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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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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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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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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