夏季電網最大負荷與氣溫的相關性分析

賀春光

(河北省電力研究院，石家莊 050021)

電網負荷的大小受多種因素影響，氣象條件是其中比較重要的因素之一。近年來隨著人民生活水平的提高，空調負荷在電網中所占的比重越來越大。對于空調負荷來說，其負荷大小受氣溫、濕度、降雨、日照強度等氣象條件影響，其中氣溫的影響最大。根據歷史規律及相關研究[1-3]，電網負荷與氣溫具有顯著相關性。下面以2007-2010年的電網負荷與氣溫數據為基礎，分析電網負荷大小與氣溫的相關性，尋找最大負荷隨氣溫變化的規律。

1 相關性分析判斷方法

在考慮氣象因素對負荷的影響時，需要處理日特征氣象因素。以下將研究對負荷影響最為密切的氣溫因素，分析氣溫與負荷的關聯程度，以幫助提高負荷預測的精度。

變量之間存在關聯，但是又不能由一個或幾個變量值去唯一確定另一個變量值的關系稱為相關關系，相關關系分為線性相關、非線性相關、完全相關和不相關。相關性分析是研究不同變量間密切程度的一種十分常見的統計方法，它是描述2個變量間線性關系程度和方向的統計量。

氣溫和最大負荷分別用x、y表示，它們的相關系數用r表示，其計算公式如下：[4]

(1)

r>0表示正相關；r<0表示負相關。r的絕對值越接近1，變量x、y之間的線性相關程度就越大；r的絕對值越接近0，表示x、y之間越沒有線性相關關系；0

2 相關性分析過程

2.1 數據預處理

取河北省石家莊地區2010年夏季負荷及溫度數據為例進行分析。由于溫度和負荷的值相差太大，故通過公式(2)將二者分別標幺值化至[0，1]區間再進行比較。

(2)

用處理后的數據分別繪制日最高氣溫、日最低氣溫和日平均氣溫與負荷的氣溫-負荷標幺值曲線，見圖1-3。

圖1 日最高氣溫-負荷標幺值曲線

圖2 日最低氣溫-負荷標幺值曲線

圖3 日平均氣溫-負荷標幺值曲線

由圖1-3 可以看出，最大負荷與氣溫具有相同的變化趨勢：當氣溫升高時，最大負荷值相應升高；氣溫降低時，最大負荷值相應降低；氣溫越高，最大負荷值越大。從圖中直觀的分析，最高氣溫、最低氣溫和平均氣溫與最大負荷之間均存在較強的關聯，其曲線形狀較為相似，因此，需要通過相關系數計算進一步確定與最大負荷相關性最大的溫度指標。

2.2 相關系數計算

利用公式(1)，取日最高、日最低和日平均氣溫分別與最大負荷進行相關性計算，計算結果見表1。

表1 夏季氣溫與最大負荷的相關系數

由表1可以看出， 6、7、8月份時，日最低氣溫與日最大負荷的相關系數最大，日平均氣溫與日最大負荷的相關系數其次，日最高氣溫與日最大負荷的相關系數最小。

為了進一步確定上述結論的可靠性，分析2007年至2009年夏季氣溫與最大負荷的相關系數，同樣可以得到與上面一致的結論。由以上分析可以得出：對石家莊地區電網來說，夏季日最低溫度是影響最大負荷的主要因素。

3 日最低氣溫變化對負荷的影響

3.1 曲線模型擬合

以上得到電網日最大負荷與日最低氣溫存在較顯著的相關性之后，為了進一步分析最大負荷隨日最低氣溫變化的規律，應用于負荷預測工作中。根據詳細的歷史數據，如圖4繪制夏季日最低氣溫與日負荷的散點圖，選取合適的曲線進行擬合。

通過統計工具采用多種模型擬合，確定三次曲線模型精度較高，采用三次曲線擬合[5]，可以得到如下擬合公式:

L=-1.335 195 7 T3+103.938 883 T2-2 535.140 132 T+24 458.918 940

(3)

通過顯著性檢驗F=18.835 706?F0.05(3,89)=2.324 463，故本模型顯著可靠。

圖4 2010年石家莊電網夏季日最低氣溫與日最大負荷的散點三次曲線擬合

與上述原理相同，可以得到2007-2009年夏季日最低氣溫與日負荷的三次曲線擬合公式。例如2007年的三次曲線擬合公式如下:

L=-1.199 039 T3+81.203 233 T2-1 751.400 949 T+15 861.749 752,通過顯著性檢驗F=17.150 349?F0.05(3,89)=2.324 463，故本模型顯著可靠。

根據顯著性檢驗的結果，公式(3)可以用于負荷預測。日最大負荷可以分為對溫度敏感負荷和基礎負荷2個部分。從公式中可以看出，日最大負荷并不隨日最低氣溫線性變化，原因是日最大負荷隨日最低氣溫變化在不同的溫度區間靈敏度不同，其規律可以做進一步分析。

3.2 靈敏度分析

根據圖4中夏季日最大負荷與日最低氣溫曲線，對公式(3)一次求導可以得出夏季日最大負荷隨日最低氣溫變動的增幅，即夏季日最大負荷對日最低氣溫的靈敏度，具體結果見表2。

表2 夏季日最大負荷對日最低氣溫的靈敏度

通過分析，可以得出2010年石家莊電網日最大負荷對日最低氣溫的敏感區間大致分為4段：

a. 最低氣溫20 ℃以下為不敏感區，此時電網負荷為基礎負荷，其負荷大小與氣溫之間關系不大；

b. 最低氣溫20～22 ℃為弱敏感區，最低氣溫每升高1 ℃，日最大負荷增加20～100 MW；

c. 最低氣溫23～29 ℃為強敏感區，最低氣溫每升高1 ℃，日最大負荷增加130～160 MW；

d. 30 ℃為飽和區，當最低氣溫進一步上升時，日最大負荷增加量變小，本區域由于參考數據樣本較少，還需要做進一步的研究。

從2007年與2010年的比較來看，石家莊電網基礎負荷由2007年的3 470 MW左右增加到2010年的4 650 MW左右，增長了34.0%。對氣溫敏感負荷由2007年的430 MW左右增加到2010年的1 330 MW左右，增長了209.3%。由此可見，2007年以來，空調負荷(對溫度敏感負荷)的增長速度遠高于基礎負荷的增長速度，隨著城市化進程和人民生活水平的不斷提高，電網中空調負荷的比重在今后很長時間將保持增長趨勢[6]，因而最大負荷對最低氣溫的靈敏度將逐漸增大。

4 結論及建議

通過對石家莊地區夏季氣溫和電網負荷的實際歷史數據的相關性分析，電網夏季日最大負荷與日最低氣溫之間存在顯著相關性。

選取適當的模型，可以根據日最低氣溫預測日最大負荷。根據靈敏度分析結果，日最低氣溫在23～29 ℃時，日最大負荷對日最低氣溫靈敏度最大。通過不同年份的日最大負荷對日最低氣溫的敏感度分析，近年來電網對溫度敏感負荷(空調降溫負荷)增長迅速，電網負荷隨氣溫變化的靈敏度呈上升趨勢。

圍繞以電網安全、穩定、優質、經濟運行為工作目標，利用數據統計及分析的相關科學方法，對電網基礎信息數據(如：負荷、氣象情況等)進行相關挖掘，建立相應的數學模型，做好負荷預測工作，很有實際研究價值。研究電網夏季最大負荷與氣溫之間的變化規律，有利于提高電網負荷預測的準確性，對電網的安全、經濟運行有重要意義。在研究過程中，認為未來需要加強以下幾點工作：

a. 加強和完善氣象參數的采集、整理和分析工作，科學應對氣候變化對用電需求的影響。

b. 綜合考察其它氣象因素，如濕度、降雨和人體舒適度指數的影響，建立起一個綜合氣象指數。

c. 研究地區在持續高溫下的累積效應采用定量分析的方法。

參考文獻：

[1] 王治華，楊曉梅，李 揚，等.氣溫與典型季節電力負荷關系的研究[J].電力自動化設備,2002,22(3)：16-18.

[2] 徐 洋,吳 奕，吳 強.氣候條件對蘇州電網負荷的影響[J].上海電力,2009(5)：406-408.

[3] 張海東，孫照渤，鄭 艷，等.溫度變化對南京城市電力負荷的影響[J].大氣科學學報,2009,32(4):536-542.

[4] 劉 旭.基于實時氣象因素的短期負荷預測方法研究[D].湖南:湖南大學,2009.

[5] 包鳳達.非線性回歸的計算機處理方法[J].上海統計,2001(4):28-30.

[6] 李繼紅,張 峰. 氣溫對浙江電網用電量影響的研究[J].華東電力,2005,33(11):39-42.