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《气象与环境学报》2017,(3)
利用2008—2013年杭州市逐日和逐时燃气负荷资料及同期气象观测资料,统计分析了杭州市燃气负荷的变化及其与气象因子的响应关系,并基于支持向量机(Support Vector Machines,SVM)方法建立了杭州市燃气负荷预测模型。结果表明:2008—2013年杭州市燃气负荷具有较明显的季节变化特征,冬季日平均气象负荷率最高,夏季日平均气象负荷率最低;而各季节燃气负荷总体的日变化规律较相似,基本呈单峰型变化。除6月和9月,其他月份逐日气温与日气象负荷率均呈负相关关系,其中12月逐日气温与日气象负荷率的负相关最显著。当日平均气温≤13℃时,日气象负荷率为正值;当日平均气温为3℃左右,日气象负荷率达最高值。1—4月和10—12月日平均气压与日气象负荷率均呈显著的正相关关系。除夏季外,其他季节逐时气温与小时气象负荷率呈显著的负相关关系,且秋季相关最显著。考虑主要气象影响因子,采用SVM回归方法构建杭州市燃气负荷逐日和逐时预测模型,模型预测效果较好,逐日燃气负荷预报的平均误差为4.36%,逐时燃气负荷预报的相对误差约为4.18%。 相似文献
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利用西安市2009年11月15日至2019年3月14日供暖期燃气负荷及气象观测逐日资料,分析西安市供暖期、节假日、双休日燃气负荷的变化规律,采用相关分析方法,筛选相关性显著的因子作为燃气负荷影响因子。在此基础上,采用多元线性回归分析方法,构建供暖期日燃气负荷预测模型,并对模型进行检验评估。结果表明:近10 a西安市供暖期燃气用量逐年增加,且日燃气负荷呈单峰型波动变化,峰值出现在1月。供暖期燃气负荷具有双休日、节假日效应,其燃气负荷明显低于工作日,且节假日越长影响越明显。供暖期燃气负荷与前一日燃气负荷呈显著正相关,而与最高气温、最低气温、平均气温及人体舒适度等气象因子呈显著负相关,分离基础燃气负荷后的供暖燃气负荷与上述气象因子的相关性明显提高。基于上述5个影响因子构建的供暖期日燃气负荷动态预测模型,经检验,平均相对误差为3.4%,且用气高峰期模型预测更稳定,相对误差为2.77%,能够满足天然气公司供暖期燃气调度需求。 相似文献
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利用2016—2018年武汉夏季(6—9月)逐15 min电力负荷以及同期逐日气象数据,分析最大电力负荷变化特征及与气象因子的相关关系。利用逐步回归和双隐含层BP神经网络算法,建立了武汉夏季最大电力负荷的预测模型。结果表明:平均温度、平均最高温度、平均最低温度与气象电力负荷存在显著的正相关,其次是日照时数。前1 d最大电力负荷与当日最大电力负荷的相关性最好,当日电力负荷对前1 d温度的平均和舒适度指数的变化最为敏感。以历史电力负荷和气象数据为联合预报因子,逐步回归和BP神经网络算法对武汉夏季最大电力负荷具有较好的模拟效果,尤其是对持续高温造成高位运行的最大负荷模拟。当敏感性在10%以内时,逐步回归算法中气象因子正的贡献要小于负的贡献,BP神经网络算法中气象因子正的贡献要高于负的贡献;当敏感性高于10%时,两种算法中气象因子均为正的贡献。 相似文献
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根据喀什气象站19712010年历史气候资料,分析了喀什市40年沙尘天气的发生规律以及沙尘天气与月降水量,月平均风速,月平均气温等气象因子之间的相关关系。结果表明,喀什市20世纪80年代沙尘天气发生日数最多,从19712010年历史气候资料,分析了喀什市40年沙尘天气的发生规律以及沙尘天气与月降水量,月平均风速,月平均气温等气象因子之间的相关关系。结果表明,喀什市20世纪80年代沙尘天气发生日数最多,从19712005年沙尘天气发生日数呈波动下降趋势,1985年最高,共出现沙尘天气272d,但2006年以后沙尘天气发生次数有所增加;发生沙尘天气最多的季节是春季,其次是夏季,秋季较少,冬季最少。每年4月沙尘天气出现最多,1月沙尘天气出现最少;沙尘天气发生次数与月总降水量、月平均气温和月平均风速之间存在极显著线性关系,是沙尘天气发生的相关因子。 