辽宁电网负荷与气象信息相关性研究

葛延峰，孔祥勇，高 凯，高立群，欧阳海滨

(1．辽宁省电力有限公司，辽宁 沈阳 110006;2．东北大学信息科学与工程学院，辽宁 沈阳 110004)

电力负荷预测和特性分析是电力管理部门的重要工作，直接关系到电力系统运行的经济效益和社会效益［1－5］。随着人民生活水平的提高，空调及取暖电器大量进入家庭，涉温电力负荷受各种随机因素尤其是气候因素的影响增大，气象因素对电网负荷特性的影响越来越大，因此必须研究负荷随气象变化的规律，正确了解负荷变化与气象变化之间的相互影响关系，提高电力系统负荷的预测精度，为电力系统的安全、经济运行服务，其中研究电力负荷各主要影响因素的灵敏度是提高负荷预测精度的关键。

气象包含的因素较多，有温度、湿度、气压、降雨量、光照等。电力负荷的变化，经受着各种气象因素的综合作用。在气象因素中，温度对负荷的影响最大，如何分别考察各个气象因素对电力负荷的影响以及如何综合考察这些因素对电力负荷的影响，是当前负荷特性分析以及负荷预测工作中迫切需要解决的问题。另外，随着气象部分预测手段的完善和技术的发展，实时气象资料的获取越来越方便，如何考察实时气象因素对电力负荷的影响是一个全新的课题。

本文从辽宁地区的电网历史数据、气象数据出发，分析辽宁地区气象变化对负荷变化的影响，将复杂繁多的数据转化为直观的文字和图表形式，使电力公司易于掌握辖区内负荷随气象变化的特性，为今后进一步定量化相关影响和预测提供参考。

1 影响负荷变化的关键气象因素分析

气象因素是影响电网短期负荷的主要因素，主要包括:温度、湿度、降雨量、风力等。在一定的气候条件下，用电负荷产生急剧的变化，尤其是在气候变化较频繁的时期 (如夏冬季)，考虑气象因素的影响是十分必要的。

1.1 温度的影响

温度具体分为最高温度、最低温度和平均温度。当天气忽然变冷或者变热时，将有大量的采暖或降温负荷投入运行;而当某一段时期平均温度持续过高或者过低时，与以前年份的相同日期相比，日负荷将有较大的变化。

进一步对辽宁省的温度数据和负荷数据进行分析，总结出以下几点。

a． 当平均温度在高于10℃低于30℃时，属于夏季。平均温度高于10℃低于20℃时，这段时间基本上没有制冷负荷和取暖负荷。因此，在这个温度范围内，负荷不会有很大波动，基本上是平稳的。平均温度高于20℃低于28℃时，此时随着气温的升高，人体开始感觉不舒适，感觉到热。在这个温度范围内，负荷会随温度的增高波动，但温度对负荷的推动作用不大。平均温度高于28℃低于35℃时，属于夏季温度较高的炎热天气，此时降温负荷迅速增加，日最大负荷对日最高温度的敏感性高，随着温度越高，负荷增加的也越多。因此28～35℃的温度范围内，负荷预测应充分考虑到高温的影响。

b． 由于辽宁省冬季温度相对比较低，而且全年60%处于低温状态，最低温度极有可能到达－30℃左右，平均温度大概在－15～－10℃，并且辽宁每年11月到来年4月之间必须进行供暖，这将增加大量的供暖负荷。因此辽宁冬季负荷对温度及其敏感，受温度影响较大。尤其当最低温度低于0℃时，取暖负荷随之明显增加，造成最大负荷增加。

1.2 湿度和降雨量的影响

针对辽宁地区，从全年的相对湿度分析来看，全年相对湿度较低，而空气湿度较低时，会影响工作环境和生活环境的适应性而增加负荷需求，尤其在低温会出现又冷又干燥的情况，这种情况下人体对湿度很敏感，负荷相应与湿度变化有很强的相关性。

