基于皮尔逊相关系数的电网夏季空调负荷预测研究

采用统计分析的方式研究地区电网夏季空调负荷的变化规律,综合考虑空调负荷的影响因素,构建了地区电网夏季空调负荷预测模型。该模型以地区电网负荷变化曲线为基础,实现了对空调负荷曲线的有效分离,随后采用Pearson相关系数考察各类影响因素与日最大空调降温负荷的相关性,通过比较日最大空调降温负荷与各类指标的相关系数,构造出一个能够体现最大空调负荷受本地区气象和社会经济影响较大的"经济气象综合指标",并利用回归分析提炼出空调降温负荷与综合指标的变化规律,最终实现夏季空调负荷的精准预测。基于某地区电网2006—2015年电力负荷及其相关数据,使用该模型预测2016年该地区电网夏季空调负荷,预测结果证明了模型的有效性。     

2005年夏季镇江地区空调负荷特点分析

介绍了2005年夏季江苏镇江地区电网用电情况,阐述了镇江地区夏季空调负荷的特点,分析了日最大空调负荷和日最小空调负荷与温度、湿度及持续高温等因数的关系,划分了影响镇江地区空调负荷变化的温度敏感区,得出了敏感区内温度对空调负荷影响的结论。这一结论对镇江地区今后的负荷预测具有实际的参考价值。     

江苏电网夏季空调负荷特性挖掘与温度敏感性辨识

江苏最高调度负荷已超过100 000 MW,夏季空调负荷对于最高负荷具有较高贡献。夏季空调负荷特性对于负荷高峰、电网规划、需求响应等有显著影响。文中首先从江苏实际数据出发,使用基准负荷比较法,选取春秋夏季典型周作为研究对象,对夏季空调负荷进行了深入挖掘,并进一步量化出夏季空调负荷及电量。其次对工作日及休息日的空调负荷分别进行最高温度、最低温度及平均温度的敏感性辨识,得出不同温度类型、不同温度区间内空调负荷与温度之间的关系。最后给出了江苏夏季空调负荷的研究结论,对于后续夏季负荷预测的进一步研究具有重要意义。     

夏季电网最大负荷与气温的相关性分析

介绍夏季温度与电网最大负荷的相关性分析方法及其相关程度的判断依据,以河北省石家庄地区夏季电网负荷及温度数据为基础,通过数据预处理、相关系数计算等分析,认为该地区日最低气温与最大电力负荷存在显著的相关性,并采用三次曲线模型拟合和灵敏度分析研究得出电网最大负荷随日最低气温变化的规律.     

夏季日最大降温负荷的估算和预测方法

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。     

基于BP人工神经网络的空调降温负荷预测

空调负荷是近年来增长较快的一类负荷,其特性对电网的电压稳定性影响很大。夏季影响空调负荷的因素主要是温度和湿度的变化。为了更好的预测空调降温负荷,研究了温度和湿度对空调负荷的影响。利用BP人工神经网络对电网空调负荷进行了预测,经过分析把日平均湿度量化成4段,和日平均湿度实际数值的模型进行计算比较,结果显示考虑日最高温度和日平均湿度量化为4段能更好的模拟温度、湿度和空调负荷之间的非线性关系,能更好的对电网空调负荷进行预测。     

温度、人体舒适度对地区短期负荷预测的影响

通过上海市东供电公司2000年～2002年夏季温度与负荷数据实例，针对上海地区空调负荷比重日趋增大的特点，分析了天气因素中温度及舒适度对短期负荷预测的影响。具体分析了上海夏季负荷与温度的关系，找出了夏季初期积温效应及空调负荷逐渐增加的负荷特点；分析了夏季降温时温度负荷的变化规律以及最高负荷的饱和趋势。重点分析了负荷与舒适度温湿指数的关系，在此基础上，提出了提高地区短期负荷预测水平的具体建议。     

限制空调出风温度的削峰实效分析

以上海市小陆家嘴金融贸易区为研究对象,通过对2004年空调实施限温措施后的负荷数据与未实施该措施的2001~2003年的负荷数据进行比较分析,考察限制空调出风温度为26℃对地区电力负荷的影响,探讨限制空调出风温度对削减夏季峰值负荷的可行性。     

辽宁电网负荷与气象信息相关性研究

从近几年辽宁电网负荷的历史数据以及辽宁地区气象数据出发,详细分析辽宁地区的气象特征和辽宁电网的负荷特性,从中挑选出对电网负荷影响大的温度进行研究.定量计算了电网负荷与温度的相关程度,针对辽宁地区气象变化对负荷变化的影响,将复杂繁多的数据转化为直观的文字和图表形式,使电力公司易于掌握辖区内负荷随气象变化的特性,为今后进一步定量化相关影响和预测提供有力的参考.     

芜湖地区空调负荷预测与建模

夏季空调负荷在总用电负荷中所占的比重越来越大,是产生峰谷差的重要因素。该负荷主要由行政事业、商业以及居民负荷等三部分组成。本研究统计分析大量行政事业、商业电量、负荷等基础数据,统计分析得出芜湖地区夏季空调负荷、行业空调负荷占比以及最大负荷利用小时数等参数,进而得出夏季居民空调负荷;基于SPSS软件,通过人口、人均可支配收入、修正温度与夏季空调负荷的数学关系建立三元一次线性回归模型,可准确预测未来1~5年夏季空调负荷。利用温度与居民空调负荷的关系,建立短期负荷预测模型,结合天气预报,可预测未来数天居民空调负荷。     

