高溫天氣對淮北用電負荷的影響及預(yù)測模式研究

姚雷　陳玉琪　顧檢選　姚永明　賀道明　楊恒云

摘要：本文利用2011-2015年（5-9月）氣象要素和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，結(jié)合淮北電網(wǎng)提供的實測高溫負荷資料，通過多元回歸方程定量預(yù)測方法，分析高溫對負荷影響的氣象因子，建立高溫天氣對淮北電力負荷預(yù)測模式，應(yīng)用先進的負荷預(yù)測理論和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，以計算機語言編程軟件，并且運用2015年氣象和高溫負荷實測值反復(fù)對比試驗；其研究結(jié)果是：軟件預(yù)測值準確率達96.3%（去掉突變值）以上，全省首例。課題成果為本地區(qū)電力部門提高用電率，用電安全性，節(jié)約能源，合理調(diào)度，提高經(jīng)濟效益等方面提供了強有力的依據(jù)和技術(shù)保障；以省為單位，每年增加經(jīng)濟效益數(shù)億元；并且提高了氣象為電力高溫負荷預(yù)測服務(wù)準確率，成果應(yīng)用預(yù)期前景有著明顯的經(jīng)濟效益和社會效益。

關(guān)鍵詞：高溫負荷；預(yù)測模式；應(yīng)用軟件

0 引言

電力負荷是根據(jù)系統(tǒng)運行特性、增容決策、自然條件與社會影響等諸多因數(shù)，在滿足一定精度要求的條件下，確定未來某特定時刻的負荷數(shù)據(jù)。電力負荷預(yù)測是電力系統(tǒng)中的一項重要考核管理工作，負荷預(yù)測工作的水平，已經(jīng)成為衡量一個電力企業(yè)的管理是否走向現(xiàn)代化、科學化的顯著標志之一。精確的負荷預(yù)測，尤其是短期負荷預(yù)測對電力系統(tǒng)的生產(chǎn)安排、經(jīng)濟調(diào)度和安全運行都起著十分重要的作用。電力負荷預(yù)測模式研究，近年來受到氣象部門和電力系統(tǒng)的高度關(guān)注。劉建等選用適宜本題所需要的負荷預(yù)測模式從氣候變化對江蘇省城市用電影響方面進行了分析，指出夏季高溫異常是居民和城市系統(tǒng)用電增加的重要氣候因子。袁順全等從我國能源結(jié)構(gòu)變化方面分析了氣候變化對電力的影響。張立祥等的研究得出供電量與氣象條件顯著相關(guān)的時段，并分月建立了供電量的預(yù)測模式。杜彥巍等引入實感溫度、溫濕指數(shù)、寒濕指數(shù)、舒適度4個綜合氣象指數(shù)來分析氣象因素對電力負荷的影響，并對電力負荷與降水量進行了定性分析。另外，還有吳熳紅、楊繼旺的幾種電力負荷預(yù)測方法及其比較，王芳芳的負荷預(yù)測模式的建立及基于回歸分析法的負荷預(yù)測，等等。以上的研究表明：電力負荷對氣候、季節(jié)和天氣的變化比較敏感，不同區(qū)域的氣候以及當?shù)毓まr(nóng)業(yè)生產(chǎn)的特點不同，氣象條件對電力負荷的影響特征也不同。負荷預(yù)測模式雖然多種，更重要的是要選用適宜本題所需要的負荷預(yù)測模式。本文分析高溫天氣對本地區(qū)用電力荷的影響關(guān)系，選用適宜本題所需要的負荷預(yù)測模式——回歸方程法，制作高溫負荷預(yù)測模式軟件，有針對性地提供專業(yè)氣象服務(wù)，對電力部門提高用電率、節(jié)約能源、安全用電、合理調(diào)度、提高經(jīng)濟效益有著重要意義。因此，本文分析淮北供電公司（2011-2015年5-9月）高溫日最大電力負荷與相應(yīng)日最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫、降水量、平均相對濕度、風速等氣象要素的相關(guān)性，得出高溫季節(jié)電力負荷的主要氣象影響因子和多元回歸定量預(yù)測模式方程，采用先進的預(yù)測模式理論方法和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，編程高溫負荷預(yù)測模式應(yīng)用軟件——軟件增加每年初始值修正，為今后電力負荷預(yù)測技術(shù)，專業(yè)氣象服務(wù)提供強有力的指導(dǎo)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

