杜 裕，張 明，何衛(wèi)平，雷東洋，丁麗麗

(1.湖北省宜昌市氣象局,湖北 宜昌 443000；2.湖北省興山縣氣象局，湖北 興山 443700)

0 引言

電能是現(xiàn)階段最通用的一種能源，已滲透到社會(huì)生活和人民生活的各個(gè)方面，電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行是現(xiàn)代化城市正常運(yùn)行的基礎(chǔ)條件。電力負(fù)荷特性是評(píng)價(jià)一個(gè)地區(qū)電網(wǎng)負(fù)荷狀況的主要指標(biāo)，掌握電力負(fù)荷的變化特性及其與影響因素的關(guān)系，對(duì)提高電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和電網(wǎng)運(yùn)行具有重要指導(dǎo)作用。電力負(fù)荷受諸多因素影響，總體上可將影響因素分為氣象類和非氣象類[1-2]，隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和人民生活水平的提高，人們用來(lái)改善室內(nèi)環(huán)境的電力負(fù)荷需求在不斷增加[3]，近年來(lái)氣候變化加劇了用電的緊張局面，在電力發(fā)電、供電有限的情況下，導(dǎo)致城市“電荒”，拉閘限電事件頻頻發(fā)生[4-6]，電力負(fù)荷對(duì)氣象類因子的響應(yīng)引起眾多學(xué)者的廣泛關(guān)注[7-19]，付桂琴等[7]對(duì)河北省電力負(fù)荷分析指出，對(duì)電力負(fù)荷影響明顯的氣象因子為氣溫、降水、相對(duì)濕度；熊明明等[8]研究天津電力負(fù)荷與氣象因子的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，在季節(jié)和日尺度上，氣溫的影響十分顯著，夏季、初秋相對(duì)濕度的影響非常顯著，此外4月、6月、7月和12月還需考慮風(fēng)的影響；陳正洪等[9]研究華中電網(wǎng)四省日用電量與氣溫的關(guān)系表明，華中四省夏季日用電量與日平均氣溫呈顯著正相關(guān)，而冬季相關(guān)不顯著；張立祥[10]等對(duì)沈陽(yáng)市供電量與氣象要素的關(guān)系分析發(fā)現(xiàn)，沈陽(yáng)市受氣象條件影響顯著的季節(jié)為過(guò)渡冬季和夏季，而秋季和隆冬季節(jié)影響很??；武輝芹等[11]研究指出河北省南部農(nóng)作物的各生長(zhǎng)階段氣象條件對(duì)電力負(fù)荷有明顯影響；孟明等[12]對(duì)北方和南方城市居民住宅負(fù)荷對(duì)比分析得出北方冬季寒冷，取暖負(fù)荷比重相對(duì)較大，冬季日負(fù)荷僅次于夏季，南方降溫負(fù)荷出現(xiàn)的時(shí)間較早，降溫負(fù)荷持續(xù)時(shí)間比北方更長(zhǎng)。綜上所述，不同地區(qū)電力負(fù)荷對(duì)氣溫、降水、相對(duì)濕度、風(fēng)速等氣象影響因子敏感程度不同，此外，由于各地經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、氣候條件和發(fā)展水平不同，主要?dú)庀竺舾幸蜃訉?duì)電力負(fù)荷的主要影響時(shí)期和影響方式也不同。

宜昌位于長(zhǎng)江北岸、三峽東口，境內(nèi)擁有長(zhǎng)江、清江等大小河流100多條，已建成三峽、葛洲壩、隔河巖等水電站400余座，有“世界水電之都”稱譽(yù)。宜昌水電資源豐富，如何保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行一直是電力部門十分關(guān)心的問(wèn)題，近年來(lái)，宜昌電力調(diào)度部門對(duì)電力氣象服務(wù)需求越來(lái)越高。因此，本文深入研究宜昌電力負(fù)荷的變化特性和發(fā)展規(guī)律，著重探討電力負(fù)荷與氣象因子的關(guān)系，并基于主要?dú)庀竺舾幸蜃樱⑷兆畲箅娏ω?fù)荷預(yù)報(bào)方法，以期為宜昌電力部門提供更有針對(duì)性的電力氣象服務(wù)產(chǎn)品。

