降温负荷与气温相关性分析研究

周尚筹

摘 要：本文预测夏季的日基准负荷曲线，进而获得日最大降温负荷。在日等值温度的基础上，分析该省级电网日最大降温负荷与日等值气温之间的相关性，并与常用的最大负荷比较法进行了对比。

关键词：降温负荷；基准负荷预测；温度累积效应；相关系数引言

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.13.165

随着经济的不断发展，降温负荷（主要指空调负荷）在电力负荷中的比重越来越大。我国南方夏季闷热潮湿持续时间长，降温负荷比重大，而降温负荷过大将导致电网负荷峰谷差大。因此对气温与降温负荷相关性的研究有很现实的意义[1]。

1 负荷特性分析

电网负荷变化有周期性、季节性。夏季日最大负荷高于其他季节；节假日的日最大负荷最小。

2 负荷分解模型

根据对气象因素的敏感性可按式（1）进行分解：

2.1 基准负荷预测模型

为了剥离出夏季每个工作日的降温负荷，本文选用待预测年份前一年秋季和待预测年份春季的工作日负荷当作不含有降温负荷，即原始序列X（0），采用灰色预测模型GM（1，1）对夏季的基准负荷曲线进行预测[2]。

2.2 降温负荷的剥离

可根据式（1）求出夏季每个工作日的降温负荷曲线，因此可根据每个工作日的降温负荷曲线得到日最大降温负荷。

3 日等值温度的计算

为了分析某电网夏季降温负荷与温度的关系，需要计算出夏季每个工作日的等值日最高温度，本文以各地的日最大负荷为权重对各地的日最高温度进行加权平均得到等值日最高温度，如式（2）：

其中，Teq表示夏季工作日的等值日最高温度；j代表该省的第j个地市，n为该省的地市个数，取n=21；Pj代表第j个城市的日最大负荷；Tj代表第j个地市的日最高温度。同理，等值日平均温度也可以用式（2）计算得到。

3.1 考虑温度累积效应的影响

温度累积效应是指人们的体感温度滞后于外界气温的变化。

本文在的基础上利用便于工程应用的公式（3）对温度累积效应进行修正：

分析发现：当等值最高温度连续3天高于33℃或连续3天低于28℃时会出现明显的温度累积效应，因此需要对超过范围的进行修正。

4 气温与降温负荷的相关性分析

相关系数是研究变量间变化关系密切程度的一种统计方法，其绝对值越大，表示相关性越强，二者越接近于线性关系。变量xi数列与yi数列的相关系数rxy计算公式如式（4）所示：

利用式（4）计算该省2009～2012年工作日的日最大降溫负荷与温度之间的相关系数，如表1。

从表1可得，本文所得的日最大降温负荷与等值日最高温度之间的相关系数更大，日最大降温负荷与等值日最高温度更趋近于线性关系，修正后的日最高温度与日最大降温负荷更接近于线性关系。

5 结论

（1）采用基于GM（1，1）模型预测夏季逐日的基准负荷曲线的

方法，计及了基准负荷的逐日增长量，进而能够更准确地剥离出夏季的日降温负荷曲线，获得更准确的日最大降温负荷。

（2）结论反应出某电网日最大降温负荷与日最高温度之间有强相关性。考虑温度累积效应修正后，日最大降温负荷与日最高温度之间更趋近于线性关系，进而提高日最大降温负荷的预测精度。

参考文献：

[1]康重庆，周安石，王鹏等.短期负荷预测中实时气象因素的影响分析及其处理策略[J].电网技术，2006（07）：5-10.

[2]邓聚龙.灰色预测与决策[M].武汉：华中理工大学出版社，1986：97-148.

[3]周凯，宋军全，邬学军.数学建模竞赛入门与提高[M].浙江：浙江大学出版社，2012：48-52.