■ 劉靜 成丹 代娟 任永建 陳正洪

24 ℃是引起電力負(fù)荷增加的日平均氣溫初始敏感值。29 ℃是引起電力負(fù)荷增加的日平均氣溫強(qiáng)敏感值。

近年來，極端高溫事件的增多以及電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大，對電力系統(tǒng)的安全保障面臨巨大壓力和挑戰(zhàn)。電力負(fù)荷作為電力系統(tǒng)中一個(gè)至關(guān)重要的變量，對指導(dǎo)電力系統(tǒng)規(guī)劃、運(yùn)行、控制、穩(wěn)定均產(chǎn)生重大影響。目前國內(nèi)諸多學(xué)者對電力負(fù)荷從氣象影響、預(yù)測方法等多方面開展了分析研究。故本文利用武漢電網(wǎng)2013—2018年逐15 min電力負(fù)荷數(shù)據(jù)以及同期武漢市逐日氣溫?cái)?shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)分析各項(xiàng)負(fù)荷特征指標(biāo)，探尋電力負(fù)荷的內(nèi)在構(gòu)成和變化規(guī)律，為武漢市電力系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度提供參考依據(jù)。

1 資料、概念和方法

1.1 資料

本文所用的電力負(fù)荷資料來源于國網(wǎng)湖北省電力公司提供的2013—2018年武漢電網(wǎng)逐15 min電力負(fù)荷數(shù)據(jù)；氣象資料來源于湖北省氣象信息與技術(shù)保障中心提供的2013—2018年武漢市國家基本氣象站（站號：57494）的平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫等逐日觀測數(shù)據(jù)。

1.2 年穩(wěn)定系數(shù)

年穩(wěn)定系數(shù)是衡量各月電力負(fù)荷的均衡程度指標(biāo)，以一年12個(gè)月各月最大負(fù)荷的平均值與年最大負(fù)荷的比值來表示，數(shù)值越大表示各月負(fù)荷越均衡。

1.3 空調(diào)負(fù)荷提取

本文選取每年日最高氣溫大于等于35 ℃的工作日作為計(jì)算空調(diào)負(fù)荷的典型日。對空調(diào)負(fù)荷的提取，則通過將實(shí)際日最大負(fù)荷扣除基準(zhǔn)負(fù)荷得到。其中基準(zhǔn)負(fù)荷取自當(dāng)年4月和10月平均氣溫在15～20 ℃的工作日的日最大負(fù)荷平均值。

2 年電力負(fù)荷特征分析

2.1 歷年電力需求統(tǒng)計(jì)

表1總結(jié)了2013—2018年武漢市的GDP（地區(qū)生產(chǎn)總值）增長率，全社會(huì)用電量與年最大負(fù)荷以及高溫強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間等要素。從2013年起，武漢市的經(jīng)濟(jì)增長逐漸放緩，GDP增長率由2013年10%下降至2016年7.8%，而后2017年和2018年維持在8%。與經(jīng)濟(jì)增長放緩相反，武漢市的全社會(huì)用電量增長率基本呈逐年上升態(tài)勢，尤其2018年較2017年增長了11.7%。而年最大負(fù)荷在2013—2015年表現(xiàn)較為平穩(wěn)，2016年之后年年破新高，近兩年更是高達(dá)1100萬 kW以上。

表1 2013—2018年武漢市GDP、用電量與電力負(fù)荷及高溫情況

電力需求除了受到宏觀經(jīng)濟(jì)形勢影響外，與夏季的高溫情況也息息相關(guān)，其中年度日最大負(fù)荷體現(xiàn)了短時(shí)用電需求釋放情況，受高溫強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間的影響最為顯著。2013年夏季武漢市出現(xiàn)了極為強(qiáng)烈的高溫天氣，日最高氣溫高達(dá)39.5 ℃，日最高氣溫35 ℃以上的天數(shù)達(dá)到37 d且最長連續(xù)天數(shù)高達(dá)14 d，典型的高溫強(qiáng)度大、持續(xù)時(shí)間長。2014年和2015年夏季，高溫強(qiáng)度減弱，持續(xù)時(shí)間縮短，尤其2015年呈現(xiàn)出“涼夏”的特點(diǎn)，所以2014年和2015年雖然由于經(jīng)濟(jì)增長使得全社會(huì)用電量有小幅上升，但是最大負(fù)荷并沒有突破2013年的極值。2016、2017、2018年這三年均出現(xiàn)了極端高溫天氣，日最高氣溫38 ℃以上，其中2017年更是高達(dá)39.7 ℃；日最高氣溫35 ℃以上的天數(shù)為20 d以上，2018年更是達(dá)到39 d，且最長連續(xù)19 d日最高氣溫≥35 ℃。所以可以發(fā)現(xiàn)該三年的用電量快速增長，最大負(fù)荷不斷突破極值，2018年年最大負(fù)荷已達(dá)到1123.16萬 kW。

