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通过分析1997-2003年5～10月广西电网电力负荷月、周和节假日的变化特征，及与气温的相关关系，发现：电力负荷基本呈逐年增加的趋势，工作日和非工作日有着不同的变化特征，电力负荷与气温有明显的相关关系。采用逐步回归方法，建立了广西电网逐日电力负荷预测模型，对2002-2003年模型的拟合结果及2004-2005年模型的预测结果分析表明：模型对广西逐日电力负荷具有较好的拟合和预测效果，对逐日电力负荷的季节变化具有较好的拟合效果，尤其是夏季预测与实况趋势基本吻合。 相似文献
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利用2005—2009年河南逐日最大电力负荷和气象资料,分析了河南日最大电力负荷的变化特征及其与气象因子的关系。河南日最大电力负荷季节变化呈双峰型,最大的峰值出现在夏季,次峰值在冬季。夏季电力负荷与气温和炎热指数有密切的关系。用逐步回归方法,针对夏季(方案1,不区分工作日和休息日)以及周一至周日(方案2,区分工作日和休息日)分别建立日最大电力负荷预测模型,并对2010年夏季逐日最大电力负荷进行预测,两种预测方案对2010年夏季日最大电力负荷预测的平均相对误差均小于3%,相关系数均达到0.90,两方案在工作日预测结果都较好,但休息日预测误差相对较大。 相似文献
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北京夏季日最大电力负荷预报模型建立方法探讨 总被引：2，自引：1，他引：1
为了探索夏季(6～8月)日气象负荷的最佳分离方式和引起日最大电力负荷波动的主要因子,以及建立预报模型最佳个数,基于北京市2005～2010年逐日最大电力负荷和同期的气象资料,分析了北京地区日最大电力负荷的变化规律,采用不同方法将气象负荷从夏季日最大电力负荷中分离出来,分析北京夏季气象负荷与气温、相对湿度、降水及炎热指数、高温持续日数、炎热日数持续时间、前一日气象负荷等因子之间的关系,并基于2005～2009年夏季逐日气象负荷和其主要影响因子采用逐步回归方法建立日最大电力负荷的预报模型,将2010年夏季北京日最大电力负荷作为预报效果的独立样本检验。结果显示:2005～2010年,北京逐日最大电力负荷具有明显的线性增长趋势,夏季日最大电力负荷具有显著的星期效应;与去掉逐年夏季日最大电力负荷趋势和夏季平均日最大电力负荷趋势相比,去掉全年逐日最大电力负荷变化趋势的夏季日气象负荷预报模型的拟合能力更优;北京夏季日气象负荷与当日气温的相关系数最高,与前一日气象负荷也关系密切;利用前一日相对气象负荷和当日气象要素一周逐日分别建立预报模型的拟合和预测效果较好。 相似文献
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《青海气象》2013,(4)
利用乌鲁木齐和昌吉地区2008—2011年夏半年(4—9月)逐日电力负荷、气象要素观测资料和T639、ECMWF模式输出产品,分析了乌-昌地区日用电负荷的年、季、月变化特征及其与对应区域的气温、降水量、相对湿度、风速等的相关关系,并以前3年的对应资料建立了基于气象条件的电力负荷预报模型,并以2011年的资料进行预报效果独立样本检验。结果表明:乌-昌地区夏半年的电力负荷呈非常明显的逐年增长趋势,月、日变化与当地工农业生产、居民生活规律密切相关;与气温呈显著地正相关关系,与降水量、相对湿度呈显著地负相关关系;应用逐步回归方法分时段建立的逐日电力负荷的气象条件预报模型有很好的预报效果。 相似文献
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福州市夏季电力气象等级预测模型初探 总被引：2，自引：1，他引：2
对福州市1999~2002年5~9月日电力负荷与日平均气温、日最高气温、日最低气温、日平均相对湿度和天气状况进行分析,发现气象要素的变化会直接影响到电力负荷的调整。从逐日电力负荷资料中提取气象要素引起电力负荷变化的部分即气象负荷,通过计算气象电力负荷与气象要素之间一系列相关指标,并利用回归分析方法建立福州市夏季气象电力负荷预测模型,利用气象要素预报,可实现对气象电力负荷的预测。预测结果通过检验、分析和判定,最后确定了气象电力负荷等级划分的标准。对2003~2005年福州市夏季逐日气象电力负荷等级进行回代检验,结果表明该预测模型有较好的预报能力。 相似文献
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克拉玛依电网电力负荷与气象条件关系的研究 总被引：3，自引：0，他引：3
