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。     

许昌市供电量与气象要素相关分析

利用20052006年许昌市逐日供电量和气温、降水、相对湿度等气象要素资料,分析了供电量和这些气象要素之间的相关关系,结果表明,温度为影响本地用电量的主要气象因子,特别是夏季用电量对气温变化的反应更加敏感.     

许昌市供电量与气象要素相关分析

利用2005 2006年许昌市逐日供电量和气温、降水、相对湿度等气象要素资料,分析了供电量和这些气象要素之间的相关关系,结果表明,温度为影响本地用电量的主要气象因子,特别是夏季用电量对气温变化的反应更加敏感。     

海口市供电量与气象条件关系分析及预测

通过对海口市2000～2004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.     

贵阳市供电量与气象要素的关系及其预测

通过对2000—2003年贵阳市供电量与温度、相对湿度、降水、风速、体感温度、日照时数等气象因子的相关分析研究，发现电量与气象因子的变化有明显的季节性差异，其中温度对供电量的影响最直接，湿度、降水、日照等因子的影响是间接性的，而平均风速对供电量无显著影响。     

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。     

气象条件对供电量的影响

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.     

城市供电量与气象条件的关系

通过对沈阳市１９８８、１９９８年供电量与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时段。在提取气象电量的基础上采用非线性风线拟合法得出各时段月供电量与月气温距平、月降水距平百分率的定量关系以及日供电量与气温、降水等定量关系,进而根据日常天气预报建立了月、日供电量的预测系统,为电力部门提供专业化的服务产品。     

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。     

萍乡市供电量与气象因子的关系分析

首先对萍乡市1998～2000年3a来的供电量与气象资料进行相关性分析,找出了各季节的相关气象因子;然后采用逐步回归方法对因子进行筛选,建立了不同季节的供电量预报方程,并对预报效果进行了检验。