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1.
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
2.
《干旱气象》2017,(5)
利用2010年2月1日至2013年8月31日西安市逐小时电力负荷资料及对应时段地面气象观测站数据,分析西安电力负荷的变化特征,研究气象敏感负荷与主要气象因子的关系。结果表明:电力负荷在不同时间尺度上呈现出不同变化特征,夏季和冬季是一年中电力负荷的高峰期;极端电力负荷出现在夏冬两季,其中夏季极端电力负荷出现频率占总数的74%;相比于其他气象因子,气温与气象敏感负荷的相关性最强,在5—9月呈正相关,10月至次年4月呈负相关,逐日气象负荷率随日平均气温的增加先逐渐减小,再逐渐增加,当日平均气温为17℃时,气象负荷率最小;日最高气温34℃为夏季引起西安市最大电力负荷增加的初始气温敏感值,36℃为强气温敏感值,38℃为极强气温敏感值,日最低气温-2℃为冬季引起西安市最大电力负荷增加的初始气温敏感值,-4℃为强气温敏感值,-7℃为极强气温敏感值。 相似文献
3.
《干旱气象》2016,(5)
基于冀北电力公司提供的2013—2014年冀北电网逐日最大电力负荷资料,采用数理统计方法分析日最大电力负荷的变化规律及其与气温等气象因子的相关关系,并重点讨论其与气温的关系。结果表明:冀北地区最大电力负荷有2个高峰时段,分别为夏季7—8月、冬季11—12月;日最大电力负荷具有周变化特征,周五、周六、周日为周电力负荷高峰期,周六电力负荷最高,周二电力负荷最低;夏季高峰期,日最大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、日闷热指数呈正相关,并且通过显著性检验,且当日最高气温高于26℃(或日平均气温高于20℃)时,日最高气温对日最大电力负荷的1℃效应量约为21.19×104k W。 相似文献
4.
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
5.
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
6.
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
7.
利用2011—2015年5—9月华中4省河南、湖北、湖南、江西逐日日用电量、日峰负荷、日谷负荷与同期气象数据,探讨炎热天气过程对电力负荷的影响特征,并分别对4省建立基于积温热累积效应的电力负荷预测模型。结果表明:持续3d以上的炎热天气过程对电力负荷增长影响显著,其中湖北的电力负荷增量最大;当气温大于等于积温热累积效应的气温临界值时,对电力负荷增长有显著影响,其中湖南的日平均气温、日最高气温、日最低气温的初始敏感值分别为31℃、36℃、27℃,强敏感值分别为32℃、39℃、29℃;建立基于积温热累积效应的电力气象负荷多元回归预测模型,经2016年5—9月应用检验,华中4省的平均相对误差均控制在5%以内,根据具体天气情况进行适当订正,对国家电网公司华中分部电力调度具有参考价值。 相似文献
8.
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
9.
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
10.
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
12.
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
13.
用天气学方法分析了天津市2002--2005年夏季最大电力负荷过程的天气背景场、气象要素场和人体舒适度指数。结果显示,在电力负荷上升阶段,高空由低压槽转为高压脊,副热带高压逐步北抬,地面气压、气温回升,风力减小;峰值阶段,副热带高压完全控制华北地区,地面均压,最高气温多日维持在35℃以上,综合反映气温、相对湿度和风速的舒适度指数超过1200。当高空槽再次临近,副热带高压南撤退出天津地区,强降水过程出现,气温、气压急剧下降,电力负荷极值过程宣告结束。分析表明,夏季最大电力负荷过程与天气系统的高低空配置、气象要素、舒适度指数存在一定规律性。 相似文献
14.
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
15.
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
16.
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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重庆市2006年夏季城市热岛分析 总被引：11，自引：1，他引：10
利用2006年6～8月重庆市区和郊区的26个自动气象站逐小时的观测数据和重庆市地形高程数据等资料,对重庆市夏季的城市热岛效应进行了分析.结果表明,重庆市存在明显的热岛效应,2006年夏季的平均热岛强度值为1.0 ℃,最大日平均热岛强度达1.8 ℃.热岛效应的日变化明显,热岛强度夜间强,白天弱,2006年夏季夜间平均热岛强度为1.4 ℃,夜间最大达到了2.6 ℃,热岛效应加重了市区夜间的高温热害.高温干旱的出现主要影响夜间的热岛效应,使夜间的平均热岛强度增加了约0.7 ℃.通过GIS空间化表明,主城区的温度受地形和城市布局的双重影响,高温中心位于城区沿江一带.热岛效应受天气系统影响强烈,当有天气过程时,热岛效应将明显减弱;而在稳定的晴热天气背景下,热岛效应最明显. 相似文献