综合气象指数对电力负荷的影响分析_杜彦巍

吉林省电力行业气象服务效益评估分析摘要：文章以电力行业为效益分析对象，调查和了解了吉林省电力行业气象服务需求，通过邀请专家、确定电力行业主要生产过程等环节，分析统计吉林省电力行业有影响的气象要素敏感度、临界值、有效预报时段等指标，针对吉林省电力行业开展的电力气象服务进行了效益分析评价工作，得到2010年吉林省电力行业气象服务贡献率为0.1728%，气象服务效益值为6125万元。

关键词：气象服务；效益；贡献率1 2010年1-9月电力行业吉林省情1.1 2010 年1-9月份全省全社会用电量完成情况2010年9月份，吉林省全社会用电量完成46.62亿千瓦时，同比增长12.88%，与去年同期相比增速提高7.76个百分点。

1-9月份累计完成420.99亿千瓦时，同比增长12.42%，与去年同期相比增速提高13.29个百分点。

1.2 2010 年1-9月份全省电力供应完成情况其中：水电机组：当月发电量完成13.71亿千瓦时，同比增长336.60%。

1-9月份累计完成82.70亿千瓦时，同比增长101.51%；火电机组（含燃气、秸秆、垃圾、余热）：当月发电量完成40.02 亿千瓦时，同比增长7.41%。

1-9月份累计完成379.80亿千瓦时，同比增长12.04%；风电机组：当月发电量完成2.57亿千瓦时，同比增长27.20%。

1-9月份累计完成21.93亿千瓦时，同比增长39.85%。

通过以上数据可以看出，目前吉林省电力行业主要还是以火力发电和水力发电为主，2010年水力发电增长速度较快，风能发电通过近几年的持续发展也已初具规模。

2 2010年电力行业气象服务效益评估2.1 确定专家组阶段本次电力行业气象服务效益评估邀请了中电投吉林核电项目筹备处、吉林省电力有限公司、华能发电吉林有限公司、长春市供电公司、长春市超高压局、丰满发电厂六家电力部门的25位专家。

2.1.1 电力专家所属生产环节构成包括电力生产、电力调度、电网运营、电网维护和电力建设等，其中，电网运营、电力生产环节专家比例最高，分别达到32%和28%，总数达到60%，其次是电力调度环节，所占比例达到20%。

春灌期气象条件对河北省南网日用电负荷峰值的影响曲晓黎;赵娜;张金满;武辉芹;张成伟【摘要】采用2007-2010年河北省南部电网日用电负荷峰值数据和逐日气象观测资料,分析河北省南部电网日用电负荷峰值的年分布特征和春灌期逐日变化特征.结果表明:河北省南部电网日用电负荷峰值每年呈现出“三高峰,两低谷”的特征,高峰分别对应河北省春灌、夏季高温和冬季采暖前后;用电低谷出现在春节和国庆假期.冬小麦的返青水和棉花白地浇灌对用电负荷影响显著.区域性强风和降雨会造成用电负荷峰值明显下降.将春灌期日用电负荷峰值变化幅度进行等级划分.运用相关分析法和多元回归方法,分析春灌期日用电负荷峰值变化幅度与气象因子的相关关系,建立基于气象条件的河北南网全区日用电负荷峰值变化幅度的预报模型,经检验,该模型在日常电力调度业务中具有应用价值.【期刊名称】《气象与环境学报》【年(卷),期】2013(029)005【总页数】5页(P154-158)【关键词】春灌期;日用电负荷峰值;变化幅度;预报模型【作者】曲晓黎;赵娜;张金满;武辉芹;张成伟【作者单位】河北省气象服务中心,河北石家庄050021;河北省气象服务中心,河北石家庄050021;河北省气象服务中心,河北石家庄050021;河北省气象服务中心,河北石家庄050021;河北省气象服务中心,河北石家庄050021【正文语种】中文【中图分类】P49引言随着国民经济发展和人民生活水平的提高，春季灌溉、夏日高温和冬季采暖等用电量越来越大。

