Расчет удельных электрических нагрузок жилых зданий на основании фактических замеров

*Казанский государственный энергетический университет, г. Казань, Россия; e-mail: , ORCID:

e-mail: , ORCID:

Akhmetshin, A. R. et al. 2022. Calculation of specific electrical loads of residential buildings based on actual measurements. Vestnik of MSTU, 25(4), pp. 313–323. (In Russ.) DOI:

Ассоциация "Росэлектромонтаж" (Ассоциация) совместно с Казанским государственным энергетическим университетом (КГЭУ) ведет экспертную деятельность в области проектирования, монтажа, наладки и эксплуатации электроустановок зданий, а также осуществляет разработку, утверждение и распространение отраслевых нормативно-технических документов.

Расчет электрической нагрузки является основополагающим в проектировании систем электроснабжения.

Одним из главных направлений деятельности Ассоциации является научно-исследовательская работа (НИР) по разработке удельных расчетных электрических нагрузок (УРЭН) для регионов Российской Федерации ( Soluyanov et al., 2019; Солуянов и др., 2020; Солуянов и др., 2021; Солуянов и др., 2022 ).

Необходимость актуализации разработки УРЭН неоднократно освещалась в отечественных и зарубежных изданиях ( Солуянов и др., 2021; Солуянов и др., 2022; Надтока и др., 2015; Albert et al., 2013; Carroll et al., 2018; Cembranel et al., 2019 ). Применение энергоэффективных электроприборов ( Грачева и др., 2017 ) и цифровая трансформация электросетевого комплекса ( Жилкина, 2020б ) способствуют выполнению работ по определению электрических нагрузок жилых домов с целью снижения стоимости строительства и эксплуатации электрических сетей за счет уменьшения разрыва между реальными и расчетными нагрузками.

Массовое внедрение интеллектуальных счетчиков электроэнергии (ИСЭ) ( Жилкина, 2020а ) позволяет производить мониторинг фактических значений электропотребления и электрических нагрузок жилых и общественных зданий ( Mai et al., 2014; Ledva et al., 2020 ).

С помощью данных, полученных от ИСЭ, выполняется расчет по прогнозированию электрических нагрузок ( Алексеева и др., 2010; Гофман и др., 2012 ), контролируется качество электроэнергии и состояние электрооборудования ( Лоскутов и др., 2013; Гольдштейн и др., 2014; Степанов и др., 2015; Лоскутов и др., 2016 ), а также минимизируются технологические и коммерческие потери электроэнергии ( Latifi et al., 2018; Yao et al., 2019; Грачева и др., 2016 ).

Научно-исследовательская деятельность Ассоциации по разработке удельных расчетных электрических нагрузок способствует снижению стоимости подключения к электрическим сетям в жилищном строительстве, повышению эффективности загрузки силовых трансформаторов (СТ) для решения проблемы "запертой мощности" ( Солуянов и др., 2021; Солуянов и др., 2022; Надтока и др., 2015 ).

Цель настоящего исследования заключается в актуализации удельных электрических нагрузок жилых зданий кластеров 1 (до 5 этажей) и 2 (6–11 этажей) на основании фактических замеров с внесением изменений в Свод правил (СП) 256.1325800.2016 "Электроустановки жилых и общественных зданий. Правила проектирования и монтажа" 1.

Материалы и методы

Расчеты УРЭН многоквартирного жилого дома (МКД) для кластеров 1 (до 5 этажей) и 2 (6–11 этажей) проводились на основе выборочной совокупности МКД г. Москвы (рис. 1).

■ 1961–1969 гг. ■ 1970–1989 гг. ■ 1990–2000 гг.      ■ 1979 г. ■ 1980–1990 гг. ■ 1991–2000 гг.

Кластер 1                                          Кластер 2

Рис. 1. Выборочные совокупности МКД в зависимости от года ввода в эксплуатацию Fig. 1. Sample sets of apartment buildings depending on the year of commissioning

Исходя из данных, указанных на рис. 1, можно сделать вывод о том, что выборочные совокупности МКД состоят из заселенных домов, находящихся в эксплуатации более 20 лет.

