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利用2006—2013年北京市逐日15 min电力负荷资料及北京平原地区6个人工气象观测站(朝阳、海淀、丰台、石景山、观象台、昌平)的气象要素观测资料,分析北京市电力负荷时间和空间的变化特征及其夏季(6—8月)日最大电力负荷与各种气象因子的关系,采用剔除逐日最大电力负荷、历年夏季最大电力负荷极值及历年夏季最大电力负荷平均值的变化趋势项3种方法提取气象负荷并进行对比,进一步研究累积气象因子与夏季气象负荷的相关性。结果表明:2006—2013年北京电力负荷呈逐渐增长的趋势,电力负荷年变化和日变化均呈"双峰型"。北京全市及各区最大电力负荷多数出现在夏季,部分地区最大电力负荷出现在冬季(11月至翌年2月),朝阳和海淀地区夏季最大电力负荷明显高于其他地区。北京市夏季日最大电力负荷与闷热指数及平均气温的相关性最好;气象负荷与气象因子的相关性好于原始负荷,且剔除夏季日最大电力负荷平均值变化趋势项获得的气象负荷优于其他方法;当气象因子累积2 d时,夏季气象负荷对气象因子的变化最敏感。 相似文献
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气象条件对电力负荷的影响分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用河北省南电网提供的2000～2006年逐日最大电力负荷资料.分析了日最大电力负荷的变化规律.以石家庄市为例,采用相关分析方法,分年逐月分析了日最大电力负荷与对应6个气象因子的相关性,得出不同时段电力负荷的主要气象影响因子;分析了6～9月和11月受气温影响显著月电力负荷的1℃效应量、3～8月10 mm以上降水量对电力负荷的影响变化率;采用多元回归的方法分时间段建立了最大电力负荷的气象预测方程,加上逐年电力负荷变化趋势项即可做电力负荷预测预报. 相似文献
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文章利用2017年呼和浩特地区城乡居民用电负荷与同期气象资料,在分析用电负荷变化规律的基础上,采用Apriori算法挖掘电力负荷数据与气象因子间的关联规则,探究气象因子对电力负荷的影响程度。分析发现:呼和浩特城乡居民用电日内负荷特征是两峰两谷,周际存在明显工作与休息日差别,月际负荷高峰为7月和12月;通过解读关联规则发现电力负荷与气象因子关系密切,尤其是气温、地温变化直接影响负荷高低,气压、降水对负荷的影响较小。利用大数据关联技术对气象和电力数据进行数据挖掘和分析,区别于传统统计方法,拓宽了大数据应用的领域范围,可为相关领域提供理论指导及对供电服务提供决策辅助。 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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利用2006年1月—2010年9月北京市逐日整点电力负荷和逐日气象资料,采用数理统计方法定量分析了北京市夏季电力负荷逐日变率与主要气象因子的关系。结果表明:与最大电力负荷显著相关的气象因子为温度、风速和空气湿度,其中与日最低气温相关性最高 (相关系数为0.65,显著性水平为0.001),当日最低气温高于18℃(或日最高气温高于26℃) 时,其对日最大电力负荷的1℃效应量约为39.7×107W。相对于温度单个因子,同时反映温度和相对湿度综合作用的闷热指数与最大电力负荷的关系更为密切。 相似文献