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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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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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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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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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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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《干旱气象》2021,39(4)
基于石家庄2017—2019年逐日最大电力负荷和同期气象资料,分析日最大电力负荷的变化规律,在分析日最大电力负荷变幅与气象因子及空气质量指数(AQI)的相关性基础上,采用逐步回归、多元线性回归和广义相加模型(GAM)分冬季和夏季建立日最大电力负荷变幅预报模型,将2019年冬季和夏季月资料作为预报效果独立检验样本。结果表明:2017—2019年石家庄日最大电力负荷存在明显增长趋势,电力负荷变幅和气象因子及AQI的相关性具有明显的季节性,冬季与日最大电力负荷变幅呈负相关的因子在夏季与日最大电力负荷变幅呈正相关,反之亦然;3种模型中,GAM模型的预报效果最好,且夏季预报效果好于冬季,在业务应用中,夏季可选取含AQI的GAM模型,冬季应选取不含AQI的GAM模型。 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2010—2012年6—8月西安市逐日电力负荷资料及对应时段地面观测站数据,分析了高温天气过程中日最大电力负荷的变化特征。结果发现,3年间西安地区共发生晴热天气过程5次,闷热天气过程4次,其中晴热天气过程发生在6月,闷热天气过程发生在7、8月,且闷热天气过程的电力负荷增长更加明显;利用日最高气温变化跟踪气象负荷的变化发现,日最高气温33℃为西安市气象负荷初始气温敏感点,35℃为强气温敏感点,38℃为极强气温敏感点;引入积温累积效应,建立了多元回归的电力气象负荷预测模型,经2013年夏季模型应用检验表明,日最大电力负荷预测平均误差为6.0%,能较好的模拟电力负荷的实际变化,对西安市夏季电力气象服务工作有指导意义。 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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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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桂林电网日负荷与气象因素的关系及其预测 总被引：3，自引：0，他引：3
日负荷预测作为能量管理系统(EMS)的重要组成部分,是电力系统安全、经济运行的保证.为更好地了解气象因素对电网负荷的影响,利用桂林地区2005年和2006年逐日的负荷与气象资料分离出了气象负荷.通过研究气象负荷与各气象因素之间的相关关系表明:利用气象负荷可以更好地分析气象因素对日负荷的影响,从而为电力部门的负荷预测工作提供重要的参考依据.最后采用一种基于相似日的方法计算气象负荷,进而预测整个电力负荷,通过实际的算例验证,取得了比较满意的预测效果. 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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利用2009-2012年北京市467例中暑病例与同期9个气象要素资料和当日及前期1-4 d累积平均气象要素共45个气象因子,采用相关分析法分析北京夏季中暑发病人数与气象因子之间的关系|采用多元线性回归和非线性拟合方法构建了改进的北京中暑气象预报模型,选取拟合优度较好的模型对中暑人数进行回代及预测检验,并与现用模型进行对比。结果表明：气温是引发北京夏季中暑的决定性因子|气温、水汽压、气压及降水的两日累积效应均高于当日效应,表明气象要素的连续累积作用对人体中暑影响较大|建立的中暑预报模型具有较好的历史拟合及预测效果,中暑等级划分较合理,对北京市中暑气象等级预报服务和公众有效防范中暑有实际的指导意义。 相似文献