本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)調(diào)度分析
技術(shù)領(lǐng)域：
，是一種基于大數(shù)據(jù)處理含光伏發(fā)電的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度分析方法。
背景技術(shù)：
：新能源清潔無污染、可持續(xù)利用的優(yōu)良性能為人們所知，我國近幾年加快了發(fā)展新能源的步伐，中國光伏產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也取得了長足的進(jìn)步并在新能源產(chǎn)業(yè)中占據(jù)了很大的比重。隨著我國光伏發(fā)電滲透率的不斷提高，光伏發(fā)電和負(fù)荷因不確定性在電網(wǎng)中的影響日趨明顯，對(duì)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度提出了新的要求。目前的技術(shù)主要從隨機(jī)變量或模糊變量角度來處理不確定性，而對(duì)于光伏出力的不確定性多是直接對(duì)其出力的不確定性進(jìn)行建模，或者將其不確定性化為預(yù)測(cè)誤差的不確定性。在對(duì)隨機(jī)變量的處理時(shí)采用的是隨機(jī)抽樣的方法，產(chǎn)生的樣本在實(shí)際中有一定的盲目性和誤差。雖然已有技術(shù)對(duì)光伏出力采用模糊變量來預(yù)測(cè)，但將溫度對(duì)出力的影響作為常量來處理，在高溫環(huán)境下預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況仍有較大誤差。在電力系統(tǒng)的運(yùn)行約束條件中，傳統(tǒng)同約束大多對(duì)旋轉(zhuǎn)備用容量沒有或只做了正旋轉(zhuǎn)備用容量約束，在光伏出力和負(fù)荷具有不確定性條件下，沒有考慮負(fù)旋轉(zhuǎn)備用容量約束。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明提供了一種基于大數(shù)據(jù)處理含光伏發(fā)電的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度分析方法，克服了上述現(xiàn)有技術(shù)之不足，其能有效解決電力系統(tǒng)在含光伏發(fā)電約束條件下火電機(jī)組出力不能合理分配造成能源互聯(lián)背景下電力系統(tǒng)的調(diào)度方法不經(jīng)濟(jì)的問題。本發(fā)明的技術(shù)方案是通過以下措施來實(shí)現(xiàn)的：基于大數(shù)據(jù)處理含光伏發(fā)電的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度分析方包括以下步驟：第一步，收集目標(biāo)地區(qū)的光照、負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù)，通過分區(qū)間統(tǒng)計(jì)模擬出各自基本模糊變量；第二步，在t-1時(shí)段采集光照、負(fù)荷、溫度的實(shí)測(cè)值，根據(jù)模糊變量分別求出各自的模糊期望；第三步，通過將t-1時(shí)段實(shí)測(cè)值與對(duì)應(yīng)的t-1時(shí)段模糊變量的期望值作商，得到t時(shí)段模糊預(yù)測(cè)量的修正系數(shù)；第四步，采用t時(shí)段模糊預(yù)測(cè)量的修正系數(shù)修正t時(shí)段的基本模糊變量，將t-1時(shí)段采集到溫度實(shí)測(cè)值與t時(shí)段光照的預(yù)測(cè)模糊變量結(jié)合，建立t時(shí)段光伏出力、負(fù)荷的預(yù)測(cè)模糊變量模型；第五步，在應(yīng)用階段，基于第四步建立的光伏出力、負(fù)荷的預(yù)測(cè)模糊變量模型，建立功率平衡、正負(fù)旋轉(zhuǎn)備用容量的可信性約束；第六步，對(duì)第五步的可信性約束通過清晰等價(jià)類轉(zhuǎn)化得到確定性約束；第七步，采用改進(jìn)的簡化粒子群優(yōu)化算法求解含環(huán)境污染懲罰成本在內(nèi)的目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值。