李艷 俞劍蔚 蔡薌寧 范曉青 黃琰

(1 中國氣象局公共氣象服務(wù)中心，北京 100081; 2 江蘇省氣象臺，南京 210008;3 中國氣象局國家氣象中心，北京 100081)

引言

近年來，隨著我國社會經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，城市規(guī)模不斷擴(kuò)大，各行業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營以及人民生活用電量都在不斷攀升，其中生活用電的增長尤其迅速，造成電網(wǎng)運(yùn)行負(fù)荷越來越重，而當(dāng)電網(wǎng)在高負(fù)荷運(yùn)行時，輸變電設(shè)備極易發(fā)生故障，并產(chǎn)生電網(wǎng)癱瘓和局部停電事件，給社會生產(chǎn)和人民生活造成巨大影響和損失。特別在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市的夏季，近年時常出現(xiàn)異常持續(xù)高溫天氣，城市電網(wǎng)負(fù)荷不斷突破歷史極值，電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險巨大，為了防止電網(wǎng)癱瘓，城市不得不對部分生產(chǎn)經(jīng)營活動拉閘限電。已有研究表明，影響電網(wǎng)負(fù)荷變化的因子較多，其中氣象因子是影響電力負(fù)荷的主要因子之一。有學(xué)者曾對氣象因子與電力負(fù)荷的關(guān)系及其預(yù)測做過研究，張自銀等[1]指出北京市夏季日最低氣溫與逐日最大電力負(fù)荷的關(guān)系最為密切， 同時溫度和濕度的綜合效應(yīng)比溫度單個因子對電力負(fù)荷波動的貢獻(xiàn)率更高。李琛等[2]指出氣象因子對夏季電力負(fù)荷的影響存在“多日累積效應(yīng)”。胡江林等[3]指出華中電網(wǎng)日負(fù)荷與日平均氣溫的相關(guān)關(guān)系明顯，在日平均氣溫大于20 ℃時相關(guān)系數(shù)為正，小于20 ℃時為負(fù)，在平均氣溫為25～28 ℃時負(fù)荷對氣溫的變化最敏感。葉殿秀等[4]指出北京夏季日氣象負(fù)荷與當(dāng)日氣溫的相關(guān)系數(shù)最高，與前一日氣象負(fù)荷也關(guān)系密切。國內(nèi)許多學(xué)者曾分別對國內(nèi)其它區(qū)域或城市的電力負(fù)荷與氣象因子的關(guān)系開展研究[5-14]，得到了不同地區(qū)氣象因子與電力負(fù)荷的關(guān)系。由于準(zhǔn)確的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測能帶給電力市場巨大的經(jīng)濟(jì)效益，同時也能明顯減少能源損耗和浪費，因此還有一部分國內(nèi)外學(xué)者針對電網(wǎng)和市場需求開展了日最大電力負(fù)荷預(yù)測方面的研究。Lokoshchenko等[15]研究了近25年莫斯科市氣溫與電力消耗的關(guān)系及其演變特征，指出了影響其電力消耗的主要氣象因子。Ali等[16]研究了巴基斯坦的極端高溫與電力負(fù)荷之間的關(guān)系，并采用線性模型進(jìn)行趨勢擬合，取得了較好效果。Valor等[17]研究了西班牙的電力負(fù)荷與日溫度變化的關(guān)系，說明了在西班牙電力負(fù)荷對溫度變化的高度敏感性。Savi等[18]研究了塞爾維亞的城市地區(qū)電力消耗與冬夏季的冷暖氣團(tuán)維持的關(guān)系，并用支持向量機(jī)進(jìn)行了電力負(fù)荷預(yù)測。Matsui等[19]基于可分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法開展了電力峰值負(fù)荷的預(yù)報試驗。Karsaz等[20]采用聯(lián)合演化方法對電力負(fù)荷和純市場化的電價進(jìn)行了預(yù)測研究。在國內(nèi)，羅森波、李強(qiáng)、洪國平、傅新妹等學(xué)者分別采用回歸分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等不同模型算法也對國內(nèi)城市的電力負(fù)荷進(jìn)行了預(yù)報試驗[21-27]。