考虑温度积累效应的短期电力负荷预测方法研究

提出了一种考虑夏季温度积累效应的地区短期负荷预测方法。该方法不仅考虑了对短期负荷有影响的日类型、降水、温度等相关因素,并且考虑了在连续高温日情况下,预测日前数日的温度对预测当日的影响。通过利用神经网络工具,对每日48个时刻点分别建立了预测模型。通过对华中某地区电网的实际负荷预测结果的分析来看,该方法可以有效跟踪预测日前数日温度积累对预测日负荷的影响,在夏季负荷大幅变化的情况下,预测精度仍然可以满足要求。     

考虑温度积累效应的短期电力负荷预测方法研究

提出了一种考虑夏季温度积累效应的地区短期负荷预测方法.该方法不仅考虑了对短期负荷有影响的日类型、降水、温度等相关因素,并且考虑了在连续高温日情况下,预测日前数日的温度对预测当日的影响.通过利用神经网络工具,对每日48个时刻点分别建立了预测模型.通过对华中某地区电网的实际负荷预测结果的分析来看,该方法可以有效跟踪预测日前数日温度积累对预测日负荷的影响,在夏季负荷大幅变化的情况下,预测精度仍然可以满足要求.     

陕西电网夏季降温负荷与温度相关性研究

以2011—2017年陕西电网8760负荷数据及气象数据为基础,结合陕西电网年、日用电负荷特性,科学合理选取春（秋）工作日、休息日作为基准计算负荷,利用线性和非线性回归分析方法对夏季降温负荷与气温之间的关系进行定性定量分析研究,在此基础上进一步划分温度区间,并对降温负荷展开分析,得出陕西电网夏季降温负荷与气温变化之间的幅值增减函数关系,对于后续基于空调负荷开展用电需求分析预测的研究具有重要意义。     

夏季空调负荷特性研究与预测建模

夏季空调负荷在总用电负荷中所占的比重越来越大,是产生峰谷差的重要因素本。该负荷主要由行政事业、商业以及居民负荷等三部分组成。本研究统计分析大量行政事业、商业电量、负荷等基础数据,统计分析得出芜湖地区夏季空调负荷、行业空调负荷占比以及最大负荷利用小时数等参数,进而得出夏季居民空调负荷;基于SPSS软件,通过人口、人均可支配收入、修正温度与夏季空调负荷的数学关系建立三元一次线性回归模型,可准确预测未来1~5年夏季空调负荷。     

长沙电网空调负荷与气温相关性分析研究

为了解气温对长沙地区用电负荷的影响,本文对2011—2017年长沙电网空调负荷与气温的关系进行了全面分析,计算了"十二五"以来夏季降温负荷和冬季取暖负荷在整体用电负荷中所占的比例,并利用非线性回归方法进行了近五年空调负荷与日最值温度的相关性分析,给出了温度每改变1℃时空调负荷的变化幅度,同时还分析了高、低温持续时间对空调负荷的影响。     

夏季气象条件对地区空调负荷的影响

分析了夏季气象条件中地区空调负荷与日最高气温、日平均湿度之间的关系,划分了影响空调负荷变化的温度敏感区,阐述电力主管部门进行负荷预测、合理制定电力调度计划等方面,得出敏感区内气温对空调负荷影响的结论.     

基于标幺化负荷灵敏度的夏季空调负荷计算

为应对夏季空调尖峰负荷,在高温期间合理安排发电计划,提出一种针对夏季空调负荷的预测方法。该方法通过寻找每个月的负荷基准,将负荷进行标幺化处理,再通过基于灵敏度的分析方法计算由温升效应带来的夏季空调负荷,该法有效消除了经济波动、拉闸限电等不确定因素的影响。利用该方法分析了2008—2014年广西电网的夏季空调负荷,并提出了基于改进的负荷曲线法,其结果进一步验证了基于标幺化负荷灵敏度法的有效性。     

调温负荷的估算方法及影响因素研究

调温负荷包括夏季降温负荷和冬季采暖负荷,已成为电网负荷屡创新高的主要原因。准确把握当地调温负荷特性及其变化趋势对于迎峰度夏工作的顺利完成具有重要意义。首先采用基准负荷比较法,估算了四川地区夏季及冬季典型月的调温负荷;其次通过相关性及敏感性分析,评估了主要影响因素的影响程度;最后综合灰色预测法及回归法,预测了未来四川地区调温负荷的变化趋势。结果表明,调温负荷与气温及空调保有量密切相关,且与后者相关性更高。电力消费观念发生改变,人们对高温和低温的耐受力下降。夏季降温负荷及冬季采暖负荷对气温的敏感性存在较大差异,对空调保有量的敏感性较为接近。随着城镇化率及空调保有量的逐年提升,预计2013年四川地区调温负荷仍维持在高水平。     

地区夏季供电负荷的研究

本文通过调度负荷和营销电量数据统计分析,研究地区夏季高温供电负荷的固有特性,提出了供电负荷四季变化规律模型,为地区高温空调负荷预测提供一种有效的方法,为各级电网建设项目提供依据,有效保障迎峰度夏期间的电力供应。     

重庆电网夏季高峰负荷特性分析及优化措施

夏季高峰负荷的急剧增长已经成为重庆电力紧缺的重要因素,仅增加供配电设备用于解决设备重过载会造成电网备用容量过大,变压器设施空载损耗增加,设备利用率低下等问题。本文通过重庆地区历史负荷、气象等相关数据,分析了电网尖峰负荷持续时间、降温负荷及夏季高峰负荷行业构成情况。研究结果表明:该地区夏季高峰负荷持续天数少,单日持续时间长,夏季高峰负荷主要由居民降温负荷构成,温度是夏季高峰负荷的主要影响因素。在此基础上,提出局部电厂调峰、电力需求侧响应的优化措施,从而提高电网运行效率和负荷率。