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1.
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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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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《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
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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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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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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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《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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利用2012—2016年安徽省淮北市逐日用电负荷和气象要素数据,采用相关分析、回归分析、曲线拟合等统计方法,分析用电负荷的季节变化、周末/节假日效应变化规律,提炼主要气象影响因子并分析温度对负荷的1℃效应和负荷对最高温度的敏感性,构建趋势负荷和趋势方程,介绍将周末/节假日效应应用于气象负荷提取和不同预测模型的建立,采用趋势法建立逐日负荷预测的多元回归方程和曲线拟合方程,并针对趋势法的弱点提出2日增量法,建立相应的预测模型,其中2日增量法预测模型的历史拟合率和2017年试报应用均达到96%—97%,比趋势法高2%—3%,比目前的考核要求高4%—5%,提高了负荷预测精度。 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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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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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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金丽娜 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2021,15(1):97-102
选取1971—2017年7个国家级气象站的气温资料,分析年代际气温变化特征及城郊温差、城县温差;选取2014—2017年103个国家考核区域气象站及7个国家级气象站逐时气温资料,利用标准化相对气温法,研究西安市城市热岛、冷岛的年、季平均空间分布特征,以及逐日热岛、冷岛变化规律。结果显示:1971—2017年城区、郊区和郊县气温均呈上升趋势,城区增温速率最大,郊县增温速率最小,进入21世纪后,城市热岛效应较为显著。西安市城市热岛、冷岛现象明显,且均呈"多中心"特征,热岛中心多为老城区及旅游中心,建筑物面积和人口密度占绝对优势;冷岛中心多为地势较高、水域绿被覆盖较大、非人口密集区的秦岭坡脚线附近。城区代表站的年、春季、夏季、秋季基本处于平稳状态,年、春季、夏季06—07时热岛强度最大,秋季、冬季23时热岛强度最大;郊区代表站和郊县代表站的年及四季热岛、冷岛强度均有明显的日变化特征,且变化趋势相反;郊区代表站10时热岛转为冷岛,春、夏季16—17时转为热岛,年及秋、冬两季19—20时转为热岛;郊县代表站年、春季、夏季06—07时冷岛强度最大,秋季、冬季2时冷岛强度最大,08时后冷岛开始减弱,12—13时为最弱后开始增强。 相似文献
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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