本文選取的研究對象城市南京是我國東部特大型經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市，國民生產(chǎn)總值位于國內(nèi)前十附近，而人均消費水平則常年位列全國前5。南京夏季高溫高濕，晝夜溫度差距小，體感溫度高。夏季高溫與較高的經(jīng)濟(jì)水平和人民生活水平等因素相疊加，使得南京夏季的電力需求非常旺盛。另外，由于南京夏季易受南北方天氣系統(tǒng)及海上天氣系統(tǒng)的共同影響，使其夏季電力需求變率及其影響因子的關(guān)系更加復(fù)雜。因此對南京地區(qū)夏季極端電力負(fù)荷變化規(guī)律及其與氣象條件的關(guān)系做進(jìn)一步深入研究，對于國內(nèi)大型城市夏季極端電力負(fù)荷變化規(guī)律和預(yù)報研究具有較強(qiáng)的代表性，同時對于電網(wǎng)科學(xué)調(diào)度、有效調(diào)控及安全保障具有非常重要的實際價值。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源及處理

本文研究所采用的電力負(fù)荷資料為南京市逐日96點采樣電力負(fù)荷數(shù)據(jù)，資料時間是2014年1月1日至2016年12月31日，除去1 d缺測，總計1095 d資料樣本；選用的氣象資料是南京市逐日氣溫(最高、最低、平均)、逐時氣溫、逐時濕度、逐時風(fēng)速和逐時降水量以及NCEP/ NCAR全球逐日平均再分析資料，分辨率為2. 5°×2. 5°。為了分析氣象因子之間的綜合效應(yīng)，除了常規(guī)的氣象要素以外，還引入了能表征夏季人體舒適度的炎熱指數(shù)ID[28]。

ID=1.8t-0.99(1-0.01h)(t-14.4)+32

式中,t為氣溫(℃)，h為相對濕度(%)。

試驗結(jié)果表明：ID≥80，絕大多數(shù)人均感不適；ID≥75，半數(shù)人感到不適；ID≥70，少數(shù)人(10%)感到不適；ID在60～65，大部分人感到舒適?？珊唵我?guī)定：ID≥80，h>50%時為高濕天氣；ID≥80，h≤50%為高溫天氣。

1.2 極端負(fù)荷日的選取方法

本文以日最大電力負(fù)荷排名在當(dāng)年夏季前5%的負(fù)荷日定為夏季極端負(fù)荷日，分析夏季逐月極端負(fù)荷時，以當(dāng)年夏季各月的最大負(fù)荷日作為極端負(fù)荷日。

由于電力部門最關(guān)心的往往是出現(xiàn)高溫高濕天氣時，極端負(fù)荷曲線相對于平均負(fù)荷曲線的增幅和差異，從而能在極端天氣情況下提前做好調(diào)度準(zhǔn)備。因此，本文將當(dāng)年夏季所有非極端負(fù)荷日的96點負(fù)荷進(jìn)行平均，得到當(dāng)年夏季的平均負(fù)荷曲線，而將極端負(fù)荷曲線與當(dāng)年夏季的平均負(fù)荷曲線進(jìn)行差值處理，得到兩者的離差曲線(即極端負(fù)荷日相對于當(dāng)年夏季平均負(fù)荷日的距平曲線)。

1.3 譜分析方法

1.3.1 功率譜分析方法

功率譜分析是以傅里葉變換為基礎(chǔ)的頻域分析方法，其意義為將時間序列的總能量分解到不同頻率上，根據(jù)不同頻率波的方差貢獻(xiàn)診斷出序列的主要周期，從而確定周期的主要頻率，即序列隱含的顯著周期。本文運(yùn)用功率譜分析方法對去季節(jié)趨勢后的逐日時間序列做分析，研究天氣尺度(1～10 d)、月尺度(10～30 d)、月際尺度(30～60 d)以及季節(jié)尺度(>60 d)的電力負(fù)荷各主要周期。