下面是對(duì)上述發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步優(yōu)化或/和改進(jìn)：上述在第一步中，歷史數(shù)據(jù)的基本模糊變量的選取，包括如下步驟：①收集目標(biāo)地區(qū)多次采樣的歷年的光照、負(fù)荷數(shù)據(jù)，光照選取大跨度的歷史數(shù)據(jù)，負(fù)荷選取最近4年的數(shù)據(jù)；②對(duì)統(tǒng)計(jì)出的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、預(yù)處理，剔除不良數(shù)據(jù)庫。上述在第四步中，建立對(duì)應(yīng)修正后t時(shí)段的預(yù)測(cè)模糊變量包括以下步驟：①模擬出t時(shí)段光照、負(fù)荷的基本模糊變量：其中，和分別為光照和負(fù)荷的基本梯形模糊變量的參數(shù)；②采集t-1時(shí)段的光照、負(fù)荷實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，將t-1時(shí)段的光照、負(fù)荷實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與t-1時(shí)段的基本模糊變量的期望值作商算出修正系數(shù)，最終得到t時(shí)段的預(yù)測(cè)模糊變量，公式如下所示：其中K1(t)、K2(t)為t時(shí)段光照和負(fù)荷的模糊變量的修正系數(shù)，分別為t時(shí)段光照強(qiáng)度和負(fù)荷的預(yù)測(cè)模糊變量；③求取t時(shí)段光伏出力的預(yù)測(cè)模糊變量，公式如下：Tc＝Ta+ζ·Srea(t-1)(10)其中為光伏出力t時(shí)段的預(yù)測(cè)模糊變量；Srea(t-1)為t-1時(shí)段實(shí)際光照強(qiáng)度,Sref為標(biāo)準(zhǔn)光照強(qiáng)度；η為光伏發(fā)電系統(tǒng)的光電轉(zhuǎn)換效率；k是峰值功率溫度系數(shù)取值；Tc為光伏電池的實(shí)際工作溫度,Tref是標(biāo)準(zhǔn)電池溫度，Ta為環(huán)境溫度；ζ為光照溫度系數(shù)；為光照強(qiáng)度的模糊預(yù)測(cè)值。上述在第五步中，基于光伏出力和負(fù)荷的預(yù)測(cè)模糊模型，從功率平衡方程和正負(fù)旋轉(zhuǎn)備用容量方面建立約束條件，具體步驟如下：①建立含環(huán)境懲罰成本的目標(biāo)函數(shù):②建立模糊變量下可信性約束條件：上述在第六步中，用清晰等價(jià)類對(duì)可信性約束進(jìn)行確定性轉(zhuǎn)化，公式如下：本發(fā)明通過收集目標(biāo)地區(qū)的光照、負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，建立光照、負(fù)荷的基本模糊變量；在上一時(shí)段采集光照、負(fù)荷、溫度的數(shù)值，利用光照、負(fù)荷與各自的基本模糊變量得到修正系數(shù)；借助修正系數(shù)得到該時(shí)段各自的修正模糊變量；結(jié)合溫度數(shù)據(jù)，通過光照的預(yù)測(cè)模糊變量建立光伏出力的預(yù)測(cè)模糊變量模型；在目標(biāo)函數(shù)中納入環(huán)境懲罰成本，在約束條件中建立了同時(shí)考慮正負(fù)旋轉(zhuǎn)備用容量的可信性約束，采用清晰等價(jià)類將模糊約束清晰化，用改進(jìn)的簡化粒子群優(yōu)化算法求解最優(yōu)值。