1 資料與方法

選取的電力負(fù)荷資料為宜昌地區(qū)2015年1月1日—2017年12月31日逐日每15 min一次的監(jiān)測(cè)值，取每日24次(01—24時(shí))整點(diǎn)負(fù)荷平均值得到逐日平均電力負(fù)荷；逐日最大電力負(fù)荷和逐日最小電力負(fù)荷為監(jiān)測(cè)值。氣象資料為宜昌地區(qū)11個(gè)國(guó)家氣象站同期氣溫、氣壓、相對(duì)濕度、風(fēng)速等觀測(cè)資料，11個(gè)站的觀測(cè)值求平均得到宜昌氣象要素值，在統(tǒng)計(jì)氣象要素逐日最大值、最小值、平均值時(shí)，為了與電力負(fù)荷資料時(shí)間同步，一天24次統(tǒng)一按01—24時(shí)來(lái)計(jì)算。分析宜昌電力負(fù)荷特征與氣象因子關(guān)系時(shí)主要采用相關(guān)分析及回歸分析等數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法。

2 電力負(fù)荷特征

2.1 電力負(fù)荷年變化趨勢(shì)分析

從宜昌2015—2017年逐日電力負(fù)荷的變化曲線(圖1)可見，宜昌逐日電力負(fù)荷呈逐年增長(zhǎng)趨勢(shì)，同時(shí)表現(xiàn)出明顯的季節(jié)變化特征，整體呈現(xiàn)出“兩峰兩谷”的態(tài)勢(shì)，夏季負(fù)荷最高，冬季次之，春秋季負(fù)荷相對(duì)較低。這與夏季天氣炎熱，氣溫顯著升高，空調(diào)降溫負(fù)荷明顯增加，部分大宗用戶的用電負(fù)荷逐漸恢復(fù)有直接關(guān)聯(lián)。冬季電力負(fù)荷自初冬起到春節(jié)前夕，出現(xiàn)次高峰。這是由于冬季氣溫較低，取暖負(fù)荷大幅增加，部分新增負(fù)荷用電及原有大宗用戶年底負(fù)荷增加導(dǎo)致負(fù)荷穩(wěn)定增長(zhǎng)。節(jié)假日對(duì)電力負(fù)荷影響較大，特別是中國(guó)最隆重的傳統(tǒng)節(jié)日——春節(jié)，日電力負(fù)荷從春節(jié)前一個(gè)星期開始急速下降，到春節(jié)后3 d左右降為全年最低。

圖1 2015—2017年宜昌日最大電力負(fù)荷、日平均電力負(fù)荷、日最小電力負(fù)荷變化曲線Fig.1 Variation of daily maximum，mean and minimum power load in Yichang from 2015 to 2017

年最大電力負(fù)荷和年最小電力負(fù)荷是電力部門十分關(guān)注的指標(biāo)，從2015—2017年宜昌電力負(fù)荷年變化(圖2)來(lái)看，年平均電力負(fù)荷、年最大電力負(fù)荷逐年穩(wěn)步增長(zhǎng)，年均增幅分別為3.9%和11.8%，年最大電力負(fù)荷增速最快，最大電力負(fù)荷最高值達(dá)3 085.6 MW，出現(xiàn)在2017年7月25日13時(shí)11分；年最小電力負(fù)荷，先減小后增加，最小電力負(fù)荷最低值達(dá)1 092.9 MW，出現(xiàn)在2016年2月13日06時(shí)。這與2015—2016年冬季，氣溫整體偏高，為弱暖冬年有關(guān)，特別是2016年2月13日正值春節(jié)假期，且前期連續(xù)5 d日平均氣溫超過(guò)10 ℃，日最高氣溫達(dá)20 ℃以上。長(zhǎng)假期間停工停產(chǎn)，加之氣溫偏高取暖負(fù)荷不明顯，使得電力負(fù)荷明顯偏低。

圖2 2015—2017年宜昌年最大電力負(fù)荷、年平均電力負(fù)荷、年最小電力負(fù)荷變化Fig.2 Variation of annual maximum，mean and minimum power load in Yichang from 2015 to 2017

2.2 電力負(fù)荷月變化特征分析

宜昌電力負(fù)荷月變化如圖3所示，各月電力負(fù)荷存在明顯差異，夏季和冬季為電力負(fù)荷高峰期，春季和秋季為低谷期。月平均電力負(fù)荷最高值出現(xiàn)在8月，最低值出現(xiàn)在2月。8月月平均最大電力負(fù)荷達(dá)2 318.8 MW，2月月平均最大電力負(fù)荷僅有1 870.6 MW。另外統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，2015、2016和2017年，春節(jié)假期均在2月份，可見節(jié)假日對(duì)電力負(fù)荷的影響十分明顯。

圖3 2015—2017年宜昌月平均最大電力負(fù)荷、月平均電力負(fù)荷、月平均最小電力負(fù)荷變化Fig.3 Variation of monthly maximum，mean and minimum power load in Yichang during 2015—2017