1.3.2 交叉譜分析方法

交叉譜分析是用來分析兩個時間序列在不同頻率之間相互關(guān)系的一種統(tǒng)計方法[29]。交叉譜是復(fù)譜，可以看成是功率譜的擴(kuò)展，其實部譜為協(xié)譜，虛部譜為正交譜，協(xié)譜反映的是某一頻率上同位相的相關(guān)關(guān)系，而正交譜反映的是同一頻率上兩個序列位相相差90°的相關(guān)關(guān)系。另外，也可以將交叉譜表示為振幅與位相的形式，其中交叉振幅譜能夠衡量兩個序列的相關(guān)性，相位譜描述兩序列的超前及滯后關(guān)系。為了排除量綱的影響，定義凝聚譜來反映兩個時間函數(shù)在ω頻域內(nèi)信號的相關(guān)密切程度。本文運(yùn)用交叉譜估計對電力負(fù)荷與自然周以及氣溫序列的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析。

2 結(jié)果分析

2.1 電力負(fù)荷特征分析

從南京2014—2016年逐日最大電力負(fù)荷曲線來看，2014—2015年夏季的負(fù)荷走勢相對平穩(wěn)，而2016年夏季的負(fù)荷水平較前兩年明顯提升。分析發(fā)現(xiàn)，2016年南京夏季的高溫日數(shù)(22 d)為2015年的2.4倍，同時2014—2016年夏季極端負(fù)荷日對應(yīng)的平均最高氣溫分別為：35.4 ℃、36.3 ℃、38 ℃，可見2016年夏季明顯更為炎熱，因此夏季炎熱程度對于負(fù)荷水平的影響疊加經(jīng)濟(jì)發(fā)展導(dǎo)致的電力負(fù)荷穩(wěn)定上升，造成了2016年電力負(fù)荷大幅上升。

本文首先采用諧波分析方法擬合出原序列的季節(jié)變化及線性變化趨勢(圖1) 來具體分析南京逐日最大電力負(fù)荷隨時間的周期變化，然后剔除季節(jié)趨勢得到去季節(jié)趨勢的逐日時間序列，再對其進(jìn)行功率譜分析，得到3年總體和逐年電力日負(fù)荷變化周期。從圖1可知，電力負(fù)荷有明顯的季節(jié)波動性，冬夏季為負(fù)荷高峰，而在春秋季為低谷期，且逐日波動幅度較大， 達(dá)到1000 MW左右。從南京地區(qū)日最大用電負(fù)荷功率譜(圖2a) 可知，南京地區(qū)2014—2016年日最大電力負(fù)荷在季節(jié)尺度上有72 d,即2.4個月左右的周期；在季節(jié)內(nèi)(月際)尺度上，則存在30 d(1個月)左右的周期；在月尺度上有11 d和15～18 d兩類波動；在月內(nèi)尺度上，則有3.5 d和7 d左右的周期。同時，從圖2b～d可知，月尺度波動不同年份的周期差異較大；而在月內(nèi)尺度上，所有年份均出現(xiàn)了7 d左右的周期，說明南京地區(qū)日最大用電負(fù)荷有顯著的7 d周期。

圖1 2014—2016年南京逐日最大電力負(fù)荷變化 及其季節(jié)變化趨勢

圖2 南京地區(qū)日最大用電負(fù)荷功率譜: (a)2014—2016年,(b)2014年，(c)2015年，(d)2016年

為進(jìn)一步弄清最大電力負(fù)荷的7 d周期是由天氣周期造成的，還是由人類活動自然周的周一至周五工作而周六、周日休息的規(guī)律造成，本文采用交叉譜對2014—2016年南京逐日最大電力負(fù)荷與自然周循環(huán)兩個序列在不同周期區(qū)間上的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析。結(jié)果表明，凝聚譜通過α=0.05的F分布顯著性水平的周期正好在5.6 d、6.2 d和7 d，而其他頻率周期上無顯著相關(guān)性，也與功率譜分析得到的7 d左右周期基本吻合，相應(yīng)的周期后延時間長度為0.34 d、0.35 d和0.26 d，說明最大電力負(fù)荷序列在5～7 d周期上基本與當(dāng)日為星期幾是同步的，即存在周末效應(yīng)。通過資料查看也可以直接發(fā)現(xiàn)最大電力負(fù)荷一般存在周五至周六的驟減和周日至周一的突增。對2014—2016年夏季(6—9月)日最大電力負(fù)荷與周循環(huán)兩個序列進(jìn)行交叉譜檢驗(表1)，只有6.2天周期通過了α=0.05的顯著性檢驗，凝聚譜值減小，說明在同一時期，夏季日最大電力負(fù)荷的周末效應(yīng)相對全年來說不明顯。