本發(fā)明作為一種電能分配的處理方法，通過數(shù)據(jù)收集與分析，更好地服務(wù)于能源互聯(lián)網(wǎng)背景下電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度，通過針對(duì)光伏出力和負(fù)荷在不同時(shí)段下的不確定性進(jìn)行模糊建模，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)在運(yùn)行約束條件下對(duì)火電機(jī)組出力的合理分配，使目標(biāo)模型取得最優(yōu)值，為能源互聯(lián)背景下電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行提供方法借鑒。附圖說明附圖1為本發(fā)明的方法流程圖。附圖2為本發(fā)明實(shí)施例2不同置信水平下系統(tǒng)運(yùn)行成本示意圖。附圖3為本發(fā)明實(shí)施例2在0.65/0.9置信水平下系統(tǒng)正旋轉(zhuǎn)備用容量示意圖。附圖4為本發(fā)明實(shí)施例2在0.95置信水平下系統(tǒng)成本曲線對(duì)比示意圖。附圖5為本發(fā)明實(shí)施例2在0.95置信水平下是否考慮溫度時(shí)系統(tǒng)成本差的示意圖。具體實(shí)施方式本發(fā)明不受下述實(shí)施例的限制，可根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案與實(shí)際情況來確定具體的實(shí)施方式。下面結(jié)合實(shí)施例及附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述：實(shí)施例1：如附圖1所示，一種基于大數(shù)據(jù)處理含光伏發(fā)電的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度分析方法，包括以下步驟：第一步，收集目標(biāo)地區(qū)的光照、負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù)，通過分區(qū)間統(tǒng)計(jì)模擬出各自基本模糊變量；第二步，在t-1時(shí)段采集光照、負(fù)荷、溫度的實(shí)測(cè)值，根據(jù)模糊變量分別求出各自的模糊期望；第三步，通過將t-1時(shí)段實(shí)測(cè)值與對(duì)應(yīng)的t-1時(shí)段模糊變量的期望值作商，得到t時(shí)段模糊預(yù)測(cè)量的修正系數(shù)；第四步，采用t時(shí)段模糊預(yù)測(cè)量的修正系數(shù)修正t時(shí)段的基本模糊變量，將t-1時(shí)段采集到溫度實(shí)測(cè)值與t時(shí)段光照的預(yù)測(cè)模糊變量結(jié)合，建立t時(shí)段光伏出力、負(fù)荷的預(yù)測(cè)模糊變量模型；第五步，在應(yīng)用階段，基于第四步建立的光伏出力、負(fù)荷的預(yù)測(cè)模糊變量模型，建立功率平衡、正負(fù)旋轉(zhuǎn)備用容量的可信性約束；第六步，對(duì)第五步的可信性約束通過清晰等價(jià)類轉(zhuǎn)化得到確定性約束；第七步，采用改進(jìn)的簡化粒子群優(yōu)化算法求解含環(huán)境污染懲罰成本在內(nèi)的目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值。本發(fā)明通過收集目標(biāo)地區(qū)的光照、負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，建立光照、負(fù)荷的基本模糊變量；在上一時(shí)段采集光照、負(fù)荷、溫度的數(shù)值，利用光照、負(fù)荷與各自的基本模糊變量得到修正系數(shù)；借助修正系數(shù)得到該時(shí)段各自的修正模糊變量；結(jié)合溫度數(shù)據(jù)，通過光照的預(yù)測(cè)模糊變量建立光伏出力的預(yù)測(cè)模糊變量模型；在目標(biāo)函數(shù)中納入環(huán)境懲罰成本，在約束條件中建立了同時(shí)考慮正負(fù)旋轉(zhuǎn)備用容量的可信性約束，采用清晰等價(jià)類將模糊約束清晰化，用改進(jìn)的簡化粒子群優(yōu)化算法求解最優(yōu)值。