研究表明，电力负荷与气象条件有密切关系。

栗然等［1］采用灰色关联理论分析京津唐电网电力日峰荷与实感温度、温湿指数、风寒指数和舒适度指数的关系，并采用支持向量机算法对电力日峰荷进行预测。

杜彦巍等［2］引入4种气象指数来衡量气象因素对电力负荷的影响，发现舒适度指数相对于温度能更好地反映电力负荷的变化。

有较多研究［3－9］分别就天津、辽阳、桂林、华中、福州和沈阳等地的用电负荷与气象因子的关系进行分析并建立相应的预测模型。

上海市电力负荷与气象因子关系及精细化预报
刘红亚;曹亮
【期刊名称】《应用气象学报》
【年(卷),期】2013(024)004
【摘要】电力负荷预测是电力调度的重要参考依据,气象条件对电力负荷有重要影响.利用上海市2004-2008年15 min 1次的电力负荷资料和宝山气象站(区站号58362)同一时段3h1次的气象观测资料,对上海市电力负荷特征进行分析,发现不同温度区间和不同天气类型电力负荷的日变化特征有明显差别.采用逐步回归方法得到各温度区间日平均气象负荷率的预报方程,通过系数订正,得出不同天气类型的逐时负荷预报.2009年试报结果显示:采用预报日前3d的趋势负荷平均值作为预报当日的趋势负荷值,得到的日平均负荷预测值的误差最小,约为3.6％；非工作日日平均负荷的平均预报相对误差比工作日大；日平均气温超过18℃时,工作日日平均负荷的预报误差较小；低于18℃时,预报误差明显增大；逐时负荷平均预报误差约为4％.
【总页数】9页(P455-463)
【作者】刘红亚;曹亮
【作者单位】上海中心气象台,上海200030;上海市电力公司调度控制中心,上海200041
【正文语种】中文
【相关文献】
1.电力负荷与气象因子的关系研究 [J], 兰雅萍;黄月清;杨锡琼;
2.北京市夏季日最大电力负荷与气象因子的关系 [J], 李琛;郭文利;吴进;金晨曦
3.辽宁省日最大电力负荷与气象因子的关系 [J], 王迪; 林毅; 王鹏; 张婉莹; 孙婧
4.辽宁省日最大电力负荷与气象因子的关系 [J], 王迪; 林毅; 王鹏; 张婉莹; 孙婧
5.西安市日最大电力负荷率与气象因子相关关系分析预报模型的建立 [J], 浩宇;管靓;张曦;沈姣姣;高红燕
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短期负荷预测中实时气象因素的影响分析及其处理策略短期负荷预测中实时气象因素的影响分析及其处理策略随着经济的快速发展，电力需求逐年增加。