从克拉玛依供电范围内电力负荷变化趋势、季节性负荷变化及气温对季节性负荷的影响等方面，系统地分析了该供电范围内1999年1月至2001年12月间电力负荷随气温变化的特征。通过分析研究表明，克拉玛依电网电力日负荷与气温的相关关系显著，并结合日常天气预报分时段建立了电力负荷预测方程，进而可为电力部门提供专业化的服务产品。 相似文献
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2002～2004年广东电力负荷的变化特征及预测 总被引：2，自引：2，他引：2
利用2002～2004年广东逐日电力负荷资料,采用小波分析、相关分析等方法研究了广东电力负荷的变化特征及与气象因子的关系,并采用最优子集回归方法建立了预测方程。结果表明,广东电力负荷具有非常明显的线性增长趋势,季节变化明显。存在明显的5～7天的准单周振荡,10～20天的准双周振荡及30～60天左右的季节内振荡。它们主要由大气低频振荡及节假日的影响所致。广东电力负荷在周日具有较明显的下降,春节期间呈明显的漏斗状分布,“五一”、“国庆”长假期间最低值主要出现在1～2日,3日以后逐渐恢复到正常状态。与我国其它地区一样,广东电力负荷对温度的变化最敏感,温度是其主要的影响因子,在不同的季节与不同的气象因子还有一定的关系。用最优子集回归方法建立的回归方程并考虑工作日、节假日期间的影响,对夏季峰值、春节谷值、“五一”、“国庆”期间的变化均有较好的拟合与预测。 相似文献
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《干旱气象》2016,(5)
基于冀北电力公司提供的2013—2014年冀北电网逐日最大电力负荷资料,采用数理统计方法分析日最大电力负荷的变化规律及其与气温等气象因子的相关关系,并重点讨论其与气温的关系。结果表明:冀北地区最大电力负荷有2个高峰时段,分别为夏季7—8月、冬季11—12月;日最大电力负荷具有周变化特征,周五、周六、周日为周电力负荷高峰期,周六电力负荷最高,周二电力负荷最低;夏季高峰期,日最大电力负荷与日平均气温、日最高气温、日最低气温、日平均相对湿度、日闷热指数呈正相关,并且通过显著性检验,且当日最高气温高于26℃(或日平均气温高于20℃)时,日最高气温对日最大电力负荷的1℃效应量约为21.19×104k W。 相似文献
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采用2007-2010年河北省南部电网日用电负荷峰值数据和逐日气象观测资料,分析了河北省南部电网日用电负荷峰值的年分布特征和春灌期逐日变化特征。结果表明：河北南网日用电负荷峰值全年呈现出“三高峰,两低谷”的特征,高峰分别对应河北省春灌、夏季高温和冬季采暖前后,低谷出现在春节和国庆假期。冬小麦的返青水和棉花白地浇灌对用电负荷影响显著。区域性强风和降雨会造成用电负荷峰值明显下降。将春灌期日用电负荷峰值的变化幅度进行等级划分。运用相关分析法和多元回归方法,分析了春灌期日用电负荷峰值变化幅度与气象因子的相关关系,建立了基于气象条件的河北南网全区日用电负荷峰值变化幅度的预报模型,经检验,该模型在日常电力调度业务中具有一定的应用价值。 相似文献
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基于西安市2010—2013年逐日最大电力负荷和同期的气象资料,分析了日最大电力负荷的变化规律,利用最小二乘法,除去日最大负荷的节假日效应和周末效应后,将气象负荷从日最大电力负荷中分离出来,建立西安气象负荷率与气温、相对湿度、总云量、降水量、风速的相关关系,并基于2010—2012年的11月—次年2月和6—8月的资料,分别采用逐步回归、多元线性回归和BP神经网络方法建立最大气象负荷和主要气象影响因子之间的预报模型,将2013年对应时间的日最大气象负荷率作为预报效果的独立样本检验。结果显示:2010—2013年西安的日最大电荷存在明显的增长趋势,且存在明显的周末效应和节假日效应;气温是影响气象负荷率的最显著因子,引入温湿指数(THI)的BP神经网络算法对气象负荷率的拟合和预测效果最优。 相似文献
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利用2015-2017年宜昌市逐小时电力负荷资料及对应时段地面气象观测站数据,分析宜昌电力负荷的变化特征,研究气象敏感负荷与气象因子的关系,基于主要气象敏感因子通过逐步回归法建立宜昌电力负荷预报方法。结果表明:宜昌电力负荷呈逐年增长的趋势,夏季和冬季是一年中电力负荷高峰期,年最大电力负荷出现在夏季,年均增幅达11.8%,年最小电力负荷出现在春节期间;气温对气象敏感负荷影响最大,随着日平均气温T升高逐日气象负荷率先减小后增加,当T为17℃时,气象负荷率最小,从而划分了4个变化阶段:17℃≤T<26℃、T≥26℃、7℃≤T<17℃、T<7℃,基于各阶级主要气象敏感因子分别建立电力负荷回归预报方程,经检验,在实际应用中预报相对误差绝对值为3.8%,基本能够满足电力部门负荷预测的精度要求。后期可结合人工智能算法,进一步提高宜昌电力气象负荷预测的稳定性和准确性。 相似文献
