利用2012—2016年安徽省淮北市逐日用電負(fù)荷和氣象要素?cái)?shù)據(jù),采用相關(guān)分析、回歸分析、曲線擬合等統(tǒng)計(jì)方法,分析用電負(fù)荷的季節(jié)變化、周末/節(jié)假日效應(yīng)變化規(guī)律,提煉主要?dú)庀笥绊懸蜃硬⒎治鰷囟葘?duì)負(fù)荷的1℃效應(yīng)和負(fù)荷對(duì)最高溫度的敏感性,構(gòu)建趨勢(shì)負(fù)荷和趨勢(shì)方程,介紹將周末/節(jié)假日效應(yīng)應(yīng)用于氣象負(fù)荷提取和不同預(yù)測(cè)模型的建立,采用趨勢(shì)法建立逐日負(fù)荷預(yù)測(cè)的多元回歸方程和曲線擬合方程,并針對(duì)趨勢(shì)法的弱點(diǎn)提出2日增量法,建立相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型,其中2日增量法預(yù)測(cè)模型的歷史擬合率和2017年試報(bào)應(yīng)用均達(dá)到96%—97%,比趨勢(shì)法高2%—3%,比目前的考核要求高4%—5%,提高了負(fù)荷預(yù)測(cè)精度。 

【文章來(lái)源】：氣象與環(huán)境學(xué)報(bào). 2020,36(04)

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【文章目錄】：
引言
1 資料與方法
    1.1 資料來(lái)源
    1.2 研究方法
        1.2.1 趨勢(shì)法
        1.2.2 2日增量法
2 結(jié)果分析
    2.1 影響負(fù)荷的主要?dú)庀笠蜃?br>    2.2 溫度對(duì)負(fù)荷的影響分析
        2.2.1 溫度對(duì)負(fù)荷的1℃效應(yīng)
        2.2.2 負(fù)荷對(duì)最高溫度的敏感性分析
    2.3 周末/節(jié)假日效應(yīng)及其在負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
        2.3.1 周末效應(yīng)
        2.3.2 周末效應(yīng)對(duì)日負(fù)荷預(yù)測(cè)的影響與消除方法
        2.3.3 節(jié)假日效應(yīng)
    2.4 趨勢(shì)法在逐日負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
        2.4.1 趨勢(shì)負(fù)荷與趨勢(shì)方程
        2.4.2 氣象負(fù)荷的提取
        2.4.3 氣象負(fù)荷預(yù)測(cè)方程
        2.4.4 逐日負(fù)荷預(yù)測(cè)方程
    2.5 2日增量法在逐日負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
        2.5.1 氣象負(fù)荷的計(jì)算
        2.5.2 氣象負(fù)荷預(yù)測(cè)方程
        2.5.3 逐日負(fù)荷預(yù)測(cè)方程
    2.6 趨勢(shì)法和2日增量法預(yù)測(cè)效果比較
3 結(jié)論與討論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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