克拉玛依电网电力负荷与气象条件关系的研究

从克拉玛依供电范围内电力负荷变化趋势、季节性负荷变化及气温对季节性负荷的影响等方面，系统地分析了该供电范围内1999年1月至2001年12月间电力负荷随气温变化的特征。通过分析研究表明，克拉玛依电网电力日负荷与气温的相关关系显著，并结合日常天气预报分时段建立了电力负荷预测方程，进而可为电力部门提供专业化的服务产品。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

气象条件对乌—昌电网负荷的影响及预报模型研究

利用乌鲁木齐和昌吉地区2008—2011年夏半年(4—9月)逐日电力负荷、气象要素观测资料和T639、ECMWF模式输出产品,分析了乌-昌地区日用电负荷的年、季、月变化特征及其与对应区域的气温、降水量、相对湿度、风速等的相关关系,并以前3年的对应资料建立了基于气象条件的电力负荷预报模型,并以2011年的资料进行预报效果独立样本检验。结果表明:乌-昌地区夏半年的电力负荷呈非常明显的逐年增长趋势,月、日变化与当地工农业生产、居民生活规律密切相关;与气温呈显著地正相关关系,与降水量、相对湿度呈显著地负相关关系;应用逐步回归方法分时段建立的逐日电力负荷的气象条件预报模型有很好的预报效果。     

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.     

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%.     

极端气象条件诱发的静电火灾事故分析与防范建议

针对重庆一家制药厂2006年9月3日22:00发生的一起火灾,利用GPS/MAT资料反演空气水汽含量产品和气象地面观测资料,并结合制药厂生产工艺,重点分析静电火灾事故原因。结果表明:高温低湿极端气象条件(空气中水汽含量达到0.5g/cm3、地表温度在40℃以上)是静电火灾发生的先决条件;生产工艺中防静电措施不合理,使静电产生和大量积聚,并产生火花放电,致使大量挥发的石油醚蒸汽燃烧而引发火灾,为减少类似静电火灾事故的发生,提出了相应防范建议以供参考。     

华中电网日负荷与气象因子的关系

从华中电网4省1997年2月至2000年5月逐日的电力负荷资料中分离出随气象因子变化的气象负荷，分析了气象负荷和同期的气象资料的相关关系，重点研究了气象负荷随气温变化的规律，探讨了华中各省气象负荷与气温关系的异同。研究表明华中电网日负荷与日平均气温的相关关系明显，在日平均气温大于20℃时相关系数为正，小于20℃时为负，在气温为25－28℃时负荷对气温的变化最敏感。     

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。     

梅县酸雨与气象条件的关系

利用梅县近3年的酸雨和气象观测资料,对梅县酸雨现状从发生频率和强度变化特征等方面进行了分析。结果表明,梅县酸雨污染问题比较严重。从年变化趋势来看,酸雨强度较大,受酸性降水污染较重,且有逐年加重的趋势;从季度变化趋势来看,第1、4季度酸雨污染问题突出;从月份变化趋势来看,1～4、8、9、12月酸雨强度较5～7月严重,10、11月未达到酸雨标准。同时酸雨与气温、风向风速等气象条件关系密切。     

烟草普通花叶病与气象条件的关系

分析了气象条件对闽西北烟草普通花叶病(TMV)发生发展的影响。分析得出:温度、湿度、降水及日照等气象因子对TMV发生发展均有明显的影响,但影响程度和关键时段不尽相同,影响最大的是湿度和降水,温度次之,日照最小;TMV始发时温度起主要作用,而流行时起主要作用的是湿度和降水。建立了闽西北地区TMV发生程度的中期预测模式,并提出了防治措施。     

安顺站不同天气类型下大气电场与气象要素间的关系

利用2020年贵州省安顺站大气电场仪和地面气象要素观测资料,在分析该地区大气电场时间演变特征的基础上,分类讨论了晴天、降雪、强雷暴等天气类型下大气电场与同期气象要素的关系。结果表明：安顺站大气电场全年日变化均为正,夏半年、冬半年和全年平均三者日变化基本一致,在午后到傍晚较低,其数值在夏半年明显弱于冬半年和全年平均。月变化整体呈减弱趋势,其中6~7月有明显的跃升;晴天,大气电场平均强度介于0.15~1.01 KV/m,08时左右达到峰值,17时左右达到谷值,为典型的“单峰单谷”大陆简单型,与气温呈负相关,与相对湿度呈正相关;降雪天气,大气电场平均强度在3 KV/m左右小幅波动,凌晨达到峰值,14时左右达到谷值,与气温基本呈负相关,与相对湿度呈正相关;强雷电天气,大气电场平均强度介于1.5~3.1 KV/m,最强瞬时强度可达几十KV/m,午后开始逐渐增强,傍晚达到峰值,与地面气压和相对湿度均为负相关关系。相对湿度与大气电场的相关性普遍高于地面气压和气温。     

昆明地区气象条件变化与脑血管疾病的联系

对昆明市气象资料及近年来市内两家大型医院脑血管病住院人数进行了对比分析,结果表明,昆明市特有的气象条件变化使得脑血管疾病季节性发病率不同于内地其他地区,出血性脑血管病和缺血性脑血管病在四季均有多发月份,这可能与气候温和地区人们对极端气候适应能力较弱有关.