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电力负荷预测是电力调度的重要参考依据,气象条件对电力负荷有重要影响。利用上海市2004—2008年15 min 1次的电力负荷资料和宝山气象站 (区站号58362) 同一时段3 h 1次的气象观测资料,对上海市电力负荷特征进行分析,发现不同温度区间和不同天气类型电力负荷的日变化特征有明显差别。采用逐步回归方法得到各温度区间日平均气象负荷率的预报方程,通过系数订正,得出不同天气类型的逐时负荷预报。2009年试报结果显示:采用预报日前3 d的趋势负荷平均值作为预报当日的趋势负荷值,得到的日平均负荷预测值的误差最小,约为3.6%;非工作日日平均负荷的平均预报相对误差比工作日大;日平均气温超过18 ℃时,工作日日平均负荷的预报误差较小;低于18 ℃时,预报误差明显增大;逐时负荷平均预报误差约为4%。 相似文献
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通过计算日用电量气象变化率lml、日最大用电负荷气象变化率lmh,分析了湖州市2006—2008年用电量及最大用电负荷的变化特征及其与气象要素的关系,着重研究了平均气温、最高气温、最低气温对用电量及最大用电负荷的影响,建立了日最大用电负荷、日用电量的预测模型。结果表明：用电量及最大用电负荷表现出年周期变化,且稳步递增,但月差异明显;不同月份不同气象因子对用电量及最大用电负荷的影响各有不同,lmh、lml与气象因子相关性显著的月份集中在6—10月;在不同温度范围,气温对用电量及最大用电负荷的影响程度也不同,随着气温变化,用电量和最大用电负荷的变化率最大可达20%;在7月、8月,气温升高1℃时,lmh、lml的变化最大,可达2%～5%。 相似文献
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利用2009-2012年北京市467例中暑病例与同期9个气象要素资料和当日及前期1-4 d累积平均气象要素共45个气象因子,采用相关分析法分析北京夏季中暑发病人数与气象因子之间的关系|采用多元线性回归和非线性拟合方法构建了改进的北京中暑气象预报模型,选取拟合优度较好的模型对中暑人数进行回代及预测检验,并与现用模型进行对比。结果表明：气温是引发北京夏季中暑的决定性因子|气温、水汽压、气压及降水的两日累积效应均高于当日效应,表明气象要素的连续累积作用对人体中暑影响较大|建立的中暑预报模型具有较好的历史拟合及预测效果,中暑等级划分较合理,对北京市中暑气象等级预报服务和公众有效防范中暑有实际的指导意义。 相似文献
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利用2012—2016年安徽省淮北市逐日用电负荷和气象要素数据,采用相关分析、回归分析、曲线拟合等统计方法,分析用电负荷的季节变化、周末/节假日效应变化规律,提炼主要气象影响因子并分析温度对负荷的1℃效应和负荷对最高温度的敏感性,构建趋势负荷和趋势方程,介绍将周末/节假日效应应用于气象负荷提取和不同预测模型的建立,采用趋势法建立逐日负荷预测的多元回归方程和曲线拟合方程,并针对趋势法的弱点提出2日增量法,建立相应的预测模型,其中2日增量法预测模型的历史拟合率和2017年试报应用均达到96%—97%,比趋势法高2%—3%,比目前的考核要求高4%—5%,提高了负荷预测精度。 相似文献
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电力负荷与气象条件密切相关,为建立上海市日最大电力负荷的预报模型,利用2010—2013年上海市日最大电力负荷数据及同期气象资料,分析日最大电力负荷的时间变化特征及其与气象因子的相关性,并基于滤波技术将日最大电力负荷分离为时间趋势项和逐日变化项,用逐步回归方法针对冬季和夏季分别建立预测模型。结果表明：①上海日最大电力负荷的各个节假日效应存在差异,春节节假日效应持续时间最长,影响最大,国庆节假期前半段节假日效应明显大于后半段。夏季的周末效应最强。②采用逐步回归方法建立的气象预报模型效果较好,回代年和预测年的平均预测相对误差均小于5%。 相似文献