氣象數(shù)據(jù)選取定量化的基本觀測項目，即淮北氣象臺（2011-2015年5-9月）選用日最高氣溫（Tg），最低氣溫（Td），平均氣溫（T），降水量（r），平均相對濕度（Yn），風速（f）等氣象因子及電力負荷數(shù)據(jù)為淮北供電公司提供的日最大電力負荷數(shù)據(jù)實測值，采用相關(guān)處理技術(shù)和先進的理論分析方法，求出高溫負荷預(yù)測模式方程；為了提高高溫負荷預(yù)測準確率，先后補充增加了兩年的實測負荷值和氣象觀測資料，而且開發(fā)的高溫負荷預(yù)測模式軟件功能增加了查驗自動翻頁日歷和修正值功能，進一步提高了高溫負荷預(yù)測模式的準確率及應(yīng)用價值。研發(fā)的高溫負荷預(yù)測模式采用先進理論和數(shù)據(jù)處理技術(shù)方法，有效彌補了江蘇省高溫負荷預(yù)測技術(shù)與服務(wù)工作的不足，經(jīng)過2015年（6-8月）高溫負荷實測值的反演試驗證明，高溫負荷預(yù)測準確率達96.3%（去掉突變值）以上，全省首例；以省為單位對比計算，提高經(jīng)濟效益數(shù)億元，有著明顯的社會經(jīng)濟效益及項目研發(fā)前景。

2 氣候?qū)﹄娏ω摵捎绊懛治?/p>

淮北市地處中緯度地區(qū)，屬暖溫帶半濕潤季風氣候區(qū)。主要氣候特征是季風明顯，四季分明，氣候溫和；雨水適中，春溫多變，秋高氣爽，冬季顯著，夏雨集中。

淮北市夏季（6-8月）炎熱多雨，多吹東南風或東風，降水集中且強度大，日照充足。夏季平均氣溫為26.5℃，最高氣溫達41.1℃。降水量歷年平均475.3 mm，超過全年降水量的一半以上。淮北市主汛期也集中在夏季，同時夏季也是用電的高峰期。淮北供電公司擔負著淮北市三區(qū)一縣及周邊部分地區(qū)的工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人民生活供電任務(wù)。從淮北電力負荷時間序列圖（圖1）可以看出夏季用電高峰在6月上、中旬到8月中、下旬之間，該時段對應(yīng)的淮北氣候為高溫天氣，降水集中，光照和溫度變化強烈。基于高溫天氣做電力負荷預(yù)測研究，以期對淮北電力發(fā)展有指導(dǎo)性幫助。

電力負荷的影響因素多樣，政策改變和城鄉(xiāng)規(guī)劃及各大產(chǎn)業(yè)發(fā)展變遷都有可能影響全市用電情況，在保證基礎(chǔ)模態(tài)基無大變化的前提下，從氣候角度出發(fā)研究各氣象要素與電力負荷情況的相關(guān)性，可使夏季電力負荷預(yù)測的準確率的提高成為可能。

3 高溫負荷預(yù)測模式方程

3.1 2008年電力負荷對比曲線特征

圖2是2008年淮北電網(wǎng)逐日最大電力負荷變化及線性趨勢線。2008年6月6日-8月29日為高溫天氣時段，基本與往年一致。1-3月預(yù)測負荷與實際負荷趨勢基本一致，預(yù)測值略低，2月電力負荷值低，呈漏斗形；4月預(yù)測值略低；6-8月預(yù)測、實際負荷曲線基本一致；9-11月趨勢基本一致，預(yù)測值略低；12月兩值基本一致。因此，6-8月夏季預(yù)測模式為研究本區(qū)高溫天氣的負荷預(yù)測模式提供重要依據(jù)。

3.2 電力負荷預(yù)測方程

簽于電力負荷受地方經(jīng)濟發(fā)展、氣象條件以及不確定因素的影響，采用公式E=（Ei+Eq）+&來描述電力負荷值。其中Ei=bt+a（a為常數(shù)項，b為線性傾向值，t為時間）表示隨時間的增長、社會發(fā)展所引起電力負荷的變化項。Eq為受氣象條件所影響的電力負荷項，&為不確定因素引起的電力負荷變化項，由于&項影響較小，有時往往忽略不計。

