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基于惠州城区2015年11月—2018年10月逐日供电量、日最高负荷和同期气象观测资料,采用相关分析和回归分析等方法,分析了城区供电量变化特征及其与气象要素的关系,建立了基于气象要素的供电量预测模型。结果表明:惠州城区夏季平均供电量和日最高负荷最多、冬季最少,4个季节供电量有显著性差异(P<0.05)。日最高负荷出现主要在10:00—12:00,但冬季仍有21.2%的概率出现在18:00—19:00。气温、相对湿度和日照时数与供电量有显著的相关关系,但不同月份相关性不同。12月—次年3月日平均气温、日最高气温和日最低气温与供电量呈显著的负相关,4—9月气温与供电量呈显著的正相关。3—4月相对湿度和供电量呈显著的正相关,而5—8月呈显著的负相关。日照时数与供电量的关系和相对湿度与供电量呈相反的相关。最后建立了3—9月和12月—次年2月气象电量和总供电量预测模型。 相似文献
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海口市供电量与气象条件关系分析及预测 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对海口市2000～004年供电量与常规气象要素的相关性分析，得出供电量与气象条件显著相关的要素及时段，采用多元回归方法建立各时段日、周、月供电量的预报方程，进而根据短时或短期气候预测建立了日、周、月供电量的预报系统，为供电部门提供专业化气象服务产品。 相似文献
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统计了1984～1994年6～8月和9～11月驻马店地区农村供电量和降水、温度等气象资料发观:上述两个阶段用电量和温度、降水等气象因子关系密切.温度高、干旱时,用电量大;反之,用电量相对减少.这一关系在6～8月的夏季更明显.气象部门应根据这一关系,建立气象与供电量的预报模式,发布供电量预报,为电业部门提供决策依据. 相似文献
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为了分析气象要素与供暖之间的关系,选取北京市观象台2009年供暖季期间日平均气温、相对湿度、日总辐射量、日平均风向和风速作为气象因子,将北京市海园物业供热单位的供、回水温度和供回水温度差代表供暖温度,进行了相关分析。结果表明,日平均气温与供、回水温度呈明显的负相关,分别达到-0.75和-0.62。日平均湿度与其的负相关次之,分别为-0.41和-0.47,日平均风速与上述供、回水温度的相关性较小。同时分析了各气象要素日平均值与供、回水温度及供回水温度差之间的对应关系,制定了各气象要素日平均值所对应的供、回水温度及其供回水温度差的表。利用各日平均气象要素的供回水温度调节运行作业表,各供暖单位可以根据不同天气条件直接定量控制供热量或下达供、回水温度指令。 相似文献
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利用2009年11月1日至2010年3月31日沈阳逐日6时次气温、气压、相对湿度、降水、风速、日照和云量等气象资料及同时间、同时次的供、回水温度等供暖资料,采用多元线性回归方法,建立供暖预报方程,制定供暖气象节能预报指数,并根据供暖指数大小确定供热量。结果表明：在确保室温达到18℃时,沈阳的供暖指数可以分为7级;供热量（即供、回水温度值）预报值与气温实况值相似度较高,而供热量实际值与气温实况值相差较大。在151 d的供暖期内,约60 d的供、回水温度与气温变化接近,占供暖日数的40%。采用供暖气象节能预报方法进行供暖,在改善供暖质量的同时也可达到节能减排的目的,可为供暖部门科学供暖、降低能耗提供科学依据。 相似文献
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2012—2015年北京市空气质量指数变化及其与气象要素的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
根据2012—2015年的空气质量指数（AQI）日报数据与同时段的气象数据,采用统计方法和广义加性模型（GAM）对空气质量指数的时间变化及其与气象要素的关系进行了分析,结果表明：2012—2015年北京市空气质量整体呈现下降趋势,冬春季空气质量较差,夏秋季的较好,冬季容易产生重污染天气,春季污染天气频发。北京空气质量存在一定程度的周末效应,表现为周末空气质量较差,工作日相对较好。整体上空气质量指数与风速、日照时数、降水量、平均气温和最高气温呈负相关,与湿度呈正相关,不同季节和不同级别空气质量下的AQI与气象要素相关性差异较大。通过广义加性模型得到AQI与降水量呈线性关系而与其他气象要素均呈非线性关系,气象要素在不同数值范围内对AQI的影响趋势和程度存在显著差异。 相似文献
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