本發(fā)明作為一種電能分配的處理方法，通過數(shù)據(jù)收集與分析，更好地服務(wù)于能源互聯(lián)網(wǎng)背景下電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度，通過針對(duì)光伏出力和負(fù)荷在不同時(shí)段下的不確定性進(jìn)行模糊建模，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)在運(yùn)行約束條件下對(duì)火電機(jī)組出力的合理分配，使目標(biāo)模型取得最優(yōu)值，為能源互聯(lián)背景下電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行提供方法借鑒?？筛鶕?jù)實(shí)際需要，對(duì)上述基于大數(shù)據(jù)處理含光伏發(fā)電的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度分析方法作進(jìn)一步優(yōu)化或/和改進(jìn)：如附圖1所示，在第一步中，歷史數(shù)據(jù)的基本模糊變量的選取包括如下步驟：①收集目標(biāo)地區(qū)多次采樣的歷年的光照、負(fù)荷數(shù)據(jù)，光照選取大跨度的歷史數(shù)據(jù)，負(fù)荷選取最近4年的數(shù)據(jù)；②對(duì)統(tǒng)計(jì)出的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、預(yù)處理，剔除不良數(shù)據(jù)庫。這里光照數(shù)據(jù)的選取時(shí)為保證準(zhǔn)確性光照要選取大跨度的歷史數(shù)據(jù)，負(fù)荷選取最近4年的數(shù)據(jù)；通過分區(qū)間統(tǒng)計(jì)，模擬出各區(qū)間對(duì)應(yīng)下的模糊參數(shù)，最后建立基本模糊變量。如附圖1所示，在于第四步中，建立對(duì)應(yīng)修正后t時(shí)段的預(yù)測(cè)模糊變量包括以下步驟：①模擬出t時(shí)段光照、負(fù)荷的基本模糊變量：其中，和分別為光照和負(fù)荷的基本梯形模糊變量的參數(shù)；②采集t-1時(shí)段的光照、負(fù)荷實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，將t-1時(shí)段的光照、負(fù)荷實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與t-1時(shí)段的基本模糊變量的期望值作商算出修正系數(shù)，最終得到t時(shí)段的預(yù)測(cè)模糊變量，公式如下所示：其中K1(t)、K2(t)為t時(shí)段光照和負(fù)荷的模糊變量的修正系數(shù)，分別為t時(shí)段光照強(qiáng)度和負(fù)荷的預(yù)測(cè)模糊變量；③求取t時(shí)段光伏出力的預(yù)測(cè)模糊變量，公式如下：Tc＝Ta+ζ·Srea(t-1)(10)其中為光伏出力t時(shí)段的預(yù)測(cè)模糊變量；Srea(t-1)為t-1時(shí)段實(shí)際光照強(qiáng)度,Sref為標(biāo)準(zhǔn)光照強(qiáng)度；η為光伏發(fā)電系統(tǒng)的光電轉(zhuǎn)換效率；k是峰值功率溫度系數(shù)取值；Tc為光伏電池的實(shí)際工作溫度,Tref是標(biāo)準(zhǔn)電池溫度，Ta為環(huán)境溫度；ζ為光照溫度系數(shù)；為光照強(qiáng)度的模糊預(yù)測(cè)值。如附圖1所示，在第五步中，基于光伏出力和負(fù)荷的預(yù)測(cè)模糊模型，從功率平衡方程和正負(fù)旋轉(zhuǎn)備用容量方面建立約束條件，具體步驟如下：①建立含環(huán)境懲罰成本的目標(biāo)函數(shù):②建立模糊變量下可信性約束條件：如附圖1所示，在第六步中，用清晰等價(jià)類對(duì)可信性約束進(jìn)行確定性轉(zhuǎn)化：實(shí)施例2：如圖1、2、3、4、5，表1、2、3、4所示，一種基于大數(shù)據(jù)處理含光伏發(fā)電的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度分析方法，通過