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气象因素对淮北市电力负荷的影响及其预测研究
Effects of meteorological factors on electrical load and the forecasting of electrical load
文献类型:期刊文章
WANG Fu-hua;ZHOU Hou-fu;ZHANG Ping;JIN Ji-bin;SUN Jin-he;WANG Su-yao(Huaibei Meteorological Service,Huaibei 235037,China;Anhui Institute of Meteorological Sciences,Hefei 230031,China;Anhui Province Key Lab of Atmospheric Sciences and Satellite Remote Sensing,Hefei 230031,China;Huaibei Power Supply Company,Huaibei 235000,China)
机构地区:[1]淮北市气象局,安徽淮北235037 [2]安徽省气象科学研究所,安徽合肥230031 [3]大气科学与卫星遥感安徽省重点实验室,安徽合肥230031 [4]国网淮北供电公司,安徽淮北235000
基 金:安徽省公益性科研项目(1604f0804002);安徽省气象局科技基金(KM201709)共同资助。
年 份:2020
卷 号:36
期 号:4
起止页码:104-111
语 种:中文
收录情况:JST、ZGKJHX、普通刊
摘 要:利用2012—2016年安徽省淮北市逐日用电负荷和气象要素数据,采用相关分析、回归分析、曲线拟合等统计方法,分析用电负荷的季节变化、周末/节假日效应变化规律,提炼主要气象影响因子并分析温度对负荷的1℃效应和负荷对最高温度的敏感性,构建趋势负荷和趋势方程,介绍将周末/节假日效应应用于气象负荷提取和不同预测模型的建立,采用趋势法建立逐日负荷预测的多元回归方程和曲线拟合方程,并针对趋势法的弱点提出2日增量法,建立相应的预测模型,其中2日增量法预测模型的历史拟合率和2017年试报应用均达到96%—97%,比趋势法高2%—3%,比目前的考核要求高4%—5%,提高了负荷预测精度。
关 键 词:趋势负荷 气象负荷 周末效应 趋势法 2日增量法
分 类 号:P468[大气科学类]
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引证文献:
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