温度变化对南京城市电力负荷的影响

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.     

基于气象因子的南京市冬季和夏季用电量预测研究

基于2014—2016年南京市常规气象逐时观测数据、逐日用电量和逐时用电负荷数据, 分析南京市用电量变化及其与气象因子的关系。结果表明: 南京市用电量7—8月、12月至翌年1月为两个峰值, 4月和10月为两个谷值, 年变化明显。四季均呈现显著“周末效应”。用电负荷一天内有两个峰值, 分别出现在10时和20时; 两个谷值, 一个谷值冬夏季在04时, 另一谷值冬季在14时, 夏季在18时。南京市用电量与气象条件的变化密切相关, 气象因子与用电量的关系在不同月份有所不同, 如夏(秋、冬)季气温日较差越大(小), 用电量越大; 7月、8月(10月至翌年3月)气温越高(低), 用电量越大; 冬季用电量受气象要素的影响程度总体低于夏季。冬季用电量主要受气温制约; 夏季用电量受气象要素的影响更为复杂, 除了气温, 还需综合考虑水汽、日照等因子。利用逐步回归法, 建立冬、夏季逐月日用电量气象预测方程, 方程中入选气象因子的存在明显的月际差异。不同月份分别针对性地考量入选气象因子的预报值, 做出用电量预估, 可为电力调度提供参考。     

石家庄夏季用电量对天气的响应及其预测模型

从石家庄市2005～2007年每年6～8月的逐日用电量资料中分离出随气象因子变化的气象电量,分有、无降水日分别计算了气象电量与同期气象资料中关键气象要素的相关系数,着重分析了气象电量随气温、湿度、降水的变化规律.结果表明:石家庄夏季气象电量与气温呈显著性正相关,而与相对湿度仅在有降水日为显著负相关;计算了用电量逐日变化值与气象要素日变化值之间的相关系数,发现要素差值之间存在着很好的相关性.在统计分析的基础上,借助Origin7.5软件,分有、无降水日建立了综合气象因子影响下气象电量及用电量逐日变化的多元回归预测模型,回归统计及方差分析表明:预测方程均通过了α=0.0005的F检验,复相关高于单相关,拟合率较高,能为电力部门合理调度提供参考.     

陕西省日用电量、最大负荷的气象预报模型

通过对1998—2001年陕西省日用电量、最大负荷资料和同期气象资料的统计分析得出，日用电量、最大负荷有明显的年、季、周变化，并与平均气温的相关关系显著；在此基础上，建立了周和日用电量、最大负荷的预测方程，为电力部门提供专业化的服务产品。     

基于积温效应的华中电网电力负荷预测

利用2011—2015年5—9月华中4省河南、湖北、湖南、江西逐日日用电量、日峰负荷、日谷负荷与同期气象数据,探讨炎热天气过程对电力负荷的影响特征,并分别对4省建立基于积温热累积效应的电力负荷预测模型。结果表明:持续3d以上的炎热天气过程对电力负荷增长影响显著,其中湖北的电力负荷增量最大;当气温大于等于积温热累积效应的气温临界值时,对电力负荷增长有显著影响,其中湖南的日平均气温、日最高气温、日最低气温的初始敏感值分别为31℃、36℃、27℃,强敏感值分别为32℃、39℃、29℃;建立基于积温热累积效应的电力气象负荷多元回归预测模型,经2016年5—9月应用检验,华中4省的平均相对误差均控制在5%以内,根据具体天气情况进行适当订正,对国家电网公司华中分部电力调度具有参考价值。     

气象条件对电力负荷的影响分析

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.     

武汉市电力负荷特征及其与气象因子的关系

利用武汉市2013—2018年逐15 min精细化电力负荷数据及武汉市日降水、气温等气象资料,统计分析电力负荷特征指标,探寻电力负荷的构成、变化规律及其与气象因子的关系。研究结果表明:(1)近年来武汉市电力负荷和日负荷峰谷差屡破新高,夏季高温持续时间和强度大小对空调负荷影响最为显著。电力负荷随季节变化呈现出明显的“双峰双谷”特征。(2)夏季电力负荷远高于其它三季,冬季次之。四季日变化特征总体呈现“昼高夜低”的分布。(3)工作日和双休日负荷明显高于节假日,工作日负荷略高于双休日,其中工作日的早高峰负荷最大,而双休日和节假日的晚高峰负荷最大。(4)气象因子对全社会用电量影响尤为重要。夏季气象敏感负荷与日平均气温的关系最密切,当平均气温高于初始敏感值和强敏感值时,电力负荷随气温上升增幅更加明显。(5)无论是否出现降水,夏季气象敏感负荷与日平均气温的关系都很密切。无降水天气,负荷与日平均气温相关性最高;有降水发生时,气象敏感负荷与日平均气温的相关性呈下降趋势,总体反映出降水影响气温、气温影响电力负荷的物理过程和机制。     