2.2 逐月最大負(fù)荷分布

圖1為武漢市2013—2018年逐月最大負(fù)荷分布曲線。武漢市各月電力負(fù)荷隨季節(jié)變化呈現(xiàn)出“兩峰兩谷”的特點(diǎn)。由于夏季空調(diào)設(shè)備和冬季取暖設(shè)備的普遍使用，所以盛夏7、8月和寒冬12、1月分別形成了兩個(gè)用電高峰，年度最大負(fù)荷均出現(xiàn)在盛夏期。春季與秋季氣溫宜人，空調(diào)和取暖造成的負(fù)荷很小，故形成了兩個(gè)用電低谷，尤其4月和10月分別處于春、秋季的用電最低值。由于電力負(fù)荷的自然增長，故秋季負(fù)荷一般略高于春季。

圖1 2013—2018年武漢市逐月最大負(fù)荷分布曲線

表2為武漢市2013—2018年年穩(wěn)定系數(shù)。除2015年外，其余5年的年穩(wěn)定系數(shù)均低于0.8并且呈現(xiàn)較大的波動(dòng)性，說明受氣溫影響，尤其是盛夏高溫影響，武漢市不同月份的最大負(fù)荷有較大差異。如2015年是個(gè)“涼夏”，所以該年的年穩(wěn)定系數(shù)較大；而2017年出現(xiàn)最強(qiáng)高溫，故該年的年穩(wěn)定系數(shù)較小。

表2 2013—2018年武漢市年穩(wěn)定季系數(shù)

2.3 空調(diào)負(fù)荷占比

表3為武漢市2013—2018年逐年空調(diào)負(fù)荷計(jì)算表。2013—2018年，日最高氣溫≥35℃的工作日最大負(fù)荷平均值以及基準(zhǔn)負(fù)荷值均呈逐年增大的態(tài)勢。而計(jì)算得到武漢市的空調(diào)負(fù)荷占比很高，平均占比實(shí)際負(fù)荷的40.60%，其中2017年更是高達(dá)44.97%。每年的空調(diào)負(fù)荷大小與當(dāng)年夏季的天氣有關(guān)，高溫強(qiáng)度越大，高溫持續(xù)時(shí)間越長，空調(diào)負(fù)荷釋放也越充分。

表3 2013—2018年武漢市空調(diào)負(fù)荷計(jì)算表

3 日電力負(fù)荷特征分析

3.1 各季節(jié)的日負(fù)荷曲線

武漢市夏季電力負(fù)荷遠(yuǎn)高于其他三季，冬季次之，秋季略高于春季。各季節(jié)日負(fù)荷曲線整體形態(tài)較為接近，基本呈“兩峰兩谷”分布，但是高峰和低谷出現(xiàn)時(shí)間存在一定差異。

3.2 工作日、雙休日和節(jié)假日的日負(fù)荷曲線

武漢市2018年工作日、雙休日和節(jié)假日的日平均負(fù)荷，工作日＞雙休日＞節(jié)假日。在曲線形態(tài)上，三種類型的負(fù)荷早高峰均出現(xiàn)在11：15，晚高峰出現(xiàn)在20：15—20：45，但是工作日的負(fù)荷早高峰大于晚高峰，而雙休日和節(jié)假日則相反，負(fù)荷的晚高峰為一天的負(fù)荷最大時(shí)段。

節(jié)假日之外，一周的日負(fù)荷曲線中（圖2），基本上周日負(fù)荷最低，周六次之。周一負(fù)荷雖較周日增加明顯，但周一00時(shí)至上午上班前的負(fù)荷明顯低于周二至周日，周二至周五基本相似。

圖2 2018年武漢市一周日平均負(fù)荷曲線

3.3 日負(fù)荷峰谷差

圖3為武漢市2013—2018年平均和最大日負(fù)荷峰谷差趨勢圖。近年來武漢市電力負(fù)荷峰谷差呈現(xiàn)逐年增大的趨勢，平均日負(fù)荷峰谷差每年遞增，2013年僅為191.70萬 kW，2018年已上升至281.70萬 kW。受經(jīng)濟(jì)形勢和天氣等因素的影響，最大日負(fù)荷峰谷差表現(xiàn)出更大的波動(dòng)性，2014年為320.56萬 kW，2018年已上升至466.41萬 kW。強(qiáng)烈的日負(fù)荷峰谷差給電網(wǎng)調(diào)峰帶來了較大的壓力和挑戰(zhàn)。

圖3 2013—2018年武漢市平均和最大日負(fù)荷峰谷差

4 電力負(fù)荷與氣溫的關(guān)系

4.1 日最大負(fù)荷與氣溫敏感性分析

圖4為武漢市2018年日最大負(fù)荷（

L

）與日平均氣溫（

T

）的散點(diǎn)圖，電力負(fù)荷受氣溫的影響較大，呈現(xiàn)“V”形特點(diǎn)。對散點(diǎn)進(jìn)行函數(shù)擬合可計(jì)算當(dāng)

T

=15 ℃時(shí)，

L

最小。當(dāng)日平均氣溫在15～20 ℃時(shí)，日最大負(fù)荷基本在一個(gè)水平上波動(dòng)。20 ℃以上，隨著氣溫升高，負(fù)荷增加較快，尤其是25 ℃以上，隨著氣溫升高，負(fù)荷增幅劇烈。