Наблюдение получасовых профилей нагрузки пилотной выборки МКД осуществлялось в периоды с 1 по 30 ноября 2021 г. и с 25 декабря 2021 г. по 31 января 2022 г.

Гистограмма распределения, плотность распределения вероятностей, полученная методом "ядерного сглаживания" ( Гореева и др., 2019; James et al., 2021 ), нормально-вероятностный график, а также ящичная диаграмма максимальной удельной мощности квартир МКД исследуемой выборки за день максимального электропотребления приведены на рис. 2–5.

Удельная мощность МКД, кВт/квартира

Кластер 1

Удельная мощность МКД, кВт/квартира

Кластер 2

Рис. 2. Гистограмма распределения максимальной удельной мощности квартир выборки МКД

Fig. 2. Distribution histogram of the maximum specific power of apartments in a sample of apartment buildings

Кластер 1

Кластер 2

Рис. 3. Плотность распределения вероятностей, полученная методом "ядерного сглаживания"

Fig. 3. Probability distribution density obtained by the "nuclear smoothing" method

Кластер 1

Кластер 2

Рис. 4. Нормально-вероятностный график максимальной удельной мощности квартир выборки МКД Fig. 4. Normal-probabilistic graph of the maximum specific power of apartments in a sample of apartment buildings

0,2         0,4         0,6         0,8Удельная мощность МКД, кВт/квартира

Кластер 1

Кластер 2

Рис. 5. Ящичная диаграмма максимальной удельной мощности квартир выборки МКД Fig. 5. Boxplot of the maximum specific power of apartments in a sample of apartment buildings

Проверка гипотезы о нормальном распределении ( Гореева и др., 2019; James et al., 2021 ) максимальной удельной мощности квартир выборочной совокупности МКД г. Москвы (рис. 2–5) подтвердила, что данные выборки распределены в соответствии с законом нормального распределения.

Базовые статистические показатели исследуемой выборки за период наблюдения приведены в табл. 1, где использованы следующие обозначения: n в – размер выборки (число домов); n ср – среднее значение, кВт/кв; S d – среднеквадратическое отклонение, кВт/кв; М е – медиана, кВт/кв; n min – минимальное значение, кВт/кв; n _max – максимальное значение, кВт/кв; Q _{25 %} – первый квартиль, кВт/кв; Q _{75 %} – третий квартиль, кВт/кв; Д – разница между n _max и n _min, кВт/кв.

Таблица 1. Базовые статистические показатели выборки максимальной удельной мощности квартир МКД Table 1. Basic statistical indicators of a sample of the maximum specific power of apartments in apartment buildings

n в , шт.	n ср	S d       1	М е	n min          n max	Д	Q 25 %	Q 75 %
	кВт/кв
Кластер 1
91,0	0,35	0,16	0,32	п   0,03       0,85	0,82	0,29	0,38
Кластер 2
58,0	0,56	0,14	0,51	п   0,33       0,93	0,60	0,48	0,63

Для максимальной удельной мощности квартир выборочной совокупности МКД г. Москвы была получена оценка среднеквадратичного отклонения и дисперсии. На основании этих данных за ноябрь 2021 г. был проведен расчет минимального объема репрезентативной выборки при допустимой ошибке определения среднего значения ±5 и доверительной вероятности 95 % (табл. 2).

Таблица 2. Расчет минимального объема репрезентативной выборки максимальной удельной мощности квартир МКД Table 2. Calculation of the minimum volume of a representative sample of the maximum specific power of apartments in apartment buildings

Допустимая ошибка определения среднего, ±%	Допустимая ошибка определения среднего, ±кВт/кв	Среднеквадратичное отклонение, кВт/кв	Объем выборки МКД, шт.	Минимальный объем репрезентативной выборки, шт.
Кластер 1
5,0               1	0,03            1	0,13            1	91,0	57,0
Кластер 2
5,0               1	0,03            1	0,10            1	58,0	44,0

Как видно из табл. 2, имеющегося объема исследуемой выборки (с 25 декабря 2021 г. по 31 января 2022 г.) достаточно для распространения полученных результатов на генеральную совокупность МКД г. Москвы.

