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1.
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
2.
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
3.
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
4.
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
5.
《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
6.
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
7.
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
8.
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
9.
应用计量经济学中格兰杰因果关系检验方法,分析了温度变化对中国南京城市用电量和电力负荷的影响,认为南京日平均温度与日最大电力负荷、日用电量之间存在着较显著的相关性.气温变化对日最大电力负荷和日用电量具有不同的季节性和周期性影响,气温对用电量的短期影响最显著,对电力负荷的影响更具明显的季节性特征.通过不同月份电力负荷对气温变化敏感性的分析,进一步揭示了南京市气温变化与电力消费之间的季节变动特征,有利于气象与能源部门共同应对未来气候变化带来的城市能源问题. 相似文献
10.
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
11.
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
12.
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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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
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利用2006~2017年北京夏季（6~8月）逐日最大电力负荷和同期气象资料,分析最大电力负荷与各种气象因子的相关性,基于BP（Back Propagation）神经网络算法,建立了两种夏季日最大电力负荷预测模型并对比。结果表明:北京夏季周末基础负荷远小于工作日,剔除时应加以区分;气象因子对气象负荷的影响具有累积效应,累积2 d时两者的相关性最强;结合实际,根据自变量的不同分别建立了两种日最大电力负荷预测模型;经实际预测检验,两种预测模型均取得了较好的预测效果,能够满足电力部门的实际需求,其中自变量中加入前一日气象负荷的模型效果更优。 相似文献
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浙江盛夏降温用电负荷评估模型研究 总被引：1，自引：1，他引：1
运用相关分析、回归分析、方差分析、REOF等方法,对浙江盛夏的气温与用电负荷的关系进行了分析,建立了降温用电负荷评估模型,还分析了浙江盛夏降温耗能(降温度日数)的分布和长期变化特征。结果表明,浙江盛夏的日平均气温与日平均用电负荷、日最高气温与日最大负荷存在显著的正相关,以此为基础建立的降温负荷评估方程具有较高的拟合度;50年来,浙江盛夏降温耗能(降温度日数)年际波动大,浙北区降温度日数略呈下降趋势,浙西南区呈明显下降趋势,而浙沿海区则呈明显上升趋势。 相似文献