为了满足用户对电力的需求，并保持电力供需平衡，短期负荷预测变得越来越重要。

然而，由于各种自然因素的干扰，特别是气象因素的影响，负荷预测存在一定的不确定性。

因此，分析实时气象因素对负荷预测的影响，并采取适当的处理策略，可以提高短期负荷预测的准确性和可靠性。

一、实时气象因素对负荷预测的影响分析气象因素是影响负荷预测的重要因素之一。

各种气象因素如温度、湿度、风速、日照时数等直接或间接地影响负荷的大小。

下面我们将具体分析几种常见的实时气象因素对负荷预测的影响。

1. 温度对负荷的影响温度是影响负荷的最主要因素之一。

在夏季，随着温度的上升，人们通常会使用空调等电器来降低室内温度，从而导致负荷的增加。

反之，在冬季，由于降低室内温度的需要，负荷会有所下降。

因此，在短期负荷预测中，温度的变化对负荷预测的准确性具有重要的影响。

2. 湿度对负荷的影响湿度是另一个重要的气象因素。

湿度的变化会直接影响人们的舒适感和需求。

例如，在高湿度的环境下，人们可能更倾向于开启空调等设备来调节室内湿度，从而增加负荷。

因此，负荷预测的准确性需要充分考虑湿度的变化。

3. 风速对负荷的影响风速是另一个重要的气象因素，特别是对风力发电等含风装置而言。

在风速较大的情况下，风力发电厂的发电量会增加，从而导致负荷的减少。

相反，在风速较低的情况下，风力发电的发电量会减少，负荷将会增加。

因此，考虑风速的变化对负荷预测具有一定的重要性。

4. 日照时数对负荷的影响日照时数是太阳能发电的重要指标。

在晴天和阳光充足的情况下，太阳能发电的发电量会增加，从而导致负荷的减少。

相反，在多云或阴天的情况下，太阳能发电的发电量会减少，负荷将会增加。

因此，在负荷预测中，需要充分考虑日照时数的变化。

二、实时气象因素的处理策略为了准确预测负荷，提高电力供应的可靠性，需要采取有效的处理策略来考虑实时气象因素的影响。

北京市夏季电力负荷逐日变率与气象因子关系张自银;马京津;雷杨娜【期刊名称】《应用气象学报》【年(卷),期】2011(22)6【摘要】利用2006年1月-2010年9月北京市逐日整点电力负荷和逐日气象资料,采用数理统计方法定量分析了北京市夏季电力负荷逐日变率与主要气象因子的关系.结果表明:与最大电力负荷显著相关的气象因子为温度、风速和空气湿度,其中与日最低气温相关性最高(相关系数为0.65,显著性水平为0.001),当日最低气温高于18℃(或日最高气温高于26℃)时,其对日最大电力负荷的1℃效应量约为39.7×107W.相对于温度单个因子,同时反映温度和相对湿度综合作用的闷热指数与最大电力负荷的关系更为密切.%Power security with stability is essential for normal operations of modern cities which guarantee industrial productions, communication, transportations, daily lives and so on. For the specificities of modern grid (electric power system) , a local accident can spread to the entire electric grid instantaneously, and u-sually results in huge economic losses. The abnormal increase of power load can often cause an accident for the power grid. The power grid of Beijing is a typical receiving end grid, obtaining about two thirds of its demand from North China Power Grid. So an accurate prediction for the electricity load Beijing is very important for power dispatching and safety operation of the entire grid. However, the electricity load may be influenced by a combined effect of many complex factors, such as the industrial and agricultural productions, transportations,daily lives, weather and climate. The different factors may take different effects on the power load variability on various timescales. Major achievements are made through previous research, but it is still a challenge today to predict accurately the power load variability, especially in the daily time scales. A further and quantitative study on the daily power load variability and its main factors would be helpful for the precise prediction.Based on the daily electric power load and meteorological data of Beijing during the period from January 2006 to September 2010, an analysis is implemented with statistical method aiming for better understanding electric power load of Beijing and its main affecting factors in summer. The results indicate that temperature, wind speed and relative humidity are the major factors which are significantly correlated with the maximum electric power load in summer. Among these factors, the daily minimum temperature is the most influencing factor with a correlation coefficient of 0. 65 and significance at 0. 001 level. Considering the 1℃ effect for energy consumption, the daily maximum electric power load would increase 39. 7× 107W with temperature rising l℃ when the daily maximum temperature is higher than 26 ℃ , or when the daily minimum temperature is higher than 18 ℃. Using the statistical regression model can roughly predict the maximum power load fluctuations. It can provide some reference for the power allocation decision in advance. Moreover, the effects of temperature humidity index (Ith) on the variability of electric power load are also checked, where 7Th are expected to quantify the degree of human body comfort. The outcomes suggest that the ITH canimprove the explained variance of the daily maximum electric power load than a single temperature factor.【总页数】6页(P760-765)【作者】张自银;马京津;雷杨娜【作者单位】北京市气候中心,北京100089;北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京100875;北京市气候中心,北京100089;陕西省气候中心,西安710014【正文语种】中文【相关文献】1.气象因子对夏季电力负荷影响的分析 [J], 田白;林铍德;雷桂莲2.北京市夏季日最大电力负荷与气象因子的关系 [J], 李琛;郭文利;吴进;金晨曦3.河北省南部电网夏季电力负荷特征及与气象因子的关系 [J], 武辉芹;张金满;曲晓黎4.气象因子对夏季最大电力负荷的敏感性分析 [J], 任永建;熊守权;洪国平;程定芳5.南京市电力负荷特征及夏季极端负荷与气象条件关系 [J], 李艳;俞剑蔚;蔡芗宁;范晓青;黄琰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