實(shí)例即1個(gè)裝機(jī)容量為100MW的光伏電站、6臺(tái)火電機(jī)組、24時(shí)段調(diào)度周期來說明，包括以下步驟：第一步，收集某地區(qū)的光照與負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù)，每種數(shù)據(jù)在同一時(shí)段內(nèi)有1000次采樣；光照選取近10年數(shù)據(jù)，負(fù)荷選取近3年數(shù)據(jù)，通過對(duì)這些數(shù)據(jù)去壞剔除后進(jìn)行分區(qū)域建模模擬出基本模糊變量；每個(gè)時(shí)段1000組光照、負(fù)荷數(shù)據(jù)用向量表示，如下光照S＝(s1,s2,s3,...,st-1,st,...,s999,s1000)(18)負(fù)荷P＝(p1,p2,p3,...,pt-1,pt,...,p999,p1000)(19)第二步，基于上述建立的基本模糊變量，利用上一時(shí)段采集的光照、負(fù)荷、溫度的實(shí)測(cè)值以求取修正系數(shù)，用修正系數(shù)修正當(dāng)前時(shí)段光照、負(fù)荷的基本模糊變量模型和光伏出力的預(yù)測(cè)模糊變量模型，具體如下：①采集t-1、t時(shí)段的光照、負(fù)荷的基本模糊變量其中，為t-1時(shí)段光照的基本模糊變量參數(shù)；為t-1時(shí)段光照的基本模糊變量參數(shù)；為t-1時(shí)段負(fù)荷的基本模糊變量參數(shù)；為t時(shí)段負(fù)荷的基本模糊變量參數(shù)；為t-1和t時(shí)段光照和負(fù)荷的基本模糊變量；②計(jì)算t-1時(shí)段光照和負(fù)荷的模糊變量期望值：其中分別為t-1時(shí)段光照和負(fù)荷的模糊期望值；③計(jì)算t時(shí)段修正系數(shù)其中K1(t)、K2(t)為t時(shí)段光照和負(fù)荷的模糊變量的修正系數(shù)，得到t時(shí)段的光照、負(fù)荷的預(yù)測(cè)模糊變量；④修正t時(shí)段光照和負(fù)荷的基本模糊變量，得到各自預(yù)測(cè)模糊變量模型其中為t時(shí)段修正后的光照、負(fù)荷的預(yù)測(cè)模糊變量；⑤采集t-1時(shí)段溫度、光照實(shí)測(cè)值，計(jì)算光伏出力預(yù)測(cè)模糊變量Tc＝Ta+ζ·Srea(t-1)(31)其中為光伏出力t時(shí)段的預(yù)測(cè)模糊變量；Srea(t-1)為t-1時(shí)段實(shí)際光照強(qiáng)度,Sref為標(biāo)準(zhǔn)光照強(qiáng)度；η為光伏發(fā)電系統(tǒng)的光電轉(zhuǎn)換效率；k是峰值功率溫度系數(shù)取值；Tc為光伏電池的實(shí)際工作溫度,Tref是標(biāo)準(zhǔn)電池溫度，Ta為環(huán)境溫度；ζ為光照溫度系數(shù)；為光照強(qiáng)度的模糊預(yù)測(cè)值；第三步，基于第二步建立的光伏出力和負(fù)荷的預(yù)測(cè)模糊變量模型，建立目標(biāo)函數(shù)和約束條件：①目標(biāo)函數(shù)其中，目標(biāo)函數(shù)中除了火電機(jī)組燃料消耗成本外還考慮了環(huán)境懲罰成本，其中t的取值1,2......，T；Cmin為目標(biāo)函數(shù)，即系統(tǒng)總的最小出力經(jīng)濟(jì)成本；F(t)為火電機(jī)組在t時(shí)刻總的出力經(jīng)濟(jì)成本；PG,i(t)為發(fā)電機(jī)i在t時(shí)刻的出力；ai、bi、ci為火電機(jī)組i的單位出力煤耗系數(shù)；HEP為環(huán)境污染懲罰經(jīng)濟(jì)成本系數(shù)；αi、βi、γi為火電機(jī)組i單位出力廢氣排放系數(shù)；②建立系統(tǒng)功率平衡(公式(33))、火電機(jī)組機(jī)組出力(公式(34))、光伏出力(公式(35)，(36))、火電機(jī)組爬坡(公式(37)，(38)，(39))、系統(tǒng)正負(fù)旋轉(zhuǎn)備用容量(公式(40)，(41)，(42)，(43))約束條件，公式如下：ΔPG,i(t)