電力負荷月、季節(jié)變化顯著，因此，分1-2月，3-5月，6-8月，9-10月，11-12月5個時間段分別建立電力負荷的氣象預(yù)測方程，選用日最高氣溫（Tg），最低氣溫（Td），平均氣溫（T），降水量（r），平均相對濕度（Yn），風速（f）等為氣象因子在不同月份的顯著相關(guān)性。5個方程入選的氣象因子個數(shù)不同，最少的9-10月選2個因子。最多的6-8月，11-12月選5個因子。方程（1）～（5）給出了2008年電力負荷氣象預(yù)測方程。

Eq=1145.1+0.166Td-1.984T-1.547Yn+2.87f 方程（1）

R=0.483×F=4.26×a=0.005

Eq=1147.3+0.955r-0.108T+0.273Tg+0.199Yn 方程（2）

R=0.478×F=4.17×a=0.005

Eq=573.3-0.769Tg+3.111×T+0.142Td+0.15r+0.003Yn 方程（3）

R=0.617×F=6.75×a=0.001

Eq=1288.2-0.566T-0.106Tg 方程（4）

R=0.534×F=8.872×a=0.001

Eq=1327.5-1.09 T-0.318Td+0.40r-0.257Yn-0.013 F 方程（5）

R=0.843×F=27.01×a O.00

根據(jù)（1）～（5）預(yù)測的2008年逐日預(yù)測最大負荷與負荷實況對比折線圖（圖2）可以看出：用電力負荷預(yù)測模式對淮北電網(wǎng)具有較好的預(yù)報能力，預(yù)報與實況變化趨勢基本一致。其中，1-3月預(yù)測與實況吻合，4月預(yù)測與實況比較，略有偏低，6-8月預(yù)測與實況變化趨勢一致，只是實際波動很大。9-12月預(yù)測與實況比較接近。

總體上說，預(yù)測模式對淮北電力負荷有比較好的預(yù)報能力，且冬半年預(yù)測效果好于夏半年。6-8月夏季高溫天氣（最高氣溫（Tg）、最低氣溫（Td）、平均氣溫（T）、降水量（r）、平均相對濕度（rh）等氣象因子）負荷預(yù)測值與實況變化一致，因此，方程（3）就是高溫負荷預(yù)測模式方程。

3.3 高溫負荷預(yù)測模式方程

高溫負荷預(yù)測模式回歸方程為

Eq=（573.3=c為常數(shù)項）-0.769Tg+3.111×T+0.142Td+0.15r+0.003Yn 方程（6）

檢驗方程式為

R=0.617×F=6.75×a=0.001

高溫天氣對淮北電力負荷預(yù)測模式方程（3）與2011-2015年5月-8月30日預(yù)測與實況在上升趨勢是基本吻合的，只是不確定因素（氣候變化、新農(nóng)村城市化建設(shè)等）有所增加。因此，檢驗時以實測值確定c值，找出電力負荷上升規(guī)律，為進一步研究和提高準確率做文章。

4 淮北高溫負荷預(yù)測模式及回歸分析法

4.1 最大負荷時間序列圖

從圖3日最大負荷時間序列圖分析3年（2011-2013年5-9月）最大電力負荷出現(xiàn)時間序列，不難看出，5月-8月30日為淮北市主汛期用電最大負載達到最大時段。

總結(jié)如下幾點：

（1）6月6日-8月30日，主汛期淮北市用電最大負載達到最大時段。

（2）整體趨勢：每年電力負荷逐年遞增，受城市現(xiàn)代化、新農(nóng)村建設(shè)進程逐年加快等原因影響。

（3）各年出現(xiàn)波動，峰值和谷值沒有明顯相同趨勢，根據(jù)各年天氣情況而不同。

4.2 負荷日較差時序圖

從圖4負荷日較差時序圖分析，得出如下幾點：

（1）6月15日-8月23日，淮北市用電力載出現(xiàn)最大波動時段。

（2）整體趨勢：電力負荷波動在夏季波動程度逐年增強，電力負荷不穩(wěn)定情況加劇，對電力部門的承載要求加大。

（3）各年出現(xiàn)波動，根據(jù)各年天氣情況而不同，沒有明顯規(guī)律。

4.3 各要素各年與最大負載的相關(guān)系數(shù)表

從表1不難看出各要素各年（2011-2015年）與最大負荷的相關(guān)系數(shù)不同，分析總結(jié)以下幾點：

（1）各要素各年與最大負荷“1”的相關(guān)系數(shù)都有所變化，但變幅不大。

（2）明顯顯示最高氣溫、平均氣溫、相對濕度是最大負荷的主要影響因子。其他氣象因子影響不大。

（3）最大負荷在各年受氣象因子變化影響，上升、下降的變幅不大，且明顯。

4.4 高溫負荷預(yù)測模式回歸分析法及軟件應(yīng)用

4.4.1 高溫負荷預(yù)測模式——回歸分析法

量化氣象因子貢獻，是開發(fā)淮北電力負荷氣象預(yù)測模式的基礎(chǔ)，利用數(shù)學建模及氣象統(tǒng)計模式分析，擬合淮北高溫電力負荷預(yù)測模式。