Для максимальной удельной мощности выборочной совокупности МКД г. Москвы кластеров 1 и 2 определено среднее значение и доверительный интервал, который с вероятностью в 95 % "накрывает" среднее генеральной совокупности. Результаты, в пределах которых с доверительной вероятностью в 95 % находится истинное среднее значение удельной мощности генеральной совокупности МКД г. Москвы, для кластера 1 имеют границы 0,312–0,378 кВт/квартира, для кластера 2 – 0,519–0,591 кВт/квартира. Оценка средней удельной мощности генеральной совокупности для кластера 1 составляет 0,345 кВт/квартира, для кластера 2 – 0,555 кВт/квартира.

Результаты и обсуждение

По результатам статистической обработки для выборочной совокупности МКД для кластеров 1 и 2 была определена зависимость максимальной удельной мощности квартиры от количества квартир в МКД. На рис. 6 приведена эта зависимость, рассчитанная по данным за периоды наблюдения (с 1 по 30 ноября 2021 г. и с 25 декабря 2021 г. по 31 января 2022 г.), линия тренда для наглядной иллюстрации тенденции изменения изучаемой зависимости, а также нанесены значения электрических нагрузок квартир МКД г. Москвы, приведенные в СП.

I         20     40     60     80     100     120     140     160

• 5                         Количество квартир, шт.

• ♦ с 1 по 30 ноября 2021 г.

• • с 25 декабря 2021 г. по 31 января 2022 г.

^^^^^^^^^^eСП с учетом поправочного коэффициента 0,81

^^^^^^^^^^eЛиния тренда (с 1 по 30 ноября 2021 г.)

• - ^^^^^^^^^^■iЛиния тренда (с 25 декабря 2021 г. по 31 января 2022 г.)

Кластер 1

• ♦    с 1 по 30 ноября 2021 г.

• •    с 25 декабря 2021 г. по 31 января 2022 г.

^^^^^^^^^^™СП с учетом поправочного коэффициента 0,81

^^^^^^^^^^^Линия тренда (с 1 по 30 ноября 2021 г.)

^^^^^^^^^^eЛиния тренда (с 25 декабря 2021 г. по 31 января 2022 г.)

Кластер 2

Рис. 6. Зависимость максимальной удельной мощности квартиры от количества квартир в МКД по данным за период наблюдения Fig. 6. Dependence of the maximum capacity of an apartment on their number in a group for multi-apartment residential buildings according to data for the data observation period

Как видно из рис. 6, удельная максимальная мощность квартир в МКД уменьшается с увеличением их количества. Значения электрических нагрузок квартир МКД г. Москвы кластеров 1 и 2, рассчитанные для периодов наблюдения с 1 по 30 ноября 2021 г. и с 25 декабря 2021 г. по 31 января 2022 г., ниже нормативных значений СП. Приведенные удельные значения электрической нагрузки (рис. 6) включают общедомовые нужды (ОДН) и коммерческую нагрузку, а указанные значения в СП (табл. 7.1) – нагрузку освещения общедомовых помещений, нагрузку слаботочных устройств и мелкого силового оборудования, поэтому можно сделать вывод о возможности снижения нормативных значений для кластеров 1 и 2.

Исходя из вышеизложенного, предлагается ввести в Свод правил 256.1325800.2016 отдельную таблицу, содержащую нормативные значения удельной расчетной электрической нагрузки электроприемников квартир жилых зданий г. Москвы (эти значения указаны в табл. 3).

