辽宁省日最大电力负荷与气象因子的关系＊

2019-10-22王迪林毅王鹏张婉莹孙婧

科技与创新 2019年19期

王迪，林毅，王鹏，张婉莹，孙婧

辽宁省日最大电力负荷与气象因子的关系＊

王迪，林毅，王鹏，张婉莹，孙婧

（辽宁省气象服务中心，辽宁沈阳 110166）

利用2016—2018年辽宁省日最大电力负荷资料和多种气象要素的逐日观测资料，探究了辽宁省日最大电力负荷的变化特征及其与多种气象因子的关系。研究表明，近三年辽宁省日最大电力负荷呈现在波动中增长的趋势，且冬季平均的日最大电力负荷高于夏季；将气象负荷分离后，分别计算了气象负荷与平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、降水量、风速六种气象因子的相关性，发现气温是影响辽宁省气象负荷最重要的气象因子；夏季平均气温与气象负荷的相关性最好，除温度之外，相对湿度和风速对夏季电力负荷也有一定的影响，冬季的降水量和风速与气象负荷也有显著的相关性。

电力负荷；气象因子；气象负荷；气温

1 引言

电力行业是高气象敏感行业之一，电能生产和运输、电网调度、电力负荷预测等均与天气变化有着密切的关系[1]。随着国民经济的增长和人民生活水平的提高，电力负荷受气象要素的影响越来越大。早在20世纪中叶，国外就有学者关注到电力负荷受气温的变化特别敏感。已有的大量研究表明，温度、湿度、风力、日照强度、降水、云量等气象要素和电力负荷变化的关系尤为重要，其中最关键的气象要素是温度变化，其次是湿度、风力等因素[2]。其中对电力负荷影响最明显的是夏季降温负荷[3]，即由气象要素的变化引起的用电负荷的波动。近年来在全球气候变暖的背景下，极端天气事件频发，气象要素对电力负荷的影响不断增大[4]，因此有必要研究电力负荷随气象要素变化的规律，并且在负荷预测中考虑气象要素的影响，为电力系统的安全、经济运行服务。本研究拟通过分析近年来辽宁省电力负荷与多种气象要素之间的关系，找到对电力负荷影响最为显著的高影响气象要素，为提高电力负荷预测的准确率提供依据。

2 资料与方法

2.1 所用资料及处理方法

本文采用的日电力负荷资料由辽宁省电力有限公司提供，日最大电力负荷的单位是万千瓦时。气象资料由辽宁省气象信息中心提供，主要包括日平均气温、最高气温、最低气温、降水量、平均风速、平均相对湿度等气象要素的逐日观测数据。上述所有资料的时间跨度均为2016-01-01—2018-12-31，数据完整无缺测，且均经过了质量控制。

辽宁省日最大电力负荷是辽宁省14个地市（沈阳、大连、鞍山、抚顺、本溪、丹东、锦州、营口、阜新、辽阳、铁岭、朝阳、盘锦、葫芦岛）每日最大电力负荷的累加值。辽宁省逐日各气象要素是辽宁省14个地市逐日各气象要素数据的算术平均值。

2.2 气象负荷分离方法

由于电力负荷受到经济社会发展等许多要素影响，为探究电力负荷与气象因子的关系，需要将其受到经济发展影响的负荷分量去除，以得到影响其波动变化的气象负荷分量。

依据许多学者的相关研究[5-7]，本文采用以下公式来分离气象负荷：

=0+m+（1）

式（1）中：为日最大电力负荷；0为受经济社会影响的基础电力负荷；m为受气象因子影响的气象负荷；为随机因素引起的负荷变化，此项较小一般忽略不计。0随时间线性变化，可用以下公式来表示：

0=+

气象负荷m即可用减去0来计算得到。

3 辽宁省日最大电力负荷变化特征

2016—2018年辽宁省日最大电力负荷散点图及其线性趋势如图1所示。近三年，辽宁省日最大电力负荷波动变化，且呈现明显的线性增加趋势，线性趋势系数为0.45，这与人民生活水平的提高密切相关。日最大电力负荷的波峰均出现在夏季和冬季，一年内电力负荷呈“双峰型”分布，这主要是由于夏季气温高，空调等降温设备使用量大大增加而导致降温负荷高；辽宁11月已经进入供暖季，出现在冬季的波峰则主要与供暖能耗有关[8]。

辽宁省日最大电力负荷和气象负荷的月变化曲线如图2所示，1月最大原始电力负荷较高，春季最大电力负荷逐渐下降，5月最小，入夏6月开始迅速增加，夏季7月和8月达到一个波峰，秋季9月和10月电力负荷下降，入冬之后急剧增加并于12月达到最大。去除了基础电力负荷的气象负荷也有一致的变化特征。