先將（2011-2015年5-9月）大量氣象觀測（因子）要素與淮北供電公司相應(yīng)時段實測電力負荷進行相關(guān)分析，利用主要影響氣象因子和次要影響氣象因子及降維數(shù)據(jù)處理技術(shù)，再做線性擬合回歸分析，得出主要影響氣象因子為平均氣溫和平均相對濕度。兩因子均通過I_iy<0.05的信度檢驗；另外，最高氣溫、最大風速、降水量均有不同程度的影響，線性擬合關(guān)系比較清晰，散點圖散點度比較好。

電力負荷預(yù)測模式相關(guān)分析法有多種（趨勢分析法、回歸分析法、指數(shù)平滑法、單耗法、灰色模型法、負荷密度法、彈性負數(shù)法等）。趨勢分析法是最流行的定量預(yù)測方法，它將已知的歷史資料數(shù)據(jù)擬合一條曲線，再選用線性多項式、對數(shù)、冪等數(shù)學模型來反映這條曲線，并按這個數(shù)字模型來測量未來某一時刻負荷測值。回歸分析法是在掌握大量觀測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用數(shù)理統(tǒng)計方法，建立因變量與自變量之間的回歸關(guān)系函數(shù)表達式（稱回歸方程式）Eq=573.30.769Tg+3.111×T+0.142Td+0.15r+0.003Yn。它依據(jù)事物內(nèi)部因素變化的因果關(guān)系，來預(yù)測事物未來的發(fā)展趨勢，因此，是適合本文需求的定量預(yù)測模式方法（其他方法略）。

從圖5和表2、表3分析得出：

（1）預(yù)測、實際負荷隨著溫度升高而升高，降低而降低；實際上溫度突然升高或者降低，預(yù)測負荷很難報準，過程性高溫的把握也是預(yù)測準確率低的原因。

（2）預(yù)測、實際負荷隨著溫度而變化，且周期性變化不明顯，但有明顯上升趨勢；根據(jù)實踐經(jīng)驗不斷總結(jié)，發(fā)掘相關(guān)因子的影響度，以待提高負荷預(yù)測準確率。

（3）通過I_iy<0.05的信度檢驗，得出主要影響氣象因子為平均氣溫和平均相對濕度。

（4）最高氣溫、最大風速、降水量均有不同程度的影響，線性擬合關(guān)系比較清晰，散點圖散點度比較好。

4.4.2 高溫負荷預(yù)測模式軟件修正值

通過對圖6、圖7四年的電力負荷序列進行分析發(fā)現(xiàn)，高溫在3 5℃-40℃之間時，規(guī)律性比較好，但平均氣溫（32.34℃）區(qū)間內(nèi)易出現(xiàn)突變值，誤差較大。當高溫超過40℃后，電力負荷降低，分析可能原因，是負荷轉(zhuǎn)移他用，或者是高溫停產(chǎn)、生活用電（應(yīng)用其他能源）、安全等的保護措施所致。另外，近年因城鄉(xiāng)建設(shè)和電力需求的變動，每年電力負荷都有不同程度的增長變化，所以需要每年進行初始值的修正。

4.4.3 高溫電力負荷預(yù)測模式軟件應(yīng)用

（1）軟件簡介。此課題軟件是采用5年（2011-2015年）氣象與電力負荷的實測資料，應(yīng)用先進的負荷預(yù)測理論和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，以計算機語言編程的軟件，并運用2015年氣象和電力高溫負荷實測值反復(fù)對比試驗。其實驗結(jié)果是：軟件預(yù)測值86%～99%準確率達96.3%以上，全省首例。課題成果為本地區(qū)電力部門提高用電率、用電安全性、節(jié)約能源、合理調(diào)度、提高經(jīng)濟效益等方面提供了強有力的依據(jù)和技術(shù)保障；以省為單位，每年增加經(jīng)濟效益數(shù)億元；并且提高了氣象為電力高溫負荷預(yù)測服務(wù)準確率，成果應(yīng)用預(yù)期前景有著明顯的經(jīng)濟效益和社會效益。

