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夏季武汉市电网气象敏感负荷预测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2009—2010年武汉市日用电负荷资料和气象资料,提出了基于电网负荷的分解算法,将电网日最大负荷分解为基础负荷与气象敏感负荷2个主要分量,其中,气象敏感负荷与包含了气温、相对湿度及风速的综合气象敏感负荷条件指数相关。利用相关比法,分析了气象敏感负荷与气象敏感负荷条件指数的非线性关系,分析了气象敏感负荷条件指数变化与负荷变化关系。基于均方偏差最小原理和非线性最小二乘法,建立了夏季武汉电网气象敏感负荷与气象敏感负荷条件指数的多项式预测关系模型。2011—2012年夏季模型应用检验表明,预测平均误差接近6%。该模型可用于夏季电力气象服务工作。 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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桂林电网日负荷与气象因素的关系及其预测 总被引：3，自引：0，他引：3
日负荷预测作为能量管理系统(EMS)的重要组成部分,是电力系统安全、经济运行的保证.为更好地了解气象因素对电网负荷的影响,利用桂林地区2005年和2006年逐日的负荷与气象资料分离出了气象负荷.通过研究气象负荷与各气象因素之间的相关关系表明:利用气象负荷可以更好地分析气象因素对日负荷的影响,从而为电力部门的负荷预测工作提供重要的参考依据.最后采用一种基于相似日的方法计算气象负荷,进而预测整个电力负荷,通过实际的算例验证,取得了比较满意的预测效果. 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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利用2006~2017年北京夏季（6~8月）逐日最大电力负荷和同期气象资料,分析最大电力负荷与各种气象因子的相关性,基于BP（Back Propagation）神经网络算法,建立了两种夏季日最大电力负荷预测模型并对比。结果表明:北京夏季周末基础负荷远小于工作日,剔除时应加以区分;气象因子对气象负荷的影响具有累积效应,累积2 d时两者的相关性最强;结合实际,根据自变量的不同分别建立了两种日最大电力负荷预测模型;经实际预测检验,两种预测模型均取得了较好的预测效果,能够满足电力部门的实际需求,其中自变量中加入前一日气象负荷的模型效果更优。 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
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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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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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温权 《南京气象学院学报》2012,4(6):573-576
针对夏季空调降温负荷难以计量的现状,提出测算夏季空调降温负荷及降温用电量的算法模型,进而结合夏季天气情况,建立夏季降温负荷与夏季最高温度的回归模型,分析电网降温负荷的单位温升负荷.最后,以若干区域电网为例,分析各电网的空调降温负荷和单位温升负荷,可以为电网的生产运行和电力营销工作提供重要的决策参考. 相似文献
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为做好天津电力气象服务工作,提供符合电力负荷预测需求的人体舒适度预报产品,本文根据国内外多种人体舒适度预报模型,利用2002—2005年夏季天津逐日电力负荷数据和气象数据,计算天津市逐日平均人体舒适度,详细分析各模型计算结果与平均气温和气象负荷的对应关系。结果发现,UTCI模型、吕伟林室外预报模型和李源模型计算的人体舒适度更符合天津市人体舒适度感觉,且与电力气象负荷的线性相关性较好。鉴于吕伟林模型在我国应用较广,本文采用最小二乘法对吕伟林室外预报模型进行拟合订正,建立出符合天津市电力气象服务需求的人体舒适度预报模型。 相似文献
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云南烤烟低温冷害风险区划 总被引：1，自引：0，他引：1
用云南93个烤烟种植县气象站1961—2010年4—9月逐日平均气温、逐日最低气温,逐月平均气温,平均最低气温资料结合各类型烤烟低温冷害指标,基于概率和强度结合权重指数,计算了各烤烟种植县的春季、夏季、秋初和全生育期综合低温冷害风险指数。使用低温冷害风险指数与海拔、纬度因子建立的空间推算回归模型,在ArcGIS 9.3平台下实现了低温冷害风险指数的空间精细化推算、订正及区划,进一步将其分类为5个风险等级,且对区划结果进行了分析。区划结果可为烤烟生产相关单位提供低温冷害防御的决策依据。 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