Таблица 3. Удельная расчетная электрическая нагрузка электроприемников квартир жилых зданий г. Москвы, кВт/квартира Table 3. Specific calculated electrical load of electrical receivers of apartments in residential buildings in Moscow, kW/apartment

Потребители электроэнергии	Удельная расчетная электрическая нагрузка с учетом количества квартир
	1–5	6	9	12	15	18	24	40	60	100	200	400	600	1 000
Квартиры с плитами на природном газе	4,5	2,27	1,86	1,62	1,46	1,34	1,13	0,97	0,85	0,7	0,62	0,58	0,56	0,54

Примечание. Данную таблицу необходимо ввести в СП под номером 7.1, а с целью пересмотра удельных электрических значений нагрузки электроприемников квартир жилых зданий г. Москвы.

Следует отметить, что пересмотр УРЭН необходим для каждого региона Российской Федерации (особенно для северных регионов страны). Так, по данным ПАО "Россети Северо-Запад"2 средняя загрузка центров питания (ЦП) составляет 45 % (построено и реконструировано 42 ЦП с установленной мощностью 1 377 МВА, а потребляется всего 337 МВА по состоянию на 2017 г.). На рис. 7 представлены объемы потребления заявленной мощности (по данным ПАО "Россети Северо-Запад").

Республика      Архангельск

Карелия

Петрозаводск

Архангельская область

Сыктывкар

ПС "ВЦЗ", "Юнь-Яга", "РВК", "Вуктыл-2", "КС-10". Использование потребителем заявленной мощности – до 11 %

Рис. 7. Использование потребителями заявленной мощности (по данным ПАО "Россети Северо-Запад")

Fig. 7. Use of declared capacity by consumers (according to PJSC "Rosseti North-West")

Как видно из рис. 7, низкие объемы потребления заявленной мощности характерны для ПС "Кашкаранцы" (Мурманская область) – 2 %, "Логмозеро" и "Жарниково" (Республика Карелия) – 4–10 %, "ВЦЗ", "Юнь-Яга", "Вуктыл-2", "КС-10" (Республика Коми) – до 11 %.

В частности, выполнен анализ загрузки силовых трансформаторов, расположенных в Мурманской области, по данным АО "МОЭСК"3 за 1 квартал 2022 г. (рис. 8).

12 %   15 %     14 %

• ■ k з = 0–10 %    ■k з = 11–20 %   ■ k з = 21–30 %   ■ k з = 31–40 %

• ■ k з = 41–50 %   ■ k з = 51–60 %   ■ k з = 61–70 %   ■ k з = 71–100 %

Рис. 8. Коэффициент загрузки СТ (по данным АО "МОЭСК")

Fig. 8. Power transformer load factor according to JSC "MOESK"

Из рис. 8 видно, что загрузка 60 % СТ составляет менее 50 %, что свидетельствует о необходимости проведения НИР с целью актуализации нормативных документов для расчета заявленной мощности в северных регионах страны.

Заключение

В результате проведенных исследований можно сделать следующие выводы:

• 1)    применение ИСЭ позволяет сформировать широкую базу данных по уровню электрических нагрузок МКД кластеров 1 и 2 г. Москвы, необходимых для дальнейших исследований по развитию нормативной базы;

• 2)    результаты натурных измерений электрических нагрузок МКД кластеров 1 и 2 г. Москвы демонстрируют меньшие значения удельных электрических нагрузок по сравнению с их нормативными значениями, приведенными в СП, что доказывает целесообразность дальнейшего совершенствования нормативных документов;

• 3)    актуализация разработки УРЭН в СП будет способствовать сокращению стоимости строительства и эксплуатации электрических сетей, а также уменьшению "запертой мощности" в жилищном строительстве, что в долгосрочной перспективе приведет к экономическому эффекту за счет снижения потерь электроэнергии в СТ и уменьшения стоимости инвестиционных программ;

• 4)    анализ загрузки СТ показал важность НИР по актуализации разработки УРЭН для северных регионов страны. Предпосылкой для разработки региональных нормативов являются различия в структуре потребления электрической энергии, составе жилого фонда, душевом расходе электроэнергии в быту, а также климатические особенности разных регионов страны.