2.国电西北公司调度通信中心,陕西西安710004)
1引言
日用电量是电力系统规划设计和运行管理的重要指标之一,研究它们的特征及其变化规律是达到电网安全、稳定、优质和经济运行的首要条件。由于影响用电量的因素是多种多样的,特别是相当多的因素无法准确定量地给出,电量的变化特征表现为时变性、随机性和多样性,不同地域的电网其变化也不尽相同,较准确全面地研究分析电量及其变化规律是进行电量预测的基础。
近年来,越来越多的研究表明,电网日电量与气象条件的变化有关[1,2]。随着国民经济的发展和人民生活水平的提高,冬季取暖和夏季制冷在生活中逐渐普及,而这二者的耗电量都相当大,因此用电量与气象条件的相关关系逐步密切,气象因子对电网的影响程度有提高的趋势。文献[3]研究了华中电网日负荷与气象因子的关系,但由于不同的电网所处的气候条件不同,各地经济结构和发展水平也千差万别,各个电网用电量与气象因子的关系也不尽相同,有必要进一步研究陕西电网用电量与气象因子的关系,为电网电量的预报预测和运行调度提供依据。
2 资料及初步处理
2.1 资料
本文所用电量资料是陕西电网逐日的用电量资料,年限是1998年1月1日至2001年12月31日,总计1456d。选用的气象资料是西安基准站历史同期的日平均气温、日最高气温、日最低气温,其中日平均气温由02时、08时、14时和20时4个正点时次的观测气温取平均得到。
2.2 资料的初步处理
图1给出了陕西电网日电量在研究时段内的演变曲线。从中可见日电量曲线可以用随时间呈某种增长程度变化的长期趋势项和以一年为周期的季节波动项这两项之和来表示,前者随国民经济发展而不断增长,后者即为气象因子和其他不可预测因素对电量的影响。要研究气象因子对电量的影响首先要从总电量中除去国民经济发展而拉动的用电量的增长。由于1998~2001年我国的经济增长速度比较均匀,这里简单地采用线性关系来表示国民经济增长引起的用电量长期变化趋势项Qt
Qt=a+bt(1)
式中,t表示时间,a、b是系数。而总用电量与电量长期变化趋势项Qt之差包含由气象因素、节假日和其他不可预测因素对电量的影响,本文称为Qm
式中,Q为实际用电量,Qm为由各种因素引起实际电量与长期变化趋势项的偏差,在图1中即电量曲线偏离直线的部分,它有明显的四季变化。图中直线表示长期变化趋势项,电量曲线偏离直线的部分包含由气象因素、节假日和其他不可预测因素对电量的影响,本文把该部分称气象电量。
分析逐日用电量资料,我们发现春节、国庆等节假日期间的用电量与其他时间相比小很多,不能反映用电量的长期变化趋势,本文将1998~2001年间节假日共计109d的资料扣除,实际分析了1347d的样本资料,由于选用的样本较大,基本上平滑了其他各种随机因素所引起的电量波动,可认为Qm主要是由气象因子的变化造成的。本文定义Qm为气象电量,在这里也主要分析Qm与气象因子的关系。
3 气象电量与气象因子的关系分析
3.1 气象电量与气温的基本关系
应用2.2节定义的方法分离出的Qm有明显的年季变化。从Qm与日平均气温的演变图(图2)可见,每年夏季高温和冬季低温时,Qm较大,1999~2001年间,夏季高温时,Qm最大,冬季低温时有次峰值出现,且呈逐年明显趋势,而春、秋季则有低谷出现,即Qm与日平均气温在夏季是正相关,冬季是反相关,这种以年为周期的变化特征非常明显。进一步的仔细分析可以发现,日平均气温在大于23℃时,Qm与日平均气温为正相关,而日平均气温小于15℃时,Qm与其为负相关,气温在15~23℃之间时,Qm与气温的相关较差。3.2 气象电量与气象因子的相关系数
由于夏季和冬季Qm与气温的相关系数符号相反,相互抵消,因而Qm与气象因子的关系不能简单地仅以线性相关系数表示。考虑到电量变化的周期性,这里分月进行统计。
3.2.1 气象电量与日平均气温的相关系数
表1给出了电网气象电量Qm与日平均气温的相关关系。从表中可见:在4个夏半年(5~9月)各月,气象电量Qm与日平均气温的相关系数为正,且呈显著性相关,特别是1999年的7、8、9月和2000年的7月相关系数均达到0.85以上,呈现极显著正相关。也就是说在5~9月,每当气温升高,气象电量则显著增大,而气温下降时,气象电量则显著减小。相反,在4个冬半年各月,气象电量与平均气温的相关系数为负,过渡冬季11月份的相关系数的绝对值一般都在0.74以上。气象电量与日平均气温的这种高相关性为利用气温预报作电量、负荷预测奠定了基础,但是若使用线性预测模型,必须分月或以日平均气温分段建立预报模型,因为对整个样本而言,气象电量与日平均气温的相关性较低。3.2.2 气象电量与最高、最低气温的相关系数
由于气象预报中大多预报最高气温和最低气温,这里再分析最高气温和最低气温与气象电量的相关关系。从表2、表3可见Qm与最高气温和最低气温的相关关系也较好,5~9月份的相关系数为正,7、8月份呈现较强的正相关。而在10月到次年3月,Qm与最高、最低气温多表现为负相关,有些月份的负相关的绝对值也较大,表示负相关程度较高。比较表1和表2、表3可见,Qm与最高气温和最低气温的相关程度小于日平均气温。鉴于日平均气温与最高最低气温有很好的相关关系,从以上分析可见日平均气温是影响日电量的最重要的气象因子。
分析了气温与气象电量的相关程度以后,自然推测其它气象因子,如降水、天空状况等与电量的关系,但降水和天空状况等的记录变化很大,且受人为因素的影响。本文使用与降水和天空云量关系较密切的气温日较差来探讨其与电量的关系(一般而言,天空云量越多,气温日较差越小,降水越大,气温日较差也较低)。从电量Qm与气温日较差的相关关系表(表4)中可以发现气温日较差与气象电量Qm的相关关系较差,远不如日平均气温与气象电量的相关程度高,但在某些特定情况下相关系数可通过显著性检验。
4 气象电量随气温变化的特征
统计逐日的气象电量Qm可得其与日平均气温的关系(图3)。从图3可见,陕西电网Qm随日平均气温的变化较有规律。Qm的数值在-654~1467kW之间,由气象因子引起的日电量的变化是比较显著的,可达总电量的20%以上。Qm在日平均气温为12~26℃时为负,15~23℃时Qm值较小,且呈波动变化,此时电网供电量最小。其余条件下Qm为正,但电量的增加与日平均气温的变化不对称,即气温升高时Qm增加得较快,而气温下降时Qm增加得较慢。当平均气温高于23℃时Qm[1][2]下一页