需求系數(shù)是一個(gè)至關(guān)重要的數(shù)據(jù)，它直接影響負(fù)荷的計(jì)算結(jié)果和干式變壓器容量的選擇。特別是一些大型住宅小區(qū)，需求系數(shù)的選擇不同，干式變壓器的容量可能相差一個(gè)檔次甚至更多。需求系數(shù)的確定是極其復(fù)雜和有經(jīng)驗(yàn)的。雖然現(xiàn)有的各種設(shè)計(jì)手冊(cè)中都有數(shù)據(jù)可查，但表述籠統(tǒng)模糊，存在一些不合理的局部關(guān)鍵詞：住宅小區(qū)干式變壓器的需求系數(shù)是一個(gè)重要數(shù)據(jù)，直接影響負(fù)荷的計(jì)算結(jié)果，關(guān)系到干式變壓器容量的選擇。特別是對(duì)于一些大面積住宅小區(qū)，需求系數(shù)的選擇是不同的，干式變壓器容量可能相差一個(gè)等級(jí)，需求系數(shù)的確定是極其復(fù)雜和有經(jīng)驗(yàn)的。雖然現(xiàn)有的各種設(shè)計(jì)手冊(cè)中都有數(shù)據(jù)，但是表述比較籠統(tǒng)模糊，有一些不合理的地方。如果有的手冊(cè)規(guī)定50 ~100戶的需求系數(shù)為0.4~0.5，100多戶的需求系數(shù)小于0.4，假設(shè)每戶裝機(jī)容量為6KW，95戶的需求系數(shù)為0.43，100戶的需求系數(shù)為0.4，那么95戶的Pjs=95*6*0.43=245.1KW，而100戶的Pjs則描述了一種確定需求系數(shù)的方法：

模擬公式的推導(dǎo)：

模擬公式的推導(dǎo)基于以下三個(gè)規(guī)則：當(dāng)戶數(shù)(n)較小時(shí)，需要系數(shù)(k)為1；需要系數(shù)(k)隨著戶數(shù)(n)的增加而減小，即KNKN-1(KN為n對(duì)應(yīng)的k值)，減小速率先急劇后緩慢；當(dāng)每戶裝機(jī)功率相同時(shí)，小戶的計(jì)算功率始終小于大戶，即(n-1) * kn-1 * p n * kn * p，基于以上三個(gè)定律，可以假設(shè)當(dāng)N6時(shí)，K0=1。之后每增加3戶，k值調(diào)整一次，調(diào)整后的k值等于調(diào)整前的k值乘以調(diào)整系數(shù)。下面介紹如何確定調(diào)整系數(shù)。假設(shè)N是3的倍數(shù)，N9，KN-2 KN-3*[(N-3)/(N-2)]是由于KN-1 * [(N-1)/(N-2)]。根據(jù)前面的假設(shè)，可以知道KN-2=KN-1=KN，所以KN-3 * [

例：當(dāng)N=7、8、9時(shí)，K1=K0 *(9-1)/9=8/9；當(dāng)N=10、11和12時(shí)，k2=k1 * (12-1)/12=(8/9) * (11/12)

根據(jù)上面的模擬公式，并利用Excell軟件制作電子表格，很容易得到任意戶數(shù)的需要系數(shù)值。列出1000戶及以下的需求系數(shù)值如下：

居民家庭數(shù)量

系數(shù)值是必需的

居民家庭數(shù)量

系數(shù)值是必需的

居民家庭數(shù)量

系數(shù)值是必需的

6

一個(gè)

52~57

0.50

169~186

0.34

7~9

0.89

58~60

0.49

187~204

0.33

10~12

0.81

61~63

0.48

205~222

0.32

13~15

0.76

64~69

0.47

223~246

0.31

16~18

0.72

70~72

0.46

247~273

0.30

19~21

0.68

73~78

0.45

274~303

0.29

22~24

0.66

79~84

0.44 #p#分頁(yè)標(biāo)題#e#

304~336

0.28

25~27

0.63

85~90

0.43

337~375

0.27

28~30

0.61

91~96

0.42

376~423

0.26

31~33

0.59

97~105

0.41

424~477

0.25

34~36

0.58

106~111

0.40

478~540

0.24

37~39

0.56

112~120

0.39

541~615

0.23

40~42

0.55

121~132

0.38

616~708

0.22

43~45

0.54

133~141

0.37

709~816

0.21

46~48

0.52

142~156

0.36

817~948

0.20

49~51

0.51

157~168

0.35

949~1000

0.19

[1]