不同时间尺度下气象因子对电网负荷预测的影响

为定量分析气象因子与电网负荷之间的关系,利用2016～2018年华中咸宁地区逐日96点负荷、日最大电力负荷、日最小电力负荷和同期该地区国家气象观测站气象资料,利用计量经济学中Granger因果关系检验气象条件与电力负荷之间的关系,采用多元回归方法通过多种方式建立负荷预测模型,并对模型进行检验。结果表明,日平均气温是电力负荷的Granger原因,日平均气温不仅在短期内对电网负荷有着显著影响,在长期时效内仍有较明显的影响。考虑气象因子影响时,两种方案的准确率均有所提高,方案2的提高量比方案1最高提高0.79%;平均绝对百分比误差均有所减少,方案2的减少量比方案1最高减少0.33%。test2-a模型在不同时间尺度下预测准确率普遍高于95%,平均绝对百分比误差基本小于8%,敏感性分别为5.3%、5.8%、3.3%,模式达到最优。     

基于多气象因素混合回归的重庆地区夏季日最高负荷预测

鉴于利用短期负荷对气象的响应进行负荷预测能部分反映负荷形成的物理机制,基于主要气象因子与负荷的强相关性,采用混合回归方法模拟不同星期类型日最高负荷,并考虑积温效应和降雨对负荷的特殊影响,建立相应的修正函数对模拟结果进行修正,从而得到完整的能用于短期日最高负荷预测的多气象因素混合回归模型。对重庆地区日最高负荷的模拟与预测结果表明,率定期模拟平均误差为4.35%,在积温效应和降雨修正后,平均误差分别降至4.19%、4.01%;率定好的模型预测平均误差为1.99%,验证了模型具有可靠性和有效性。