＝ΔT·δG,i(37)Ru,i(t)＝min(PG,imax-PG,i(t),ΔPG,i(t))(42)上式中為光伏電站j在t時(shí)刻的出力；Ploss(t)為系統(tǒng)在t時(shí)刻的損耗；α為功率平衡約束的可信性置信水平；和分別為第i臺(tái)火電機(jī)組出力的下限和上限；為光伏電站j的裝機(jī)容量；δG,i為火電機(jī)組i爬坡率的上下限值；PG,i(t)、PG,i(t-1)分別為火電機(jī)組i在t和t-1時(shí)刻的出力；ΔT為時(shí)間段間隔；Ru(t)和Rd(t)為t時(shí)段火電機(jī)組總的正負(fù)旋轉(zhuǎn)備用；Rd(t)和Rd,i(t)為t時(shí)段機(jī)組的i的正負(fù)旋轉(zhuǎn)備用容量；L+和W+分別為系統(tǒng)對(duì)負(fù)荷、光伏出力的正備用需求系數(shù)；L-和W-分別為系統(tǒng)對(duì)負(fù)荷、光伏出力的負(fù)備用需求系數(shù)；改變?chǔ)痢ⅵ?、β2的值將會(huì)得到在不同約束水平下電力系統(tǒng)環(huán)境經(jīng)濟(jì)調(diào)度成本；③用清晰等價(jià)類法對(duì)上述含模糊變量的可信性約束進(jìn)行確定性轉(zhuǎn)化：這里求解模糊可信性約束最優(yōu)問題，關(guān)鍵是處理可信性約束。一種方法是模糊模擬，利用計(jì)算機(jī)隨機(jī)抽樣檢驗(yàn)，根據(jù)大數(shù)定律得到可信性約束的可信性，最終判斷決策變量取值的優(yōu)劣，但模擬的結(jié)果僅是統(tǒng)計(jì)估計(jì)，耗時(shí)且不精確。本發(fā)明是將可信性約束轉(zhuǎn)化為清晰等價(jià)類，然后求解模型。這里采用清晰等價(jià)類法可以將帶有模糊變量的可信性約束轉(zhuǎn)化為一般的不等式來計(jì)算，使得模糊變量具有可計(jì)算性。④用改進(jìn)的簡化粒子群優(yōu)化算法求解由式(33)至(37)以及(40)至(41)、(44)至(46)聯(lián)立的最優(yōu)化問題的最優(yōu)解，公式如下：其中d為粒子向量的維數(shù)；和分別為d維粒子i在t和t+1時(shí)段的位置；xi,d為第i個(gè)粒子在第d維的位置；ω為動(dòng)力常量；pi,d為第i個(gè)粒子的歷史最優(yōu)點(diǎn)；pg,d為粒子群當(dāng)前的最優(yōu)位置；c1、c2為加速系數(shù)；r1，r2為[0,1]內(nèi)均勻分布的為隨機(jī)數(shù)；xi,d∈[-xmax,xmax]。每一個(gè)粒子根據(jù)自身最優(yōu)解pi,d和全局最優(yōu)解pg,d得到其第t+1次迭代的速度和最優(yōu)位置。如表1、表2、表3和表4所示，計(jì)算結(jié)果從不同約束水平下系統(tǒng)運(yùn)行成本、不同約束水平下系統(tǒng)正旋轉(zhuǎn)備用容量、一定約束水平下系統(tǒng)兩種成本曲線對(duì)比、一定約束水平下是否考慮溫度時(shí)的系統(tǒng)成本差來考察，粒子群優(yōu)化算法的基本思想是通過群體中個(gè)體之間的協(xié)作和信息共享來尋找最優(yōu)解。粒子群算法的優(yōu)勢(shì)在于簡單容易實(shí)現(xiàn)并且沒有許多參數(shù)的調(diào)節(jié)，并且搜索速度快、效率高，適合于實(shí)值型處理。以上技術(shù)特征構(gòu)成了本發(fā)明的實(shí)施例，其具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和實(shí)施效果，可根據(jù)實(shí)際需要增減非必要的技術(shù)特征，來滿足不同情況的需求。表1不同置信水平下的系統(tǒng)運(yùn)行成本表20.65/0.9置信水平下系統(tǒng)正旋轉(zhuǎn)備用容量表30.95置信水平下系統(tǒng)成本對(duì)比表40.95置信水平下系統(tǒng)是否考慮溫度因素成本差時(shí)段1～678910111213成本差/元016330118497482670時(shí)段1415161718192021～24成本差/元3622008039-7000當(dāng)前第1頁1 2 3