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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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从电力气象服务需求出发,利用2001—2010年5—9月河北省南电网逐日电力日峰负荷、日谷负荷与对应时间的气象资料,探讨晴热天气和闷热天气对电力日峰负荷、日谷负荷的影响特征。分析发现持续3 d以上的闷热天气相对晴热天气使电力日峰负荷、日谷负荷增长更显著;日最高气温32℃是引起河北省南电网日峰负荷增长的初始气温敏感点,35℃为强气温敏感点,38℃为极强气温敏感点,日最低气温25℃为引起日谷负荷增加的敏感气温临界点;建立了引入积温热累积效应的日峰负荷、日谷负荷多元回归气象预测模型,经2011—2013年应用检验,日峰负荷、日谷负荷预测平均相对误差分别为4.8%和3.5%,提高了预测准确率,对电力调度具有参考价值。 相似文献
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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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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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新疆农业区电力负荷与天气的关系 总被引：2，自引：0，他引：2
用2005--2006年新疆农业区电力负荷与气象资料,统计得出电力负荷的年、季变化与农事活动周期相符,电力负荷日变化的次高峰与日最高气温、最小相对湿度出现时间较一致.将逐月的日平均电力负荷及变化量分别与气压、气温、空气湿度、风速和降水量做相关分析,并将有无降雨日分段统计.结果表明,电力负荷与降水量、湿度和气温的变化关系较为密切.利用逐步回归方程将4种不同模式模拟的电力负荷进行了误差分析,发现要素差值模式的模拟效果较好,并对2007年5月的电力负荷进行了预测检验及误差分析,得出:在降雨日,用上一日负荷计划当日负荷的误差高达63.2%,而用要素差值模式预测电力负荷的误差为18.7%,月平均预测误差由前者的26.0%下降到13.4%. 相似文献
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夏季湖北电网气象敏感负荷预测模型研究 总被引：2，自引：2，他引：0
利用2009-2010年湖北电网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,气象敏感负荷与气温、相对湿度及风速的综合气象敏感负荷条件指数相关.提出了基于权重指数的湖北省面平均气象敏感负荷条件指数的算法.利用相关比法,分析了湖北省气象敏感负荷与面均气象敏感负荷条件指数的非线性关系.基于均方偏差最小原理和非线性最小二乘法,建立了夏季湖北电网气象敏感负荷与面均气象敏感负荷条件指数的多项式预测关系模型.经2010年9月模型应用检验表明,预测平均误差低于6％.该模型可用于夏季湖北省电力专业气象服务工作. 相似文献
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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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综合气象因素对广西电力负荷的影响 总被引：5，自引：0，他引：5
针对电网负荷易受多种气象因素影响的特点,为综合衡量气象因素对广西电力负荷的影响,引入了气象学指数--有效温度,分析了4-10月气温、相对湿度、风及有效气温对电力负荷的影响.结果表明:气温与电力负荷呈显著的正相关关系,气温是影响电力负荷的主要因子;夏季以气温和风速、气温和相对湿度组合的变化对负荷的影响较大,风速从静风到有风时,负荷明显地减少,但当超过一定的温度时,风速越大负荷反而增加;6-9月,负荷随着气温和有效温度的升高呈线性增加;在春夏、夏秋季过渡季节,负荷并不完全随着气温的升高而增加,在气温不是太高的阶段,相对湿度增大时,负荷有下降的趋势,当超过一定的温度时,负荷随气温和有效温度的升高而增加. 相似文献
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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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武汉市周年逐日电力指标对气温的非线性响应 总被引：1，自引：0，他引：1
为了建立电力因子与气象要素的关系,利用2005-2007年武汉市电网日电量、日最大负荷、日最小负荷及相应的气温资料,分析气温对各电力指标的影响,建立了各电力指标与气温的非线性统计模型,并与线性模型进行比较.结果表明,非线性模型比线性模型能更好地反映电力指标与气温的关系,日最大负荷、日电量、日最小负荷最不敏感的平均温度临界点分别是15～16℃、14～15℃、13～14℃,低于该温度时气温下降或高于该温度时气温上升,电力指标均呈非线性增加,与最不敏感的平均气温偏离越大,电力指标增加越快. 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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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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成都市气象要素对电力负荷的影响关系研究 总被引：9，自引：0，他引：9
根据四川省电力调度中心提供的成都市2000～2001两年逐时的电力负荷资料，运用相关分析和复相关分析等方法，研究了电力负荷的时间变化特征及与气温、湿度、风、云量的相关关系，得出冬夏两季电力负荷与这些气象要素尤其是气温有较好的相关关系；并通过提取气象电量的方法来建立电力负荷与气象要素初步的预报方程。 相似文献
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利用天津近30年来的逐年电力负荷数据以及2002-2005年逐时电力负荷资料,分析了天津电力负荷的变化特征,研究了电力负荷与气象因子的关系.结果表明:近30年来,天津电力负荷的长期趋势基本受当地GDP的影响,气温等气象因子的作用不明显;在季节和日尺度上,气温的影响十分显著,7、8月气温每上升1℃,气象负荷将增加120MW左右;除气温的影响外,夏季、初秋相对湿度对电力负荷的影响非常显著,此外,4月、6月、7月和12月还得考虑风的影响;一般来说,夏季最高气温在30℃以上,平均相对湿度大于65％时,才可能出现极端电力负荷. 相似文献
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利用武汉市2013—2018年逐15 min精细化电力负荷数据及武汉市日降水、气温等气象资料,统计分析电力负荷特征指标,探寻电力负荷的构成、变化规律及其与气象因子的关系。研究结果表明:(1)近年来武汉市电力负荷和日负荷峰谷差屡破新高,夏季高温持续时间和强度大小对空调负荷影响最为显著。电力负荷随季节变化呈现出明显的“双峰双谷”特征。(2)夏季电力负荷远高于其它三季,冬季次之。四季日变化特征总体呈现“昼高夜低”的分布。(3)工作日和双休日负荷明显高于节假日,工作日负荷略高于双休日,其中工作日的早高峰负荷最大,而双休日和节假日的晚高峰负荷最大。(4)气象因子对全社会用电量影响尤为重要。夏季气象敏感负荷与日平均气温的关系最密切,当平均气温高于初始敏感值和强敏感值时,电力负荷随气温上升增幅更加明显。(5)无论是否出现降水,夏季气象敏感负荷与日平均气温的关系都很密切。无降水天气,负荷与日平均气温相关性最高;有降水发生时,气象敏感负荷与日平均气温的相关性呈下降趋势,总体反映出降水影响气温、气温影响电力负荷的物理过程和机制。 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