表1 2014—2016年夏季日最大電力負(fù)荷與 自然周交叉譜參數(shù)值

2.2 夏季極端負(fù)荷日與平均負(fù)荷日的離差

由于極端負(fù)荷日是給電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行造成不良影響的主要因素，南京地區(qū)的電力極端負(fù)荷日基本上出現(xiàn)在夏季，因此本文通過分析該地區(qū)夏季極端負(fù)荷日與平均負(fù)荷日的離差曲線來進(jìn)一步了解極端負(fù)荷日相較平均負(fù)荷日逐15 min負(fù)荷變化的差異，從而為電網(wǎng)削峰填谷等調(diào)度措施提供準(zhǔn)確的科學(xué)依據(jù)。經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，南京市2014—2016年夏季所有的極端負(fù)荷日離差曲線中存在3種類型，分別是典型雙峰型、單峰型、非典型雙峰型。①典型雙峰型：一天之中負(fù)荷曲線存在白天和夜間兩個高峰，其中白天峰值略高于夜間峰值。②單峰型：一天之中負(fù)荷曲線僅存在一個峰值，高峰出現(xiàn)在中午前后，夜間負(fù)荷水平整體較低，不存在明顯上升情況。③非典型雙峰型：一天之中負(fù)荷曲線存在白天和夜間兩個高峰，其中夜間的峰值還略高于白天峰值。

從南京市2014—2016年夏季不同類型的極端負(fù)荷日與平均負(fù)荷日的平均離差曲線(圖3)可見，典型雙峰型和非典型雙峰型的離差曲線走勢非常相似，峰谷出現(xiàn)的時間基本同步，但不同的是典型雙峰型的平均離差要明顯高于非典型雙峰型，而單峰型的平均離差峰值介于兩者之間。從日用電量比較來看，典型雙峰型最高，非典型雙峰型次之，單峰型日用電量最低。

圖3 南京市2014—2016年夏季不同類型的極端負(fù)荷 日與平均負(fù)荷日的平均離差日變化

典型雙峰型從08:00—23:00的平均離差均在2000 MW以上。而非典型雙峰型平均離差≥2000 MW的時段主要集中在11:00—16:00及19:00—23:00。單峰型平均離差≥2000 MW的時段主要集中在白天09:00—14:00。2014—2016年南京夏季極端負(fù)荷日中，典型雙峰型出現(xiàn)概率最高(66.7%)，單峰型次之，非典型雙峰型最少(11.1%)。

分析2014—2016年南京夏季各月極端負(fù)荷與平均負(fù)荷的離差曲線發(fā)現(xiàn)(圖4)，7月呈典型雙峰型，一天之中負(fù)荷曲線存在白天和夜間兩個高峰；8月離差曲線則呈典型單峰型，高峰出現(xiàn)在10：00—14：00，夜間負(fù)荷水平整體較低，而6月和9月極端負(fù)荷與平均負(fù)荷的離差較7、8月明顯偏低，這與6月和9月最高氣溫明顯低于7、8月有關(guān)，極端負(fù)荷水平也同樣明顯低于盛夏時期，同時離差曲線的類型則介于典型雙峰型和典型單峰型之間，一天之中負(fù)荷最高峰主要集中在12：00—16：00。

圖4 南京市2014—2016年夏季各月極端負(fù)荷日與平均 負(fù)荷日的平均離差日變化

2.3 夏季不同類型極端負(fù)荷日的氣象條件分析

從過去研究可知，造成某一地區(qū)夏季極端電力負(fù)荷的原因比較復(fù)雜且各不相同，但一般都與氣象因子有密切關(guān)系，其中氣溫是最重要的因子之一。本文先通過交叉譜分析夏季電力日最大負(fù)荷與最高、最低氣溫以及平均氣溫序列的周期相關(guān)關(guān)系，再通過對3種極端負(fù)荷日離差曲線類型與其對應(yīng)的氣象條件進(jìn)行分析，得到不同極端負(fù)荷類型下不同氣象因子關(guān)系及環(huán)流形勢的特征。

