南疆和田地區電力負荷特征及與氣象因子關系

陶文德

（蘭州交通大學，甘肅蘭州 730070）

0.引言

電力負荷指的是電力需求量，即單位時間內電力的用電量，主要指的是某一瞬間內，供電地區電力系統能夠承擔的功率值。南疆和田地區的電網以新能源發電為主，在日照充足地區建立了多個能源發電站，主要以農業負荷為主[1-2]。隨著經濟的進一步發展，其用戶的用電量需求有所增加，電力負荷和電網的備用容量進一步增大，產生的電網指標發生了相應變化[3-4]。在城鎮化的不斷推進下，該地區出現了快速增長的用電需求，產生了較為明顯的峰谷電壓差，不斷加劇該地區的用電供需矛盾，嚴重威脅電力系統的穩定安全運行，使得電力市場的分析和預測能力有所下降[5-6]。

本文在此基礎上，選擇合適分析方法對南疆和田地區的電網負荷特征進行分析，主要研究其與氣象因子的關系，充分掌握區域電網的負荷發展趨勢，為提高電力系統的運行標準提供理論依據，保證各類電力設備的使用時間和效率。

1.實驗準備

根據南疆和田地區的行業發展規律，選取影響電力負荷變化最直接的生產行業，其中農業區作為生產指標的貢獻較大因素，其農業灌溉產生的電力負荷占該區的70%。在分析不同影響因素對電力負荷變化中，調取來自農業局的真實數據，年限為2019—2020年的逐時資料，包括負荷對應時段內的氣溫、相對濕度以及氣壓等氣象資料，排除掉檢修等特殊情況，具體數據如圖1所示。

圖1 年平均電力負荷變化情況

根據圖1中內容所示，在選擇的調查年份中以每年的4月份開始，電力負荷出現變化，并在10月份之后變回平穩狀態，并在次年的6月份出現高峰狀態。以上情況符合當地的農業生產，基本上表示從春耕開始到農忙結束這一階段，電量的需求隨之產生變化，說明選取的資料數據較為真實。以對應時間段內的相關參數資料，整理其24小時內的具體數據，如圖2所示。

圖2 相關氣候因素日變化情況

根據圖2中內容所示，氣候因素的變化情況存在自身規律，主要為在相對濕度的條件下，其對應溫度的變化較為平緩，一般情況下相對濕度越高對應的氣候溫度越低。以采集到的資料信息按照最大溫度值、最低溫度值、以及最大負荷和最小負荷的調取，選取合適的關聯分析方法進行測試。

2.實驗過程

2.1 建立電力負荷周期預估模型

在選擇的近兩年南疆地區的電力負荷數據中，通過2級標準化處理初步得到，其去除周期變化后的數據預估值，通過周期預估模型建立其與氣象因子相關關系，選擇日最高溫度進行驗證，分析電力負荷特征與所在氣象因子之間的聯系[7-8]。以聚類分析方式選擇不同時段內的最高溫度，對數據與變量之間的相似度進行測量，可以按照不同的距離公式計算，表達式為：

公式中：將采集到的電力數據s歸類為集合用h來表示；在數據要測量的變量d中包含相對距離，用asd來表示。設定每個數據與變量之間存在相關回歸參數用f表示，利用樣本數據與變量之間的相似度進行距離計算，能夠得出不同變量對數據的影響范圍程度。以最短距離為目標數據的參考指標標準，設定影響電力負荷變化的氣候因素。

2.2 設定電力負荷變化指標

綜合需要分析的兩個資料信息，在氣候因素中能夠直觀看出聯系性的因子為溫度，基本上隨著溫度的增加其電力負荷會產生壓差變化。綜合上述分析可知電力負荷主要受溫度響應，在不同季節內氣溫的變化情況不一致，產生的溫度幅度變化也不一致。根據采集到的氣象數據結果顯示，南疆地區的最高溫度出現在每年的7月份，其中最大電力負荷與溫度的分布情況，如圖3所示。