從宜昌2015—2017年電力負(fù)荷月均峰谷差變化(圖4)可知，宜昌電力負(fù)荷月均峰谷差隨著季節(jié)的變化呈規(guī)律性的變化，月均峰谷差在291.6～498.8 MW之間，夏冬峰谷差大，春秋峰谷差小。宜昌四季分明，冬夏長(zhǎng)而春秋短，夏季降溫負(fù)荷、冬季取暖負(fù)荷增加，使得高峰負(fù)荷增大，造成峰谷差較大。春季隨著氣溫的回升，加之低谷用電負(fù)荷的增加，峰谷差逐漸減少；秋季隨著氣溫的下降，空調(diào)降溫負(fù)荷消失，高峰負(fù)荷減少，峰谷差降低。

圖4 2015—2017年宜昌電力負(fù)荷月均峰谷差變化Fig.4 The monthly variation of peak-valley diffence power load in Yichang during 2015—2017

2.3 電力負(fù)荷周變化特征分析

盡管電力負(fù)荷受多種因素影響，每時(shí)每刻都在發(fā)生變化，但負(fù)荷的變化是具有周期性的[17]?；谇懊娴姆治?，節(jié)假日對(duì)電力負(fù)荷影響很大，本文在分析電力負(fù)荷周變化特征時(shí)，按正常工作日(正常上班的周一至周五)和周末(正常休息周六、周日，不包括法定節(jié)假日及國(guó)家調(diào)休規(guī)定上班的周六、周日)分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。從宜昌2015—2017年電力負(fù)荷周變化特征(圖5)可見，日平均電力負(fù)荷從周一開始增長(zhǎng)，周四達(dá)到頂峰，周五開始下降，周一至周五電力負(fù)荷差異較小，周末放假休息，電力負(fù)荷有所下降，周六負(fù)荷明顯減少，周日降至最低。這與人們以周為單位的生產(chǎn)、生活規(guī)律密切相關(guān)。

圖5 2015—2017年宜昌電力負(fù)荷周變化Fig.5 Variation of daily mean power load from Monday to Sunday in Yichang during 2015—2017

2.4 電力負(fù)荷日變化特征分析

電力負(fù)荷日變化同樣按正常工作日和周末分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，從圖6宜昌2015—2017年電力負(fù)荷平均日變化曲線可得，正常工作日電力負(fù)荷日變化呈“三峰三谷”的特點(diǎn)，即：早高峰、下午高峰、晚高峰、凌晨低谷、午間休息低谷和傍晚下班低谷。一天之中04時(shí)左右為最低值，隨后負(fù)荷逐漸上升，09時(shí)出現(xiàn)早高峰，12時(shí)午間休息出現(xiàn)低谷，下午負(fù)荷有所增加然后一直維持較高的水平，17時(shí)左右達(dá)到最高值，隨后負(fù)荷有所下降出現(xiàn)傍晚下班低谷，21時(shí)左右出現(xiàn)晚高峰之后負(fù)荷開始下降。周末電力負(fù)荷日變化特征與正常工作日相似，除00—05時(shí)周末電力負(fù)荷稍高于正常工作日，其他時(shí)段正常工作日負(fù)荷均高于周末。

圖6 2015—2017年宜昌電力負(fù)荷平均日變化Fig.6 Diurnal variation of hourly power load and non-working days in Yichang from 2015 to 2017

3 電力負(fù)荷與氣象要素的關(guān)系

電力負(fù)荷受當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)條件、人們生活水平、天氣變化、節(jié)假日等諸多因素影響，為了分析電力負(fù)荷與氣象要素的關(guān)系，首先需從總負(fù)荷中提取出因天氣變化引起的氣象敏感負(fù)荷，由于電網(wǎng)調(diào)度部門最為關(guān)心的是每天的最大電力負(fù)荷，因此主要考慮日最大電力負(fù)荷分離后得到的氣象敏感負(fù)荷，按照式(1)：

Lmax=Lt+Ls+ε

(1)

其中，Lmax為日最大電力負(fù)荷，Lt為長(zhǎng)期趨勢(shì)變化項(xiàng)，表示隨著時(shí)間的增長(zhǎng)，由社會(huì)發(fā)展所引起的電力負(fù)荷的變化項(xiàng)，LS為氣象敏感負(fù)荷，ε為誤差分量，是一個(gè)不可預(yù)知的較小隨機(jī)分量，通常忽略不計(jì)。Lt是滿足人民生活基本需要的負(fù)荷，隨社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈線性遞增趨勢(shì)，計(jì)算時(shí)剔除非正常數(shù)據(jù)和節(jié)假日數(shù)據(jù)，求得2015—2017年日最大負(fù)荷趨勢(shì)方程為：