2.3.1 夏季日最大電力負(fù)荷與氣溫的關(guān)系

在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市，由于人口密集，社會生產(chǎn)活動頻繁，當(dāng)夏季出現(xiàn)高溫天氣時，空調(diào)耗電量劇增導(dǎo)致電力負(fù)荷猛增。但影響電力負(fù)荷的氣象因子并不僅是氣溫，降水、氣壓和濕度等氣象因子對電力負(fù)荷也存在一定的影響。另外，對于氣溫的表征，除了逐時整點氣溫，表征一天氣溫狀況的方式一般有日最高氣溫、日最低氣溫和日平均氣溫，而在不同地區(qū)日最大電力負(fù)荷與氣溫的不同表征因子的相關(guān)關(guān)系不盡相同。例如，北京地區(qū)夏季日最大電力負(fù)荷與日最低溫度關(guān)系最密切[1]。對于南京地區(qū)，本文將2014—2016年夏季日最大電力負(fù)荷與最高、最低氣溫以及平均氣溫日序列分別做交叉譜分析。結(jié)果表明，日最大電力負(fù)荷與日最高氣溫的關(guān)系最為密切，同時與日平均氣溫也表現(xiàn)出較好的相關(guān)性，而與日最低氣溫的相關(guān)性并不明顯。從相關(guān)最顯著的電力最大負(fù)荷與最高氣溫交叉譜(表2)的特點來看，2～56 d周期均通過了0.05的F顯著性檢驗，且遠(yuǎn)大于0.05的臨界值，即兩者無論從高頻周期到低頻周期都顯著相關(guān)。周期56 d為凝聚譜最高值，達(dá)到0.853，說明低頻月度周期的相關(guān)性最好。從位相譜來看，所有周期的位相都是最大電力負(fù)荷落后于最高氣溫，但都在0～0.4 d之間，說明電力負(fù)荷和最高氣溫兩者基本上是同步的。從協(xié)譜都明顯大于正交譜來看，相關(guān)的主要貢獻(xiàn)來源于同位相的相關(guān)，也說明兩者的同步性，而協(xié)譜的最大值在28 d，其他周期的協(xié)譜值差不多在0.06左右，說明日最高氣溫與電力負(fù)荷在月周期的相關(guān)對于總相關(guān)的貢獻(xiàn)最大。

表2 2014—2016年夏季日最大電力負(fù)荷與日最高氣溫 的交叉譜參數(shù)值

2.3.2 典型雙峰型的氣象條件

環(huán)流形勢：南京地區(qū)為強(qiáng)大穩(wěn)定的副熱帶高壓(以下簡稱副高)控制，冷空氣活動偏弱，氣溫日變化較小，導(dǎo)致南京地區(qū)高溫持續(xù)時間長、用電負(fù)荷離差曲線呈現(xiàn)雙峰型。以2016年7月25—29日的高溫過程為例(圖5)，亞歐中高緯呈現(xiàn)兩槽一脊型分布，但環(huán)流經(jīng)向度不大，影響我國的冷空氣勢力較弱且位置偏北。西太副高強(qiáng)度較常年同期偏強(qiáng)，并與大陸高壓打通，呈東西帶狀分布，副高588 dagpm線穩(wěn)定控制35°N以南大部地區(qū)，造成南方地區(qū)大范圍持續(xù)性高溫天氣。

圖5 2016年7月25—29日500 hPa平均高度 (等值線，單位：dagpm)及距平(填色)場

氣象因子：典型雙峰型高溫持續(xù)時間長，35 ℃以上的高溫持續(xù)時間為5～10 h，白天出現(xiàn)峰荷的時間集中在12:00—14:00，夜間出現(xiàn)次峰荷的時間主要集中在20:00—21:00。從圖6a中逐小時負(fù)荷與氣溫的散點圖可以看出，小時氣溫在32 ℃左右和37 ℃左右對應(yīng)的負(fù)荷有基本相當(dāng)?shù)那闆r，對應(yīng)的即為夜間和白天雙峰的情形。相對濕度方面，隨著濕度的下降、負(fù)荷呈現(xiàn)逐步上升的趨勢。白天氣溫上升，往往相對濕度下降，白天峰荷對應(yīng)的相對濕度為45%～60%之間，而夜間盡管氣溫下降，但由于相對濕度加大，導(dǎo)致體感仍舊悶熱，夜間的峰荷對應(yīng)的相對濕度在55%～80%之間。