圖3 最大電力負荷與溫度分布情況關系示意圖

根據圖3中內容所示，以南疆的天氣變化為變量，選擇不同月份對應的電力負荷進行分析，在最高溫度和最低溫度的影響下，其產生的電力負荷數值不盡相同。在溫度超過26℃時，電力負荷會急速增加，導致南疆地區的電力負荷增大。因此，將溫度設定為影響電力負荷變化的指標之一，圍繞影響溫度變化的因素，對電力負荷特征的變化情況進行測試，根據對氣候溫度影響強烈的因素濕度作為對照，以降水量作為濕度評判標準，分別驗證不同溫度情況以及降水模式下，南疆和田地區電力負荷的變化情況。

3.測試結果分析

3.1 溫度因素與電力負荷的關系測定結果

根據影響電力負荷的選定指標來看，南疆和田地區屬于新疆較為發達的地區，其內部農業占據主要生產力，以其電力負荷的增長情況驗證不同溫度變化下，對應電力負荷的增長情況。以預測模型中的周期變化顯示，歷史數據中在農忙階段的電力負荷持續上漲，選擇電力負荷最高的7月份為測試周期，其對應的初始溫度為26℃。為進一步檢驗超高溫度對電力負荷的影響，以每個1℃為電力負荷增加的測試條件，在初始溫度設置為26℃時，依次增加相對溫度進行多輪回歸測試，具體電力負荷值如表1所示。

表1 增溫效應下電力負荷變化情況（kW）

根據表1中內容所示，在隨著溫度增加的情況下，電網的電力負荷值持續增加，以多輪統計結果來看，在最高溫度的前提標準下，每升高1個溫度系數指標，其最大電力負荷值會增加100kW，說明氣象因子中溫度因素與電力負荷呈正向相關關系。

3.2 降水因素與電力負荷的關系測定結果

在相同節氣內氣溫的變化主要受太陽輻射影響，按照采集到的資料信息，將新疆地區的天氣情況作出統計。發現其夏季的氣溫變化較為明顯，主要受到降水影響，根據不同時段的光照情況，將采集到的信息數據分為4種類型，分別為全天降雨、上午降雨、下午降雨以及全天無降雨。按照全天24h的數據采集標準，將不同類型下的對應溫度進行繪制，具體情況如圖4所示。

圖4 降水模式與氣溫變化關系

根據圖4中內容所示，在不同類型的降水模式下，每日的最高溫度產生時段不一致，以不同類型的降水類型為基準，進一步驗證其與電力負荷的關系，對降水截止后的電力負荷值進行統計，綜合上述情況進行分析，對應的電力負荷情況，如表2所示。

表2 不同降水類型下電力負荷數值統計結果（kW）

根據表2中內容所示，最大電力負荷值出現在了全天無降水類型中，最小電力負荷值出現在全天降水類型中，其中上下午降水類型產生的電力負荷數據基本一致。主要是隨著降水的影響，其對應的溫度會隨之產生變化，全天不降水情況下，南疆和田地區的日照時間會增加，地表溫度會增高，使得電力負荷增加，反之在降水過程中對應的日照時間較少，產生的電力負荷值對應較低。

綜合結果來看：降水對溫度會產生影響，主要呈現負相關變化，而溫度對電力負荷的影響呈現正相關變化，所以降水與電力負荷的影響也呈現負相關變化。

4.結語

本文在采集南疆和田地區近年的歷史數據中，對氣象變化和電力負荷情況進行了有效統計，根據提取到的電力負荷變化指標建立周期預估模型，在相關因素的關聯方法下，對該地區的電力負荷特征和氣象因子關系進行分析。實驗結果來看：在2個信息資料的分析基礎上，對溫度因素和降水因素進行了回歸關聯，得出電力負荷會隨溫度的升高而增加，二者呈現正相關性；降水會對溫度產生負相關影響，因此降水條件下電力負荷的降低，呈現負相關性。但由于本人時間有限，在研究過程中只分析了最高溫度對電力負荷的影響，沒有對最低溫度和平均溫度進行檢測，結果具有一定偏差性。后續研究中會綜合考慮溫度變化情況，以此完成南疆和田地區的電力特征分析，為其電力行業的發展提供科學理論支持。