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。     

周口市夏季暴雨特征及其预报

利用1970～2000年31年历史天气图资料,分析了周口市夏季暴雨的基本特征和主要天气形势.采用统计分型,分别找出低槽型、切变线型、台风倒槽型暴雨的24 h预报指标.     

周口市夏季暴雨特征及其预报

利用1970～2000年31年历史天气图资料，分析了周口市夏季暴雨的基本特征和主要天气形势。采用统计分型，分别找出低槽型、切变线型、台风倒槽型暴雨的24h预报指标。     

南京市电力负荷特征及夏季极端负荷与气象条件关系

基于南京地区2014-2016年逐日电力负荷资料,采用谐波分析、功率谱等方法分析该地区电力负荷的变化规律及其与自然周的关系,并对极端电力负荷日中离差曲线型与气温、湿度等气象要素及环流形势的关系进行分析。结果表明:南京地区电力负荷的季节变化呈双峰型;在季节内(月际)尺度上,存在30d周期;在月内尺度上,存在7d周期且与自然周同步。夏季极端负荷日离差曲线主要存在3种类型:典型双峰型(Ⅰ)、单峰型(Ⅱ)、非典型双峰型(Ⅲ)。Ⅰ型和Ⅲ型与气温和炎热指数均呈显著正相关,而3种类型都与相对湿度呈显著负相关。Ⅰ型对应环流场上副高持续控制南京地区,冷空气活动偏弱,气温日变化小;Ⅱ型对应冷空气活动频繁,副高具有东西摆动特征,南京常出现阵雨或雷阵雨天气;Ⅲ型对应的副高强度弱于Ⅰ型,冷空气强度弱于Ⅱ型。采用逐步回归方法建立极端负荷日的预测模型,3种型的平均相对误差分别为6.4%、5.6%和5.3%,较好地对极端电力负荷进行了定量预报。     

西安夏季高温气候特征及其预报

分析西安高温气候特征，城区与郊区高温对比，通过高温天气形势分型，找出各类型高温预报指标。     

武汉地区电力负荷特征及其对气温变化的响应

近年来,极端高温事件的增多以及电网规模的扩大,对电力系统的安全保障面临巨大压力和挑战.电力负荷作为电力系统中一个至关重要的变量,对指导电力系统规划、运行、控制、稳定均产生重大影响.目前国内诸多学者对电力负荷从气象影响、预测方法等多方面开展了分析研究.故本文利用武汉电网2013—2018年逐15 min电力负荷数据以及同...     

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。     

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。     

沈阳地区日光温室内最低气温变化特征及其预报模型研究

利用2013—2014年沈阳地区日光温室内和温室外的气象观测资料,采用相关分析和逐步回归分析方法对日光温室内最低气温的变化特征及其预报模型进行了研究。结果表明:2013—2014年沈阳地区日光温室内最低气温与温室外的前一日最高气温、前一日最低气温、当日最低气温及温室内前一日最高气温、前一日最低气温相关显著。沈阳地区四季不同天气条件日光温室内最低气温的预报模型存在一定的差异,冬季日光温室内最低气温模型的预报准确率较高,春季次之,秋季再次之,夏季日光温室内最低气温模型的预报效果较差,冬季、春季、秋季、夏季日光温室内日最低气温≤3.0℃的预报准确率分别为91%、85%、81%和79%;雨雪天日光温室内最低气温的预报准确率较高,阴天次之,晴天再次之,多云天日光温室内最低气温的预报准确率较低,雨雪天、阴天、晴天、多云天日光温室内日最低气温≤3.0℃的预报准确率分别为90%、87%、83%和77%。可见,本文建立的沈阳地区日光温室内最低气温模型的预报效果较好,可为沈阳地区中高档钢架砖混结构日光温室内最低气温的预报提供参考,具有较强的实用性。     

南昌夏季气温变化特征及其预测

南昌夏季平均气温存在明显的年际变化特征,夏季平均气温有下降的趋势;利用均生函数模型对南昌夏季平均气温趋势进行了拟合和预报,拟合值与实况值基本一致,并预报了2005年～2007年南昌的夏季处于冷夏;分析了南昌夏季最高气温、最低气温变化趋势,结果表明冷夜和暖夜变化具有对称性,冷夜减少和暖夜的增加趋势几乎一致,而冷日和暖日的变化也呈非对称性分布,上升趋势比较明显,但下降趋势不明显。     

