利用2012—2016年安徽省淮北市逐日用電負荷和氣象要素數(shù)據(jù),采用相關(guān)分析、回歸分析、曲線擬合等統(tǒng)計方法,分析用電負荷的季節(jié)變化、周末/節(jié)假日效應(yīng)變化規(guī)律,提煉主要氣象影響因子并分析溫度對負荷的1℃效應(yīng)和負荷對最高溫度的敏感性,構(gòu)建趨勢負荷和趨勢方程,介紹將周末/節(jié)假日效應(yīng)應(yīng)用于氣象負荷提取和不同預(yù)測模型的建立,采用趨勢法建立逐日負荷預(yù)測的多元回歸方程和曲線擬合方程,并針對趨勢法的弱點提出2日增量法,建立相應(yīng)的預(yù)測模型,其中2日增量法預(yù)測模型的歷史擬合率和2017年試報應(yīng)用均達到96%—97%,比趨勢法高2%—3%,比目前的考核要求高4%—5%,提高了負荷預(yù)測精度。 

【文章來源】：氣象與環(huán)境學報. 2020,36(04)

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
引言
1 資料與方法
    1.1 資料來源
    1.2 研究方法
        1.2.1 趨勢法
        1.2.2 2日增量法
2 結(jié)果分析
    2.1 影響負荷的主要氣象因子
    2.2 溫度對負荷的影響分析
        2.2.1 溫度對負荷的1℃效應(yīng)
        2.2.2 負荷對最高溫度的敏感性分析
    2.3 周末/節(jié)假日效應(yīng)及其在負荷預(yù)測中的應(yīng)用
        2.3.1 周末效應(yīng)
        2.3.2 周末效應(yīng)對日負荷預(yù)測的影響與消除方法
        2.3.3 節(jié)假日效應(yīng)
    2.4 趨勢法在逐日負荷預(yù)測中的應(yīng)用
        2.4.1 趨勢負荷與趨勢方程
        2.4.2 氣象負荷的提取
        2.4.3 氣象負荷預(yù)測方程
        2.4.4 逐日負荷預(yù)測方程
    2.5 2日增量法在逐日負荷預(yù)測中的應(yīng)用
        2.5.1 氣象負荷的計算
        2.5.2 氣象負荷預(yù)測方程
        2.5.3 逐日負荷預(yù)測方程
    2.6 趨勢法和2日增量法預(yù)測效果比較
3 結(jié)論與討論


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3153583