气象学对电力供应与能源安全的影响气象学是研究大气变化和气象现象的科学，它不仅对天气预测和灾害预警有重要作用，也对电力供应和能源安全产生一定的影响。

本文将探讨气象学对电力供应和能源安全的影响，并分析其中的关联与应对策略。

一、气象学对电力供应的影响1. 天气变化与电力需求天气变化是电力需求波动的主要驱动因素之一。

例如，在夏季高温天气，人们会使用更多的空调和制冷设备，从而导致电力负荷增加。

而在寒冷的冬季，加热设备的使用也会增加电力需求。

因此，气象学在天气预测方面的准确性对于电力公司的运营和调度至关重要，可以帮助他们提前预测电力需求，并相应地调整供应计划，以确保电力供应的稳定性。

2. 气象灾害对电力供应的影响气象灾害，如台风、风暴、洪水和暴雪等，常常导致电力系统的中断和破坏。

强风和大雪可能导致树木倒塌、电线断裂等事故，而洪水可能淹没发电站和输电线路。

这些灾害往往会导致大面积的停电，给供电系统带来严重影响。

因此，电力公司需要根据气象学的预测和警报，提前采取防范措施，确保电力系统的抗灾能力，并随时做好应急准备。

3. 可再生能源与气象条件的关系可再生能源，如风能和太阳能，是未来能源发展的重要方向。

然而，它们受气象条件的限制较大。

风力发电需要适宜的风速，而太阳能发电则需要充足的阳光。

因此，对于可再生能源的开发与利用，气象学的预测和分析对于确定适宜的地点和时间至关重要。

只有在准确预测到风力和太阳能辐射的情况下，才能更好地规划和调度可再生能源的利用，提高电力供应的可持续性和稳定性。

二、气象学对能源安全的影响1. 能源生产的气象条件要求能源生产，如石油开采和天然气输送，往往受气象条件的限制。

例如，在海上石油开采中，风浪和海况对于作业的影响较大。

温度、湿度和海洋环境等因素也会对能源生产的成本和效率产生重要影响。

因此，对于能源生产企业来说，了解气象学的预测和分析是做好生产计划和风险管理的关键。

2. 气候变化与能源供应安全气候变化对能源供应安全产生了新的挑战。

⽓象因素对⽤电负荷的影响@知乎不理我··那我就⾃⼰整理吧····正⽂分割线--------------------------------------------------------------------------------------------------所谓电⼒负荷是指在某⼀时刻，电⼒系统中所有⽤电设备所消耗的功率的总和。

电⼒负荷预测是是保障电⼒系统稳定、经济运⾏的基础，其对电⼒系统规划也极其重要。

⽓象因素对于电⼒负荷的影响是复杂的，难以做出定量的描述，但它是电⼒负荷预测中的⼀个重要影响因素。

因此，本⽂参考⼀些资料⽂献，对天⽓之于电⼒负荷的影响做了简单的分析。

电⼒负荷按⽤电性质可分为：⼯业⽤电，农业⽤电，居民⽣活⽤电，服务业⽤电等。

其中⼯业⽤电受到⽓象因素的影响较⼩。

⽓象因素包括：最⾼最低⽓温，⽓压，湿度，天⽓类型（阴，晴，多云等），降⽔量，风⼒，风向等。

通过关联性分析可知，⼀般对负荷影响最⼤的⽓象因素是温度，其次是天⽓类型，降⽔量，风⼒。

1．温度随着空调的⽇渐普及，空调负荷所占的⽐重越来越⼤。

天⽓敏感负荷具有明显的季节性，在夏冬季变化⽐较⼤，⽽在春秋季变化⽐较平稳。

在炎热的夏季，负荷对温度最为敏感。

⽽在⽓温较低，供暖设备开始运⾏时，⽤电负荷也会随着⽓温的降低⽽增加。

举个栗⼦来⾃《国家电⽹报》的微博：【1775.95万千⽡！北京电⽹负荷第三次破历史纪录，40%⽤于降温】由于连⽇⾼温天⽓，前天11时35分，北京电⽹负荷达1775.95万千⽡，今年第三次刷新历史纪录，降温负荷约占全部负荷的40%。

