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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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为研究惠州市惠阳观测站的PS32激光雨滴谱仪降水数据的可靠性,以SL3-1型翻斗式雨量筒数据为参照值,对2016年1—12月获取的雨滴谱仪数据进行质量分析。结果表明:PS32激光雨滴谱仪与雨量筒实测时雨量数据之间具有较好的一致性,相关系数为0.987;按照降水强度等级分类后,雨滴谱仪与雨量筒的时雨量仍呈较好的相关性,无显著性差异,平均相对误差在16.2%~19.5%之间。雨滴谱仪的不稳定性导致部分数据缺失、较大环境水平风速以及观测仪器间的距离是造成误差的主要原因。误差较大时次的雨滴谱的谱型分布和雨滴下落末速度与直径关系仍基本符合实验数据。 相似文献
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