圖4 2018年武漢市日最大負(fù)荷與日平均氣溫關(guān)系散點(diǎn)圖

4.2 1℃效應(yīng)分析

從2018年夏季日平均氣溫升高1 ℃對應(yīng)的日最大負(fù)荷和日最小負(fù)荷變化率可知，雖然電力負(fù)荷變化率在不同溫度區(qū)間具有一定波動(dòng)性，不過電力負(fù)荷基本隨著氣溫升高，增加速率由快變慢。當(dāng)日平均氣溫在24～29 ℃時(shí)，氣溫升高1 ℃，日最大負(fù)荷增加率接近10%；尤其是24～25 ℃時(shí)，日最大負(fù)荷和日最小負(fù)荷的負(fù)荷增加率達(dá)到了第一個(gè)峰值，日最大負(fù)荷增加率為10.93%，日最小負(fù)荷為11.65%，說明24 ℃是引起電力負(fù)荷增加的日平均氣溫初始敏感值。當(dāng)日平均氣溫在29～33 ℃時(shí)，氣溫每升高1 ℃，電力負(fù)荷增加速率遞減；29～30 ℃時(shí)，日最大負(fù)荷和日最小負(fù)荷的負(fù)荷增加率達(dá)到了第二個(gè)峰值，日最大負(fù)荷增加率為10.31%，日最小負(fù)荷為14.75%，說明29 ℃是引起電力負(fù)荷增加的日平均氣溫強(qiáng)敏感值，此后負(fù)荷增量有限，因?yàn)橹评湓O(shè)備基本全部開啟，達(dá)到了飽和運(yùn)轉(zhuǎn)。

5 結(jié)論

1）武漢市各季節(jié)日負(fù)荷曲線均呈“兩峰兩谷”分布。夏季日負(fù)荷高峰為11：00—14：00和20：00—21：00，兩高峰負(fù)荷接近，低谷為05：00—06：00和18：00—19：00，早低谷為全天負(fù)荷最??；冬季日負(fù)荷高峰為11：00和20：00，晚高峰為全天負(fù)荷最大，低谷為04：00和15：00。

2）武漢市電力負(fù)荷隨氣溫升高呈“V”形分布。平均氣溫在15～20 ℃時(shí)，負(fù)荷對氣溫變化不敏感；10 ℃以下，負(fù)荷隨氣溫下降快速增加；25 ℃以上，負(fù)荷隨氣溫上升增幅劇烈。

3）24 ℃是引起武漢市電力負(fù)荷增加的平均氣溫初始敏感值，此時(shí)日最大負(fù)荷增加率為10.93%，日最小負(fù)荷為11.65%；29 ℃是引起武漢市電力負(fù)荷增加的平均氣溫強(qiáng)敏感值，此時(shí)日最大負(fù)荷增加率為10.31%，日最小負(fù)荷為14.75%。

深入閱讀

成丹,劉靜,郭淳薇,等,2018.基于積溫效應(yīng)的華中電網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測.氣象科技,48(4): 814-821.

程維杰,2019.電網(wǎng)負(fù)荷特性分析與預(yù)測探討.電氣技術(shù)與經(jīng)濟(jì),3:55-57.

傅新姝,談建國,2015.基于濾波技術(shù)的上海日最大電力負(fù)荷氣象預(yù)報(bào)模型.氣象科技,43(6):1209-1212.

金鑫,李龍威,季佳男,等,2016.基于大數(shù)據(jù)和優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期電力負(fù)荷預(yù)測.通信學(xué)報(bào),37(Z1):36-42.

李琛,郭文利,吳進(jìn),等,2018.北京市夏季日最大電力負(fù)荷與氣象因子的關(guān)系.氣象與環(huán)境學(xué)報(bào),34(3):99-105.

李重春,祝安琪,王樂罡,等,2019.電力大數(shù)據(jù)下的短期電力負(fù)荷預(yù)測.電力大數(shù)據(jù),22(1):66-70.

李漢巨,2018.考慮氣象因素累積效應(yīng)的電力系統(tǒng)96點(diǎn)日負(fù)荷預(yù)測方法.電氣技術(shù),4:28-32.

李學(xué)敏,羅紅梅,2018.長沙市場夏季日最大電力負(fù)荷氣象預(yù)報(bào)模型.科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào),25:88-93.

劉紅亞,曹亮,2013.上海市電力負(fù)荷與氣象因子關(guān)系及精細(xì)化預(yù)報(bào).應(yīng)用氣象學(xué)報(bào),24(4): 455-463.

史靜,周琪,談健,等,2018.江蘇電網(wǎng)夏季空調(diào)負(fù)荷特性挖掘與溫度敏感性辨識.電力工程技術(shù),36(3):28-32.

葉劍,曹琦琳,袁智強(qiáng),等,2017.上海電網(wǎng)用電負(fù)荷特性分析.電力與能源,38(6):659-663.

祝學(xué)昌,2020.基于IFOA-GRNN的短期電力負(fù)荷預(yù)測方法研究.電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,48(9):121-127.