图1 2016—2018年辽宁省日最大电力负荷散点图及其线性趋势

图2 辽宁省日最大电力负荷和气象负荷的月变化曲线

从月平均电力负荷来看，辽宁省冬季平均的日最大电力负荷要高于夏季，从图1也可以看到2016和2017年冬季的采暖负荷极值明显高于夏季。

但值得注意的是，2018年夏季的7月底到8月初出现了气象负荷的最大值（图略），且2018年日最大电力负荷排名前五有3天是发生在这一时期，通过与天气实况进行对比分析，发现2018年7月底8月初的电力负荷异常升高与同期发生的持续性高温天气密切相关。

2016—2018年辽宁省日最大电力负荷的星期一到星期日的一周变化如图3所示。平均最大电力负荷为2 409（单位为万千瓦），工作日星期一至星期五的电力负荷数值全部都高于平均值，而周末两天的电力负荷明显下降，这与周末大部分工作单位停工停产有关，可见电力负荷有明显的周末效应。

4 辽宁省日最大电力负荷与气象因子的相关性分析

为了进一步探究辽宁省日最大电力负荷与多种气象因子的关系，选取了平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、降水量、风速六种气象要素。依据气象负荷分离方法提取了2016—2018年辽宁省逐日气象负荷之后，计算了气象负荷与六种气象因子的相关系数。

图3 辽宁省日最大电力负荷的平均一周变化图

结果表明气温与气象负荷呈显著的正相关关系，也是影响辽宁省气象负荷最重要的气象因子，相关系数达到0.35，超过置信度为99%的显著性检验。

气象负荷与气象因子的逐月相关系数如图4所示，可以清晰地看出各个气象因子与气象负荷的相关性变化。逐月来看，气温仍然是与气象负荷相关性最好的因子，除了5月之外，其他各个月份的相关系数均通过了显著性检验。夏季的6—8月，平均气温与气象负荷的相关性较最高气温和最低气温更好，8月平均气温与气象负荷的相关系数高达0.82。4月、7月和供暖季的10月到次年1月，相对湿度与气象负荷也有明显的相关性。降水和风速与气象负荷的相关性仅在冬季的个别月份通过了显著性检验。

图4 气象负荷与气象因子（平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、降水量、风速）的相关系数逐月变化曲线

（虚线即相关系数显著性为0.1的临界线）

从季节变化来看，气温在夏季与气象负荷的相关性最好，在冬季最差，但均通过置信度为99%的显著性检验。夏季，相对湿度与气象负荷呈现显著的正相关关系，相关系数为0.25；而风速与气象负荷的相关系数为﹣0.13，即夏季平均风速越小，气象负荷越大。冬季，降雪量、风速与气象负荷呈现显著的负相关关系，而相对湿度则与气象负荷没有显著的关系。

5 结论与讨论

探究了辽宁省日最大电力负荷的逐日、逐月、周变化特征及趋势，发现近三年辽宁省日最大电力负荷呈现在波动中增长的趋势，且冬季平均的日最大电力负荷高于夏季，并且存在明显的周末效应。进一步研究了电力负荷与多种气象因子的关系，将气象负荷分离，计算了气象负荷与平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、降水量、风速六种气象因子的相关性，发现气温与气象负荷的相关性最好。从不同季节来看，夏季平均气温与气象负荷的相关性最好，除温度之外，相对湿度和风速对夏季电力负荷也有一定的影响，冬季的降水量和风速与气象负荷也有显著的相关性。

［1］周宁，熊小伏.电力气象技术及应用［M］.北京：中国电力出版社，2015.

［2］谢宏，陈志业，牛晓东，等.基于小波分析和气象因素影响的电力系统日负荷预测模型研究［J］.中国电机工程学报，2012，21（5）：5-9.

［3］张彦恒，杨琳晗，武辉芹，等.冀北电网电力负荷特征与气温的关系［J］.干旱气象，2016，34（5）：881-885.

［4］刘红亚，曹亮.上海市电力负荷与气象因子关系及精细化预报［J］.应用气象学报，2013，24（4）：455-463.

［5］卢珊，浩宇，王百朋，等.引入积温效应预测夏季西安市电力气象负荷［J］.气象科技，2017，45（6）：1090-1094.

［6］李强，柯宗建.河南夏季日最大电力负荷预测模型［J］.气象科技，2014，42（4）：707-711.

［7］李琛，郭文利，吴进，等.基于BP神经网络的北京夏季日最大电力负荷预测方法［J］.气候与环境研究，2019，24（1）：135-142.

［8］张立祥，陈力强，王明华.城市供电量与气象条件的关系［J］.气象，2000（7）：27-31.

P461

10.15913/j.cnki.kjycx.2019.19.002

2095－6835（2019）19－0004－02

王迪（1989—），女，工程师，主要从事专业气象预报与服务研究。