遗传算法修正模 型，最后获得综合考虑微气象的人体体感温度。

第四章在分析空调基本模型的基础上，将空调转化为储能元件并以温度调节为控制策略 建立空调降负荷模型。

第五章结合降负荷潜力模型和本文提出的考虑气象因素的体感温度模型，通过算例仿真 分析考虑微气象因素前后空调降负荷潜力的影响指标及差异。

最后，对本论文的研究成果进行了简要的总结,就文中的问题提出有关改进方向的一些想法。