电⼒公司呼吁市民节电，在11-12时和16-17时⽤电⾼峰时段，避免⼤功率电器同启，将空调设在26℃以上。

通过对散点图进⾏综合分析可知，最⾼温度和最低温度与负荷和电量之间的关系曲线⼤致呈倒置的马鞍状。

下图是⼭东省⽓温与负荷和电量之间的关联性⽰意图。

《短期负荷预测中实时气象因素的影响分析及其处理策略》篇一一、引言在电力系统的运行和管理中，短期负荷预测是一项至关重要的任务。

其准确性直接影响到电力系统的稳定运行和经济效益。

近年来，随着科技的发展和气候变化的复杂性，实时气象因素对短期负荷预测的影响愈发显著。

本文将重点分析实时气象因素对短期负荷预测的影响，并探讨相应的处理策略。

二、实时气象因素对短期负荷预测的影响1. 温度因素温度是影响电力负荷的重要因素之一。

在炎热的夏季，当气温升高时，空调等制冷设备的负荷会增加，从而导致电力负荷的上升。

相反，在寒冷的冬季，供暖设备的负荷会增加，也会使电力负荷上升。

因此，温度的实时变化对短期负荷预测具有显著影响。

2. 湿度因素湿度也是影响电力负荷的重要因素。

在潮湿的天气中，人们通常会使用除湿设备或加湿设备来调节室内湿度，这会导致电力负荷的增加。

此外，湿度还会影响人们的舒适度，从而影响电力负荷的需求。

3. 风速和风向因素风速和风向的变化也会对电力负荷产生影响。

例如，在风力发电占比较大的时候，风速的变化会直接影响风电的发电量，从而影响电力负荷。

此外，风向的变化还可能影响供暖或制冷设备的运行效率，从而影响电力负荷的需求。

三、处理策略1. 建立实时气象数据采集系统为了准确预测短期电力负荷，需要建立实时气象数据采集系统。

该系统可以实时收集温度、湿度、风速、风向等气象数据，为短期负荷预测提供准确的数据支持。

2. 引入先进的预测模型传统的短期负荷预测模型往往无法准确考虑实时气象因素的影响。

因此，需要引入先进的预测模型，如基于人工智能的预测模型、混合模型等。

这些模型可以更好地考虑实时气象因素的影响，提高预测的准确性。

3. 实施动态调整策略根据实时气象数据和预测结果，可以实施动态调整策略。

例如，在高温或高湿度的天气中，可以通过调整空调或除湿设备的运行策略来降低电力负荷；在风力发电占比较大的地区，可以根据风速和风向的变化调整风电设备的运行策略。

论文题目：电力负荷受气象因素的影响及短期电力负荷的预测姓名：李小强专业：电气化0807姓名：刘喆专业：电气化0807姓名：谢琳专业：电气化0807摘 要针对电力负荷易受气象因素的影响，本文通过对25天每天24个整点时刻的温度,相对湿度,气压,降水量,风向,风速和电力负荷的之间的关系的研究,得出了各种气象因素及综合气象因素对电力负荷的影响，得出了一般的影响规律，为短期负荷预测提供了理论依据。

利用多元线性回归对电力负荷做出了短期预测，分析了此模型的预测误差，并对预测结果进行了修正。

建立了一个较合理的电力负荷的特性分析体系。

研究时应用了散点图和相关性理论进行了分析，在相关性分析的基础上，利用回归理论建立了电力负荷与各气象因素的关系模型，从而为实时的定量的掌握负荷与气象因素的关系，提供了充分的理论依据。

在对电力负荷进行短期预测时应用了多元非线性回归，根据历史数据的变化规律寻找自变量与因变量之间的回归方程，确定模型参数，据此做出预测。

首先，为了研究综合气象因素对电力负荷的影响，我们先研究了单一的气象因素：温度，相对湿度，风速，气压，得出了每个因素与电力负荷符合的关系模型。

由图5-1（电力负荷与温度关系的散点图）可知，电力负荷与温度拟合的关系较好，呈现明显的二次相关性，利用回归理论，建立电力负荷与温度之间的二次回归模型，拟合结果为8.16551.1982.3)(2-+-=x x x f ；由图5-2（电力负荷与相对湿度的散点图）可知，气象负荷与相对湿度拟合的关系较好，呈现明显的线性相关性，利用回归理论，对各个时段建立了电力负荷与相对湿度之间的线性回归模型，且得出拟合结果为3.15827.4)(+-=x x f ；由图5-3（电力负荷与风速的散点图）可知，电力负荷与风速近似程线性相关，利用回归理论，建立电力负荷与风速之间的线性回归模型，拟合结果1.10968.77)(-=x x f ；由图5-4（电力负荷与气压的散点图）可见，电力负荷与气压近似程线性相关，利用回归理论，建立电力负荷与气压之间的线性回归模型，拟合结果为6.30944.4)(-=x x f ，从图形上分析可以将该拟合关系图线近似看作一条水平直线，从而可以认为气压对电力负荷影响不明显；由已知数据并分析可以得出电力负荷与降水量和风向关系不大（或者关系不明显），我们即假设电力负荷与其无关，以简化分析过程。