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。     

惠州城区供电量与气象要素的关系及其预测模型

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。     

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。     

冀北电网电力负荷特征与气温的关系

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。     

北京市夏季电力负荷逐日变率与气象因子关系

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。     

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。     

湖州市用电需求特性及其与气象条件的关系

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%。     

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。     

武汉市周年逐日电力指标对气温的非线性响应

为了建立电力因子与气象要素的关系,利用2005-2007年武汉市电网日电量、日最大负荷、日最小负荷及相应的气温资料,分析气温对各电力指标的影响,建立了各电力指标与气温的非线性统计模型,并与线性模型进行比较.结果表明,非线性模型比线性模型能更好地反映电力指标与气温的关系,日最大负荷、日电量、日最小负荷最不敏感的平均温度临界点分别是15～16℃、14～15℃、13～14℃,低于该温度时气温下降或高于该温度时气温上升,电力指标均呈非线性增加,与最不敏感的平均气温偏离越大,电力指标增加越快.     

北京夏季日最大电力负荷预报模型建立方法探讨

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。     

河南夏季日最大电力负荷预测模型

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。     

春灌期气象条件对河北南网日用电负荷峰值的影响

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。     

上党盆地极端气温时空变化特征分析

利用1961年-2009年山西东南部的上党盆地年平均气温、极端最低气温和极端最高气温资料,采用相关系数法和对比分析法,分析其气候特征及其气候变化。结果表明：上党盆地年平均气温、极端最低气温和极端最高气温均呈明显上升趋势。从空间分布上来看,全市年平均气温和极端低温最低值都出现在盆地西北部的海拔最高处沁源,极低值为一30．2℃。全市年平均气温和极端高温最高值都出现在盆地东部的海拔最低处黎城,极高值为40．1℃。极端最低气温与冷空气的活动强度、地理位置及地形有关而与海拔高度无关。极端最高气温与暖气团控制、地形及海拔高度关系密切。年极端最低气温1月出现的最多,占52％;年极端最高气温主要出现在6月、7月,6月占46％,7月占26％;日极端最低气温多出现在4时-7时;日极端最高气温多出现在14时-16时。     

杭州市燃气负荷与气象条件的响应关系及其预测模型

利用杭州市2008—2011年逐日燃气负荷和气象要素资料,分析了燃气负荷的变化规律及气象条件对燃气负荷的影响,在此基础上,利用Elman神经网络建立燃气负荷预测模型。结果表明,研究时段内,杭州市燃气负荷逐年显著增长且具有显著的季节变化特征,春节假日期间会出现明显的燃气负荷谷值,年燃气负荷峰值点通常出现在春节前1个月。平均气温与平均气压是影响燃气负荷波动最主要的气象因子,且均在冬季相关最显著。平均气温与燃气负荷在各个季节呈一致负相关,平均气压成正相关,燃气负荷对平均气温的响应敏感区间为6~15℃。在考虑春节假期影响的基础上,筛选相关气象因子,利用Elman神经网络建立杭州市冬半年燃气负荷预测模型。预测结果表明,一般情况下,模型精度较高,但当燃气负荷出现大的波动时,模拟结果呈现一定程度的滞后性。     

新疆农业区电力负荷与天气的关系

用2005--2006年新疆农业区电力负荷与气象资料,统计得出电力负荷的年、季变化与农事活动周期相符,电力负荷日变化的次高峰与日最高气温、最小相对湿度出现时间较一致.将逐月的日平均电力负荷及变化量分别与气压、气温、空气湿度、风速和降水量做相关分析,并将有无降雨日分段统计.结果表明,电力负荷与降水量、湿度和气温的变化关系较为密切.利用逐步回归方程将4种不同模式模拟的电力负荷进行了误差分析,发现要素差值模式的模拟效果较好,并对2007年5月的电力负荷进行了预测检验及误差分析,得出:在降雨日,用上一日负荷计划当日负荷的误差高达63.2%,而用要素差值模式预测电力负荷的误差为18.7%,月平均预测误差由前者的26.0%下降到13.4%.     

德州70 cm高度气温与地面温度的关系初探

利用统计学和气象学原理,对德州2008年1月1日—12月31日德州70 cm高度的气温(用T₇₀表示)与地面温度（用T₀表示）中08、14时和20时及日平均资料进行分析。结果表明：冬半年08时T₇₀＞T₀（或T₇₀≈T₀）;夏半年T₇₀＜T₀,6月差值最大,为-2.6℃。14时全年都是T₇₀＜T₀,3月差值最大,为-12.1℃。20时全年基本都是T₇₀＞T₀。就日平均而言,全年都是T₇₀＜T₀。运用回归分析法建立了以T₀为基础的T₇₀预测模型,经检验表明,3—9月预测准确率较高,可以满足当地农事需要。     

广西电网电力负荷变化特征与气温的关系及其预测

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。     

广西电网电力负荷变化特征与气温的关系及其预测

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。