| 夏季日最大降温负荷的估算和预测方法 |
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| 引用本文： | 刘思捷,张海鹏,林舜江,刘明波,李嘉龙,王一,孙谦.夏季日最大降温负荷的估算和预测方法[J].电力系统保护与控制,2016,44(5):75-81. |
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| 作者姓名： | 刘思捷 张海鹏 林舜江 刘明波 李嘉龙 王一 孙谦 |
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| 作者单位： | 广东电网公司电力调度控制中心，广东 广州 510600,华南理工大学电力学院，广东 广州 510640,华南理工大学电力学院，广东 广州 510640,华南理工大学电力学院，广东 广州 510640,广东电网公司电力调度控制中心，广东 广州 510600,广东电网公司电力调度控制中心，广东 广州 510600,广东电网公司电力调度控制中心，广东 广州 510600 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(51207056)；广东电网公司电力调度控制中心科技项目(GDDW2020130303SC00044) |
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| 摘 要： | 随着空调等降温设备的大量使用，降温负荷对电力系统安全经济运行的影响越来越显著。以广州市的历史负荷和气温数据为基础，分析了广州市夏季降温负荷与气温之间相关性。首先，考虑到夏季基准负荷逐日的增长量，提出利用灰色系统GM(1,1)模型预测出电网夏季的日基准负荷曲线，进而准确剥离出夏季的日降温负荷曲线，并分析了日降温负荷曲线的“W”型变化特征。其次，基于日最大降温负荷与日最高温度的相关性分析，建立了日最大降温负荷与日最高温度之间关系的分段回归模型，并对日最大降温负荷进行预测。最后考虑温度累积效应的影响，对分段回归模型进行了修正，进一步提高了预测精度，从而为准确预测电网夏季日高峰负荷提供依据。
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| 关 键 词： | 降温负荷 GM(1 1)模型 相关性分析 分段回归模型 温度累积效应 |
| 收稿时间： | 2015/8/15 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/2/21 0:00:00 |
An estimating and forecasting method for daily maximum cooling load in summer |
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| LIU Sijie,ZHANG Haipeng,LIN Shunjiang,LIU Mingbo,LI Jialong,WANG Yi and SUN Qian.An estimating and forecasting method for daily maximum cooling load in summer[J].Power System Protection and Control,2016,44(5):75-81. |
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| Authors: | LIU Sijie ZHANG Haipeng LIN Shunjiang LIU Mingbo LI Jialong WANG Yi and SUN Qian |
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| Affiliation: | Dispatch and Control Center of Guangdong Power Grid, Guangzhou 510600, China,School of Electric Power Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China,School of Electric Power Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China,School of Electric Power Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China,Dispatch and Control Center of Guangdong Power Grid, Guangzhou 510600, China,Dispatch and Control Center of Guangdong Power Grid, Guangzhou 510600, China and Dispatch and Control Center of Guangdong Power Grid, Guangzhou 510600, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | cooling-load GM(1 1) model correlation analysis piecewise regression model accumulative effect of temperature |
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