夏季电网最大负荷与气温的相关性分析

杨思琪

（湖北省宜昌市夷陵中学1608班，湖北 宜昌 443005)

夏季电网最大负荷与气温的相关性分析

杨思琪

（湖北省宜昌市夷陵中学1608班，湖北 宜昌 443005)

本文通过对宜昌电网夏季负荷和温度之间的相关性，分析二者之间的内在联系，从而进一步认识和掌握电网负荷结构，更好地了解电网负荷特性、更加有针对性的预测夏季电网负荷走势，为电力运行管理提供理论参考。

空调负荷；负荷特性；运行管理

通过统计分析宜昌电网近年来的电网负荷数据，得出气温是影响电网负荷变化的最大因素。本文拟在探索温度与电网最大负荷之间的关系，建立数学模型，较准确预测高温大负荷时段电网负荷的走势，帮助电力企业根据天气和用电负荷特性安排好电力生产，做好电力电量平衡，为社会提供优质服务。

1 分析相关性的方法

为了准确地确定出气温对电网负荷的影响，就需要对两者的关联程度进行分析，其主要分为两部分，即系统基础负荷与温度敏感负荷。系统基础负荷为工业负荷与城乡基本用电负荷，不受季节天气影响；温度敏感负荷为降温和采暖负荷，这一部分负荷受季节天气影响较大。相关性分析主要用来对温度敏感负荷进行描述。在对电网最大负荷以及气温之间的关系进行描述时，将其分别用X、Y、T来进行表示，三者的相关系数使用b来表示，则其具体的计算如下所示：

Y=A+b（X-T）

Y为最大负荷，A为温度不敏感负荷（常数），b为温度敏感系数（常量），X为当日最高气温，T为当日最低气温；b（X-T）构成了温度敏感负荷。经过计算之后，对b的结果进行分析，其计算值为正数，则表明两者呈正相关的关系，反之为负相关。当其与实际负荷的绝对值越小，则表明精准度越高。

2 分析过程

2.1 处理数据

以湖北省宜昌地区2016年其夏季电网负荷与气温的数据为例，进行相关性的分析。宜昌电网日负荷曲线可分为峰、平、谷三段，且峰、谷随季节的变化出现的时间有所不同。夏季一般7:30～9:30时、20:00～22:30时为峰段，3:00～6:30、17:00～18:00时为谷段，其余为平段；冬季一般8:00～10:00时、18:00～21:00时为峰段，2:00～7:30、12:00～14:00时为谷段，其余为平段。2016年最大负荷出现在夏季的7月份。从7月中旬开始宜昌天气持续高温，7月25日最高气温达到了37.9℃输送带，用电负荷不断升高，当日最大用电负荷275.93万kW，创历史新高；26日用电负荷达年内最高276.64万kW，当日用电量5923万kW·h，最大用电负荷及日用电量双创历史新高。最低负荷出现在2月份，也就是春节期间，这和往年情况相一致。于是挑选了4个季度的典型日，根据其相关负荷和温度，绘制出了图1所示的曲线，具体见表1和图1、2。

表1 季度典型日负荷明细表 单位：负荷/万kW，温度/℃

图1 季度典型日负荷曲线（万kW）

由图可见，宜昌电网平均负荷在180万kW左右，冬、夏两个季度负荷较高，春、秋季负荷相对较小，主要是受降温和取暖负荷的影响。气温与最大负荷在变化趋势上呈现出了相同的趋势，以春秋两季的平均温度为基准，夏季温度上升幅度最大，其负荷也最大；冬季温度降低幅度仅次于夏季，其负荷比夏季负荷低，比春秋两季负荷高。因此可以直观地看出其具有的相关性，由于其曲线的形状相似度较大，为了对其进行准确地判断，就需要对其相关的系数进行计算。

图2 每月日均温度曲线

2.2 计算系数

取春秋两季平均气温为温度基准，即12.5℃；春秋两季平均负荷与四季平均负荷180万kW接近（春季173、秋季182万kW），计算结果如表2所示。

表2 电网最大负荷与夏冬季气温的关系 单位：负荷/万kW，温度 /℃

根据表2可见，夏冬季平均气温与电网平均负荷的相关性最大，即平均温度超过12.5℃以后，温度每升高1℃，平均负荷在180万kW的基础上增加2.56万kW。为了保证结果的准确性，专门对2014以及2015年的结果也进行了分析，计算的结果与2016年一致，因此可以说明影响电网平均负荷的最主要因素是当季平均气温。

3 夏季气温变化与最大电网负荷的关系

3.1 模型拟合

为了更准确地确定出以上两者的变化规律，在进行负荷预测时，可将最大负荷分为两部分：温度敏感负荷和温度不敏感负荷。具体的拟合公式如下所示：

Y=A+b（X-T）

式中Y为最大负荷，A为温度不敏感负荷，b为温度敏感系数，X为当日最高气温，T为当日最低气温；b（X-T）构成了温度敏感负荷，这部分的预测成为总负荷预测的关键。

3.2 灵敏度分析

根据上式所示，选取2016年7、8月中温度达到34℃以上的天数，其平均日负荷为210万kW，即温度不敏感负荷A为常数210。可以计算出最大电网负荷的增幅，即灵敏度。具体如表3所示。

表3 夏季最大电网负荷与最高最低温差的灵敏度 单位：负荷/万kW，温度/℃

经过计算可以发现，当温度敏感系数b取5.4时，计算最大负荷与实际最大负荷的绝对值偏差最小，均没有超过3，说明该公式符合实际预测情况，即：

Y=210+5.4×（X-T）

4 结语

通过对湖北宜昌的气温数据以及电网用电数据进行分析，可以看出两者之间存在明显的相关性。由于夏季处于用电高峰期，为供电部门带来了较大的安全压力，所以为了保证电网在正常运行过程中的安全性，可以利用数学模型来对其运行过程进行模拟，有效地进行预测并提前采取相应应对措施，在最大程度上保证居民的用电安全。为保证分析结果的准确性，下一步还应该继续对分析判断的方法进行摸索，对原有的方法进行优化改进，在保证安全供电的同时，还能使供电更加经济化，为企业创造出更大的效益，为城市经济发展提供更有力的保障。

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