西安市居民用电量对气象因子的响应及预测

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。     

基于气象因子杭州市燃气负荷预测研究

利用2008—2013年杭州市逐日和逐时燃气负荷资料及同期气象观测资料,统计分析了杭州市燃气负荷的变化及其与气象因子的响应关系,并基于支持向量机(Support Vector Machines,SVM)方法建立了杭州市燃气负荷预测模型。结果表明:2008—2013年杭州市燃气负荷具有较明显的季节变化特征,冬季日平均气象负荷率最高,夏季日平均气象负荷率最低;而各季节燃气负荷总体的日变化规律较相似,基本呈单峰型变化。除6月和9月,其他月份逐日气温与日气象负荷率均呈负相关关系,其中12月逐日气温与日气象负荷率的负相关最显著。当日平均气温≤13℃时,日气象负荷率为正值;当日平均气温为3℃左右,日气象负荷率达最高值。1—4月和10—12月日平均气压与日气象负荷率均呈显著的正相关关系。除夏季外,其他季节逐时气温与小时气象负荷率呈显著的负相关关系,且秋季相关最显著。考虑主要气象影响因子,采用SVM回归方法构建杭州市燃气负荷逐日和逐时预测模型,模型预测效果较好,逐日燃气负荷预报的平均误差为4.36%,逐时燃气负荷预报的相对误差约为4.18%。     

河北省南部电网夏季电力负荷特征及与气象因子的关系

利用河北省南部电力公司提供的2007-2009年南电网区域逐日最大用电负荷资料,分析了南电网区域夏季日最大负荷变化规律,与其他月份相比,夏季5-8月的日最大电力负荷的波动性明显大于其他月份.采用标准化和相关分析法,逐月分析了气象因子与日最大电力负荷的相关性,并找出了日最大电力负荷的周变化特点,以及节假日对日最大电力负荷的影响.结合农作物生长特点,分析了南部电网日最大电力负荷变化特征,为以后日最大电力负荷预报提供了一定的参考.     

天津市6--9月气温与供电量的关系分析

为探讨不同气温指标对城市夏季供电量的影响,对2002--2004年6—9月天津市区逐日供电量、日最大负荷、日最小负荷与02、08、14时和20时,日平均、日最高和日最低气温共7种气温指标的相关性进行综合统计分析,并对相关系数作假设检验。结果表明：平均气温与夏季逐日供电量、日最大负荷相关性最好,02时气温与最小负荷的相关性最高。日平均气温和02时气温是影响城市夏季供电量的主要气象要素。     

福州市夏季电力气象等级预测模型初探

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。     

天津市6—9月气温与供电量的关系分析

为探讨不同气温指标对城市夏季供电量的影响,对天津市区2002—2004年6—9月逐日供电量、日最大负荷、日最小负荷与02、08、14时和20时、日平均、日最高和日最低气温共7种气温指标的相关性进行综合统计分析,并对相关系数作假设检验。结果表明：平均气温与夏季逐日供电量、日最大负荷相关性最好,02时气温与最小负荷的相关性最高。日平均气温和02时气温是影响城市夏季供电量的主要气象要素。     

湖南省用电需求气象条件等级特征分析

利用气象行业标准《用电需求气象条件等级》中的气象敏感用电量条件指数统计方法,对湖南省97个地面气象观测站1971~2012年逐日气温资料,分析了湖南省各级气象敏感用电量条件日数的时空分布特征,结果表明：洞庭湖区、湘江流域为三级以上高气象敏感用电量日数相对大值区,高气象敏感用电量日数在近年来有上升的趋势,三级气象敏感用电量日数较多的月份集中在7月和8月。     

基于滤波技术的上海日最大电力负荷气象预报模型

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%。     

基于气象因子及机器学习回归算法的夏季空调负荷预测

气温、气压、相对湿度等气象因子对夏季用电负荷的影响非常显著。为了定量研究气象因子导致用电负荷的变化,本文将夏季用电负荷与当年4月及9月用电平均值之差定义为夏季空调负荷,并利用2014年1月到2016年12月南京市逐时气温、气压、相对湿度、水汽压、降雨量、风速、露点温度等气象资料,以及逐日逐时用电负荷数据资料,采用多元线性、K近邻法,决策树,bagging回归、随机森林等5种机器学习回归算法进行建模,并对其分别进行参数调优工作,进而得到空调负荷预测结果。结果表明:多元线性回归方法是5种回归算法里效果最差的一种,但通过增加特征量的种类和样本数,可以提高预测精度;随机森林回归算法是5种回归算法里效果最好的一种,较多元线性回归算法减小误差达44%,并且较好描述了空调负荷高值区的极端情况并减少了对于训练数据的过拟合现象。     

辽阳地区6～8月耗电量与气象条件关系及预报

根据2002～2004年辽阳地区逐日耗电量和气象资料,分析了6～8月耗电量与气象条件的关系。结果表明:耗电量对气温的变化最敏感,与日照、降水、相对湿度等气象要素也有一定的相关性。在此基础上建立多元回归预报模型,对每月的逐日平均、最大、最小耗电量进行预报,对建设节能型社会、提高用电效率具有应用价值。     

气象因素对淮北市电力负荷的影响及其预测研究

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。     

近48年内蒙古中西部地区高温日数时空特征及其环流特征分析

利用1961--2008年内蒙古中西部地区5—9月逐日最高气温资料和国家气候中心提供的北半球500hPa高度场（5-10网格距）资料。定义了3种不同强度的最高温度日。统计了近48年5—9月各月不同强度最高气温发生频率,进行时空特征分析。分析日最高气温日数高发期的夏季（6—8月）强日最高气温日数典型年北半球500hPa高度距平场分布特征。结果表明：近48年5—9月各月日最高气温日数高发期在夏季（6—8月）;7月最多,9月最少;气候变暖使得日最高气温日数有明显增加;日最高气温日数典型偏多年和典型偏少年的北半球500hPa高度距平场在欧亚大陆出现明显相反的分布特征。