圖6 典型雙峰型夏季極端負(fù)荷日逐小時 最大負(fù)荷與氣溫(a)、相對濕度(b)、 炎熱指數(shù)(c)的散點圖及擬合曲線

炎熱指數(shù)能較好地表征了溫度和濕度對人體舒適度產(chǎn)生的綜合效應(yīng)，從炎熱指數(shù)與逐小時負(fù)荷的擬合曲線來看(圖6c)，兩者呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系。

2.3.3 單峰型的氣象條件

環(huán)流形勢：影響南京地區(qū)的冷空氣活動頻繁，副高具有東西擺動特征，南京地區(qū)氣溫日變化較大，多伴有陣雨或雷陣雨天氣。以2014年7月24日(圖7)和2015年8月6—7日的高溫過程為例(圖8)，江蘇上游均有中緯度低槽影響，副高主體位于海上，受冷空氣和暖濕氣流的共同影響，南京地區(qū)都出現(xiàn)了降水，造成地面氣溫下降，因此用電峰值一般出現(xiàn)在中午前后，夜間負(fù)荷水平整體較低。

圖7 2014年7月24日500 hPa平均高度 (等值線，單位：dagpm)及距平(填色)場

圖8 2015年8月6—7日500 hPa平均高度 (等值線，單位：dagpm)及距平(填色)場

氣象因子：白天無高溫或高溫出現(xiàn)時間較短，從18:00前后開始，氣溫陸續(xù)降到30 ℃以下，夜間負(fù)荷水平較白天顯著下降。和典型雙峰型有所不同的是，單峰型相對濕度小、負(fù)荷高的情況在整個散點圖中屬于少數(shù)情況，這意味著高負(fù)荷在一天之中出現(xiàn)的時間很短。由于單峰型往往一天之中炎熱持續(xù)時間不長，因此小時最大負(fù)荷與炎熱指數(shù)擬合的效果并不好，但仍呈現(xiàn)正相關(guān)(圖9)。

圖9 典型單峰型夏季極端負(fù)荷日逐小時最大負(fù)荷與氣溫 (a)、相對濕度(b)、炎熱指數(shù)(c)的散點圖及擬合曲線

2.3.4 非典型雙峰型的氣象條件

環(huán)流形勢：非典型雙峰型的日用電量介于典型雙峰型和典型單峰型之間，所對應(yīng)的環(huán)流場上副高強(qiáng)度弱于典型雙峰型，冷空氣的強(qiáng)度弱于典型單峰型。一般來說，南京地區(qū)為副高控制(副高強(qiáng)度比典型雙峰型時的副高偏弱、西脊點偏東)，冷空氣活動較弱(比典型單峰型時的冷空氣強(qiáng)度弱)，氣溫日變化較小。以2015年7月29日的高溫過程為例(圖10)，亞歐中高緯呈現(xiàn)兩槽一脊型分布，影響南京地區(qū)的冷空氣勢力較弱且位置偏北；副高588 dagpm線控制江蘇、浙江等地，南京地區(qū)炎熱天氣持續(xù)時間長，同時夜晚氣溫下降緩慢，從而出現(xiàn)兩個用電高峰。

圖10 2015年7月29日500 hPa平均高度 (等值線，單位：dagpm)及距平(填色)場

氣象因子：同典型雙峰型類似，非典型雙峰型往往炎熱持續(xù)時間長，30 ℃以上的持續(xù)時間長達(dá)16～17 h，高溫持續(xù)時間長達(dá)5～8 h，白天出現(xiàn)峰荷的時間集中在13:00前后。入夜后氣溫下降慢，但相對濕度較白天峰荷時增加15%～20%，夜間出現(xiàn)峰荷的時間主要集中在21:00前后。從圖11a也能看出，32 ℃所對應(yīng)的部分小時最大負(fù)荷甚至高于36 ℃所對應(yīng)的小時最大負(fù)荷，這也能較好表明非典型雙峰型的特點，即夜間的峰荷略高于白天。逐小時相對濕度與逐小時最大負(fù)荷呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)；其中白天峰荷對應(yīng)的相對濕度為40%～50%之間，而夜間峰荷對應(yīng)的相對濕度在60%～65%之間。從圖11c可見，隨著炎熱指數(shù)的增加，負(fù)荷呈逐步上升趨勢，R2達(dá)到了0.81，兩者呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。