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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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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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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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2009年-2011年春节期间大同市可吸入颗粒物PM10质量浓度和气象资料,分析了烟花爆竹燃放后对空气质量的影响。春节期间在大量烟花爆竹集中燃放时,当有降雪天气出现时,降雪对PM10质量浓度的上升具有明显的抑制作用;在没有降雪天气时,风速仍是影响PM10质量浓度的主要因素。除夕的11时-13时、23时-Ol时,元宵节的18时-21时这三个时段为PM10质量浓度最大的时段,其间PM10质量浓度很高。当天气稳定风速较小时PM0质量浓度会明显升高。在集中燃放烟花爆竹后,当风速较大存在有利扩散的气象条件时,PM10质量浓度升高后很快降低,没有太多的污染,而当天气稳定风速较小时,PM0质量浓度升高较明显,对空气污染严重。 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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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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承德市臭氧污染气象条件预报方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2014-2016年承德市环境监测站和气象站的数据,分析了气象条件对承德市O3-8h浓度的影响,探讨了臭氧污染气象条件的预报方法。结果表明：4-7月是承德市O3-8h浓度较高的月份,O3浓度的日变化特征为午后浓度高而夜间浓度低;O3污染的天气形势为500 hPa受高压脊和偏西气流影响,850 hPa有强暖平流和20℃以上的高温,地面受低压前部和高压后部之间的偏南气流影响;有利于O3-8h出现高浓度的气象因子为日平均气温大于23℃、日最高气温大于28℃、日平均海平面气压995-1007 hPa、日平均水汽压18-28 hPa、偏南风大于1 m·s-1。利用气象因子综合评分建立臭氧污染指数,与O3-8h浓度的相关系数高达0.7553,说明臭氧污染指数能较好地预报臭氧污染天气。 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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利用阳泉市3个国家级气象站资料分析了阳泉市城市热岛效应的年际变化、季节变化、月变化和日变化特征,结果表明：阳泉市存在弱的城市热岛效应,1972年-2011年平均热岛强度0．554℃。阳泉市热岛强度冬、秋季强,春、夏季弱;12月最强,5月最弱;阳泉市热岛强度整体呈显著上升趋势,热岛强度的增加主要是由于夏季热岛强度的增强。热岛强度日变化表现为12时最小,从傍晚开始随降温逐渐增大,到早晨气温降到最低时最大,日出之后迅速减小;2008年-2011年最强热岛强度出现在2010年1月14日08时达7．9℃。阳泉市主要城市发展因子与霾日数、气温呈显著正相关,在目前的经济发展水平条件下,城市化发展可能使阳泉城市温度增高,城市绿地面积的增加可能对热岛效应有缓解。 相似文献
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根据交通气象服务的特点,研究开展高速公路交通气象服务的思路和技术方法。通过研究高速公路交通气象观测网组网原则及站点选择规则,建成交通气象观测网。采用降水、能见度、路面温度、大风等高影响气象因子,建立高速公路通行气象条件模型,根据基础地理数据、气象监测实况数据、精细化模式集成预报数据、灾情调查等数据,利用Flex Builder 4. 6为开发工具,设计开发了一套基于Web GIS技术的以精细化预报为核心的交通气象灾害监测预警服务系统。该系统实现了对高速公路的实况天气监测、精细化数值天气预报及灾害性天气预警三大功能,实现了全自动、智能化的精细化服务模式,为用户提供直观的服务信息,为公众交通出行提供了及时的气象服务。研发的公路交通气象服务系统已正式对外服务,并在春运期间为公众用户便捷、安全出行提供了保障。 相似文献