哈尔滨市冬季地面温度变化特征及预报模型

利用哈尔滨自动气象站2003年11月-2012年3月的逐分钟地面温度、气温、相对湿度、风速、降水等资料,统计分析了哈尔滨市冬季地面温度的变化特征,结果表明:哈尔滨市道路结冰月季分布不均,主要集中在冬季,12月出现次数最多;地面温度与气温的日变化规律很相近,早晨06时左右达到最低值,午后达到最高值。分析多种气象因子与地面温度的相关关系,发现气温在各项因子中最显著。利用逐步回归方法建立了冬季最高地面温度和最低地面温度的预报模型,各模型均通过显著性检验。最高地面温度模型预报结果与实况的变化趋势接近,误差在1℃左右,具有很好的实际应用价值;而最低地面温度模型预报结果与实况稍有偏差,实际应用中需对模型预报结果进行适当订正。     

天津市夏季最大电力负荷过程个例分析

用天气学方法分析了天津市2002--2005年夏季最大电力负荷过程的天气背景场、气象要素场和人体舒适度指数。结果显示,在电力负荷上升阶段,高空由低压槽转为高压脊,副热带高压逐步北抬,地面气压、气温回升,风力减小;峰值阶段,副热带高压完全控制华北地区,地面均压,最高气温多日维持在35℃以上,综合反映气温、相对湿度和风速的舒适度指数超过1200。当高空槽再次临近,副热带高压南撤退出天津地区,强降水过程出现,气温、气压急剧下降,电力负荷极值过程宣告结束。分析表明,夏季最大电力负荷过程与天气系统的高低空配置、气象要素、舒适度指数存在一定规律性。     

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.     

河北省高速公路路面温度变化特征及预报模型

利用2010年1月至2011年12月邯长、京秦高速公路涉县、玉田南北2监测站和所在气象站观测资料,统计分析南北2站路面温度与气温的日变化特征及路面最高温度与气象因子的关系,基于多元回归分析方法建立逐月路面温度预报方程,并进行精度检验。结果表明,路面温度的日变化不但与季节、天空状况有关,还与地理位置密切相关。路面最高温度受多种气象因子的影响,与前一日路面最高温度、最高气温、能见度呈显著正相关,与总云量、低云量、相对湿度呈显著负相关,其中与最高气温的相关性最显著;路面最低温度与最低气温呈显著线性相关。基于路面最高温度预报方程的检验精度,玉田站年平均为77.5%,涉县为79.2%,可为今后路面最高温度预报提供参考。     

夏季日峰降温电力负荷预测灰色模型及其应用

基于2017—2020年石家庄市逐15分钟电力负荷及同期气象资料,计算人体舒适度指标有效温度和温湿指数,考虑基准负荷存在周期性和增长性,提出采用灰色模型GM(1,1)并结合滤波法、相关分析等方法,建立日峰降温电力负荷与人体舒适度指标分段回归模型。结果表明:石家庄电力负荷具有明显的逐年增长趋势;剥离出的日降温负荷曲线呈“W”型分布;分别对模型进行一次、二次和分段函数拟合,对3种预测模型进行检验发现分段函数预测精度较高,平均相对误差在4.8%～5.2%,有效温度和温湿指数的分段函数误差在-10%～10%所占比例分别为88.1%和90.5%;考虑了温度、湿度和风速的有效温度较温湿指数的夏季日峰降温电力负荷预测模型预测准确率更高,回归模型分段点为26.2℃,对电网“迎峰度夏”时期电力调度具有参考价值。     

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。     

引入积温效应预测夏季西安市电力气象负荷

利用2010—2012年6—8月西安市逐日电力负荷资料及对应时段地面观测站数据,分析了高温天气过程中日最大电力负荷的变化特征。结果发现,3年间西安地区共发生晴热天气过程5次,闷热天气过程4次,其中晴热天气过程发生在6月,闷热天气过程发生在7、8月,且闷热天气过程的电力负荷增长更加明显;利用日最高气温变化跟踪气象负荷的变化发现,日最高气温33℃为西安市气象负荷初始气温敏感点,35℃为强气温敏感点,38℃为极强气温敏感点;引入积温累积效应,建立了多元回归的电力气象负荷预测模型,经2013年夏季模型应用检验表明,日最大电力负荷预测平均误差为6.0%,能较好的模拟电力负荷的实际变化,对西安市夏季电力气象服务工作有指导意义。     

天津电力人体舒适度预报模型

为做好天津电力气象服务工作,提供符合电力负荷预测需求的人体舒适度预报产品,本文根据国内外多种人体舒适度预报模型,利用2002—2005年夏季天津逐日电力负荷数据和气象数据,计算天津市逐日平均人体舒适度,详细分析各模型计算结果与平均气温和气象负荷的对应关系。结果发现,UTCI模型、吕伟林室外预报模型和李源模型计算的人体舒适度更符合天津市人体舒适度感觉,且与电力气象负荷的线性相关性较好。鉴于吕伟林模型在我国应用较广,本文采用最小二乘法对吕伟林室外预报模型进行拟合订正,建立出符合天津市电力气象服务需求的人体舒适度预报模型。