圖11 非典型雙峰型夏季極端負(fù)荷日逐小時最大

負(fù)荷與氣溫(a)、相對濕度(b)、炎熱指數(shù)(c)散點圖

及擬合曲線

2.4 夏季不同類型極端負(fù)荷日的預(yù)測模型

從表3可見不同氣象要素與不同類型極端負(fù)荷日的相關(guān)系數(shù)，回歸建模時剔除了部分相關(guān)性較差的因子。從表4南京夏季不同類型極端負(fù)荷日的預(yù)測模型可以看出，典型雙峰型入選的因子有逐小時氣溫、逐小時相對濕度和逐小時炎熱指數(shù)，典型單峰型入選的因子為逐小時氣溫和逐小時相對濕度，而非典型雙峰型僅僅只有逐小時炎熱指數(shù)入選預(yù)測模型； 3種不同極端負(fù)荷日的預(yù)測模型平均相對誤差分別為6.4%、5.6%和5.3%，可以較好地為電力負(fù)荷提前做出定量預(yù)報服務(wù)。

表3 南京夏季不同類型的極端電力負(fù)荷日與 各要素的相關(guān)系數(shù)

表4 南京夏季不同類型的極端電力負(fù)荷日預(yù)測模型

3 結(jié)論與討論

通過對南京市2014—2016年逐時和逐日電力負(fù)荷進(jìn)行特征分析和周期規(guī)律研究，結(jié)合不同極端電力負(fù)荷離差曲線類型與氣象條件的關(guān)系分析，得出以下結(jié)論：

(1)南京地區(qū)電力負(fù)荷特征屬于典型的夏冬雙峰型，從功率譜分析結(jié)果來看，南京地區(qū)2014—2016年日最大電力負(fù)荷在季節(jié)內(nèi)/月際尺度上，存在30 d左右的周期；在天氣尺度上，7 d左右的周期最為顯著，而7 d左右周期與周末效應(yīng)存在明顯同位相相關(guān)，滯后時間長度0.3 d左右。

(2)南京地區(qū)夏季日最大電力負(fù)荷與日最高氣溫變化的相關(guān)性最為顯著，與日平均氣溫的變化也有明顯的相關(guān)性。在2～56 d周期區(qū)間上，兩個序列的相關(guān)性都非常顯著，其中28～56 d周期的相關(guān)貢獻(xiàn)較大。同時，在所有周期上最大電力負(fù)荷相對于日最高氣溫滯后都小于0.4 d，基本上同步變化。

(3)南京夏季極端負(fù)荷日與平均負(fù)荷日的平均離差曲線存在典型雙峰型(Ⅰ)、單峰型(Ⅱ)、非典型雙峰型(Ⅲ)；而盛夏7月和8月的平均離差曲線分別為Ⅰ型和Ⅱ型。從日用電量來看，Ⅰ型最高，Ⅲ型次之，Ⅱ型的日用電量最低。3種類型的逐小時最大負(fù)荷與氣溫、炎熱指數(shù)都呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)，與相對濕度呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)。從環(huán)流形勢特征來看，Ⅰ型對應(yīng)著南京地區(qū)往往受強(qiáng)大穩(wěn)定的副高控制，冷空氣活動偏弱，氣溫日變化較??；Ⅱ型則對應(yīng)著影響南京地區(qū)的冷空氣活動頻繁，副高具有東西擺動特征，南京地區(qū)氣溫日變化較大，并伴有陣雨或雷陣雨天氣；而Ⅲ型的日用電量介于Ⅰ型和Ⅱ型之間，所對應(yīng)的環(huán)流場上副高強(qiáng)度弱于Ⅰ型，冷空氣強(qiáng)度弱于Ⅱ型，以上結(jié)論對于提前研判極端負(fù)荷日具有較好的指導(dǎo)意義。

(4)利用逐步回歸方法建立南京夏季不同類型極端負(fù)荷日的預(yù)測模型，Ⅰ型、Ⅱ型和Ⅲ型的平均相對誤差分別為6.4%、5.6%和5.3%，可以較好地為南京地區(qū)極端電力負(fù)荷提前做出定量的預(yù)報服務(wù)。