根据辽宁省气象情况，总结规律如下:

a． 平均温度在10～28℃时，相对湿度对电网负荷的影响基本上是可以忽略的;

b． 平均温度高于28℃时，若湿度比较低，干燥的热天气会导致舒适度降低，升温负荷的比重比较大，使负荷出现较大的波动;

c． 平均温度低于10℃时，如果湿度比较低时，就会形成“干冷天”，在干冷天气，同样会导致调温负荷上涨。经数据分析发现，在低温状态，湿度的影响小于高温时湿度的影响。

1.3 风速的影响

人体对外界环境的感觉除了用温度来体现以外，其实风速也起到一定的作用。以辽宁的天气来说，7～9月，日最高温度一般在20～28℃，对于人体来说是很适宜的，再加上此时的风速在1～2.75 m/s，更能使人感受到夏日的凉快，此时风速对电网负荷的影响很小。即使温度高于28℃时，同样风速能保持到1.25 m/s以上时，各种空调及其他散热设备的使用相对会有增多但不会出现大量的增加，因此，风速的大小一定程度上与电网负荷增加的幅度相关，但影响不大。然而，到了冬季，辽宁整个地区处于冰雪天气，此时风速如果达到3 m/s，将会使人感到非常寒冷，各种供热设备以及供暖系统的功率将大大增加，这将使得电网负荷大大增加，风速对电网负荷的影响显著。

经过以上分析可知，对于辽宁电网来说，影响程度最大气象因素主要是温度，因此本文重点研究温度 (最高、最低、平均温度)对电网负荷的影响。

2 辽宁电网负荷特性分析

根据由原能源部颁布的《电力工业生产统计指标解释》，结合实际应用中的可行性以及气象信息的影响显著性，本文绘制出了2010～2012年电网具有代表性的最大负荷、最小负荷和平均负荷曲线并进行分析。

从图1可以看出，在同一时期，2010年的最大负荷值比2011年、2012年相对要小一些。3年最大负荷值的变化趋势整体上是一致的。在100日以前，2010、2011和2012年的最大负荷值的变化呈现凸的波峰状。在100日左右，都存在一个波谷，那是春节寒假的期间负荷变化的表现。从100日过后到150日，这3年的最大负荷值都有一个回升阶段，表明假期后，工作电网负荷的迅速增加。对于2010年来说，此后的最大负荷值在一个平衡点附近上下波动，2011年随后出现三次比较小的波峰，到接近250日，也开始呈现稳定性的波动。而2012年有所不同，从150日之后，出现了两个大的波谷，变化趋势比较缓慢。

图1 日最大负荷曲线 (每年11月1日～次年10月31日)

从图2可以看出，在整体上，2010年同时期的最小负荷值比2011年、2012年相对要小一些。从变化的幅度来看，3年的最小负荷值在整体上是相差不大的。在50日以前，3年的最大负荷值的变化呈现上升趋势。在50到150日之间，都存在一个比较陡峭的波谷，最小负荷迅速下降表示人们开始进入假期并逐渐停止工作，快速回升表示人们回到工作岗位并开启了各种机器设备。从150日过后到200日，这3年的最小负荷值都有一个下降阶段，这是辽宁供暖逐渐停止的过程。200日过后，对于2010年来说，最小负荷值在一个平衡点附近上下波动，并有一定的上升趋势。2011年是缓慢上升，最后在一个平衡点附近波动。而2012年变化趋势比较缓慢，稳定地上下波动。

图2 日最小负荷曲线 (每年11月1日～次年10月31日)

从图3可以看出，在同一时期，2011年和2012年的平均负荷值比2010年相对有一点提升，3年的平均负荷值的变化趋势同前面分析的最大负荷值的变化趋势以及最小值变化趋势在整体上有一定的相似性，但局部还是有一些明显的不同。首先在150日以前，日平均负荷与日最小负荷的变化趋势是一致的，但日平均负荷的变化幅度比日最小负荷要小。从150日之后，对于2010年来说，平均负荷值先是短期下降，然后是逐渐波动上升。2011年随后出现一个比较平缓的波谷，到接近270日，开始呈现波动下降。而2012年平均负荷值的变化出现了两个平缓的波谷。