每年5月底以月平均實測負荷值（或下旬平均實測負荷值）輸入訂正一次，每年的第一個高溫日以當日實測負荷值輸入訂正一次（每年共兩次訂正就夠了，訂正值-60.7左右，準確率比較高）；其余的訂正值于每月自動訂正。訂正時出現(xiàn)“繼續(xù)”與“停止”，點擊“繼續(xù)”就可，出現(xiàn)“非···”點擊“確定”即可。

每年高溫季節(jié)（6-8月），每天上午根據(jù)氣象要素預(yù)報值（最高氣溫、平均氣溫、最低氣溫、平均相對濕度、降水、最大風速）輸入相應(yīng)的軟件窗口（降水、最大風速沒有數(shù)據(jù)輸入“0”），核實每個輸入數(shù)據(jù)無誤后，點擊“預(yù)測負荷”即可完成。

5 結(jié)論

（1）根據(jù)淮北地理環(huán)境和氣候特征，淮北夏季用電高峰在6月上、中旬到8月中、下旬之間，該時段對應(yīng)的淮北氣候為高溫天氣，降水集中，光照和溫度變化強烈。基于高溫天氣做電力負荷預(yù)測模式研究，以期對淮北電力發(fā)展有指導(dǎo)性的幫助。

（2）利用2011-2015年（5-9月）觀測氣象要素資料及降維數(shù)據(jù)處理技術(shù)，結(jié)合淮北電網(wǎng)提供的實測高溫負荷值，通過多元回歸分析高溫對負荷影響的氣象因子，建立高溫天氣對淮北電力負荷的預(yù)測模型方程式為Eq=573.30.769Tg+3.111×T+0.142Td+0.15r+0.003Yn；因為它的多元回歸方程式是依據(jù)事物內(nèi)部因素變化的因果關(guān)系來預(yù)測事物未來的發(fā)展趨勢，所以是適合本文需求的定量預(yù)測模式方法。

（3）高溫負荷預(yù)測模式總體趨勢：電力負荷逐年遞增，每年峰值和谷值沒有明顯相同趨勢，負荷在夏季波動程度逐年增強，不穩(wěn)定情況加劇，對電力部門的承載要求加大。因每年天氣情況不同，各年電力負荷出現(xiàn)波動，且沒有明顯規(guī)律。

（4）對5年電力負荷序列進行分析發(fā)現(xiàn)，高溫在35℃～40℃之間時，規(guī)律性比較好，但平均氣溫（32.34℃）區(qū)間內(nèi)易出現(xiàn)突變值，誤差較大。當高溫超過40℃后，電力負荷降低，分析可能原因，是負荷轉(zhuǎn)移他用，或者是高溫停產(chǎn)、生活用電（應(yīng)用其他能源）、安全等的保護措施所致。

（5）近年因城鄉(xiāng)建設(shè)和電力需求的變動，每年用電力負荷都有不同程度的增長，而且每年氣候變化總貢獻在波動中穩(wěn)定，所以需要每年進行初始值的修正。

（6）開發(fā)的高溫負荷預(yù)測模式軟件功能增加了查驗自動翻頁日歷和修正值功能，進一步提高了高溫負荷預(yù)測模式的準確率及應(yīng)用價值。研發(fā)的高溫負荷預(yù)測模式采用先進理論和數(shù)據(jù)處理技術(shù)方法，有效彌補了江蘇省高溫負荷預(yù)測技術(shù)與服務(wù)工作的不足，經(jīng)過2015年（6-8月）高溫負荷實測值的反演試驗證明，高溫負荷預(yù)測準確率達96.3%（去掉突變值）以上，全省首例。以省為單位對比計算，提高經(jīng)濟效益數(shù)億元，有著明顯的社會經(jīng)濟效益及項目研發(fā)前景。

本文對淮北高溫負荷預(yù)測模式研究及軟件應(yīng)用，為本區(qū)電力部門提高用電率、生產(chǎn)安排、安全運行、節(jié)約能源和經(jīng)濟合理調(diào)度，進行氣象專業(yè)預(yù)報服務(wù)有著重要的指導(dǎo)意義。