3 辽宁电网负荷与气象因素数学关系模型的建立与分析

图3 日平均负荷曲线 (每年11月1日～次年10月31日)

在电网负荷与气象因素预测模型的建立之前，根据电网负荷的数据，总结出辽宁电网负荷的一些特点。

a． 电力系统的负荷每时每刻都在变化，但以周为单位分析，负荷的变化具有周期性，但是并非简单的重复，而是存在一个随机分量使每隔一定周期发生改变。周末的负荷水平较低，工作日的较高，这与人们的生产、生活和学习都是以周为单位安排计划有关，而工作日用于生产的负荷较多，而在休息日所用的生产负荷较少。

b． 电力负荷同时又是连续的，不存在奇点。为保证稳定运行，必须避免大的波动，要求负荷的变化控制在一定的范围内。在比较温和的春、秋季节，由于温度、天气状况适合人们的工作和生活，这两季的负荷受天气影响程度较低。夏季和冬季受气温因素的影响较大，天气的变化将带来降温和取暖的大量增加或减少，呈现出比较明显的季节性特点。

为进一步明确负荷与气象之间的密切程度，选择相关系数指标定量化计算两变量间的相关程度。最常用的相关系数是皮尔逊 (Pearson)相关系数［6］，本文即采用Pearson相关系数进行负荷与气候相关程度的定量化计算，其计算公式为

3.1 日最高温度与电网负荷的关系模型

由表1可以看出，日最高温度与电网日最大负荷、日最小负荷和日平均负荷的关系都是非线性的，且拟合的最高次幂超过3次以上时，方程的高次参数都非常小。从总的相关性来说，日最高温度与电网日最大负荷、日最小负荷和日平均负荷的关系呈现负相关，日最高温度与电网日最大负荷的相关程度最明显，相关系数为－0.62。

表1 日最高温度与电网负荷的关系拟合方程

3.2 日最低温度与电网负荷的关系模型

由表2可以看出，日最低温度与电网日最大负荷、日最小负荷和日平均负荷的关系都是非线性的，且拟合的最高次幂超过3次以上时，方程的高次参数都非常小。从总的相关性来说，日最低温度与电网日最大负荷、日最小负荷和日平均负荷的关系呈现负相关，日最低温度与电网日最大负荷的相关程度最明显，相关系数为－0.60。

3.3 日平均温度与电网负荷的关系模型

由表3可以看出，日平均温度与电网日最大负荷、日最小负荷和日平均负荷的关系都是非线性的，且拟合的最高次幂超过3次以上时，方程的高次参数都非常小。从总的相关性来说，日平均温度与电网日最大负荷、日最小负荷和日平均负荷的关系呈现负相关，日平均温度与电网日最大负荷的相关程度最明显，相关系数为－0.62。

表2 日最低温度与电网负荷的关系拟合方程

表3 日平均温度与电网负荷的关系拟合方程

由以上分析可知，对于电网负荷来说，受温度影响程度最大是最大负荷，其次是平均负荷，温度对电网最小负荷的影响不大。

［1］ 刘 旭，罗滇生，姚建刚，等．基于负荷分解和实时气象因素的短期负荷预测［J］．电网技术，2009，33(12):94－100．

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［4］ 杨薛明，苑津莎，王剑锋，等．基于云理论的配电网空间负荷预测方法研究 ［J］．中国电机工程学报，2006，26(6):30－36．

［5］ 崔 凯，李敬如，陈 伟，等．城市电网负荷预测方法研究 ［J］．电力技术经济，2009，21(4):33－38．

［6］ 盛 骤，谢式千，潘承毅．概率论与数理统计 ［M］．北京:高等教育出版社，2006．