Lt=0.3611d+1 884

(2)

胡江林等[15]指出氣象敏感負(fù)荷與長(zhǎng)期趨勢(shì)負(fù)荷的比值為氣象負(fù)荷率，更能反映負(fù)荷的變化規(guī)律，進(jìn)而求出日最大氣象負(fù)荷率rmax。

rmax=Ls/Lt

(3)

3.1 氣象負(fù)荷率與日平均氣溫的關(guān)系

氣溫是影響氣象負(fù)荷最重要的氣象因子，從宜昌2015—2017年逐日氣象負(fù)荷率與日平均氣溫的變化曲線(圖7)來(lái)看，日平均氣溫呈正弦曲線變化，波峰出現(xiàn)在夏季，波谷出現(xiàn)在冬季，均與氣象負(fù)荷率的峰值區(qū)相對(duì)應(yīng)，說(shuō)明氣象負(fù)荷率與日平均氣溫之間有明顯的相關(guān)關(guān)系。從數(shù)值來(lái)看，夏季和冬季氣象負(fù)荷率普遍為正值，夏季氣象負(fù)荷率基本在0%～45%之間，冬季基本在0%～20%之間，由于夏季天氣變化快，隨著氣溫的升降，氣象負(fù)荷率波動(dòng)起伏也尤為劇烈；春秋季氣象負(fù)荷率普遍為負(fù)值，氣象負(fù)荷率受氣象條件影響較小，曲線變化相對(duì)平緩。

圖7 2015—2017年宜昌逐日氣象負(fù)荷率與日平均氣溫的變化Fig.7 Variation of daily meteorological power load rate and daily mean temperature in Yichang from 2015 to 2017

進(jìn)一步分析氣溫變化對(duì)氣象負(fù)荷率的影響，對(duì)2015—2017年宜昌逐日氣象負(fù)荷率按日平均氣溫每間隔1 ℃進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，得到日平均氣溫與日氣象負(fù)荷率的擬合曲線如圖8所示。

圖8 2015—2017年宜昌日平均氣溫與氣象負(fù)荷率的關(guān)系Fig.8 The relationship of daily mean temperature and daily meteorological power load rate in Yichang from 2015 to 2017

由圖8可見，隨著日平均氣溫的升高，氣象負(fù)荷率先減小后增大，當(dāng)日平均氣溫T=17 ℃，氣象負(fù)荷率rmax最小,此時(shí)氣溫非常適宜，電力負(fù)荷受氣溫的影響最小。具體分析氣溫與氣象負(fù)荷率的關(guān)系，可將其劃分為4個(gè)階段：當(dāng)T≥26 ℃，rmax為正，隨著氣溫的上升，rmax快速上升，T與rmax呈顯著正相關(guān)；當(dāng)17 ℃≤T<26 ℃時(shí)，rmax為負(fù)，隨氣溫上升rmax緩慢上升；當(dāng)7 ℃≤T<17 ℃時(shí)，rmax為負(fù)，氣溫上升rmax下降；T<7 ℃時(shí)，rmax為正，隨氣溫下降rmax上升，T與rmax為負(fù)相關(guān)。

3.2 氣象負(fù)荷率與氣象要素的關(guān)系

每日選取11個(gè)要素：日平均氣壓P、日最高氣壓Pmax、日平均氣溫T、日平均氣溫的5 d滑動(dòng)平均T5、日平均氣溫的3 d滑動(dòng)平均T3、日最高氣溫Tmax、日最低氣溫Tmin、氣溫日較差T24、最高氣溫的24 h變化量Tmax24、日平均相對(duì)濕度U和日平均風(fēng)速W，按照上述劃分的4個(gè)階段，分別計(jì)算氣象負(fù)荷率與氣象要素的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果見表1。

表1 不同日平均氣溫下氣象負(fù)荷率與氣象要素的相關(guān)系數(shù)Tab.1 Correlation coefficients of daily meteorological power load rate and meteorological elements under different daily mean temperatures

從表1可以看出，影響氣象負(fù)荷率最主要的氣象因子是氣溫，T、T5、T3、Tmax、Tmin與氣象負(fù)荷率rmax的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值平均分別為0.540、0.532、0.531、0.479、0.395，氣壓、相對(duì)濕度和風(fēng)速僅個(gè)別階段與氣象負(fù)荷率顯著相關(guān)。

不同階段影響氣象負(fù)荷率的主要?dú)庀笠蜃痈鞑幌嗤Ｏ陌肽隁庀筘?fù)荷率與氣壓呈負(fù)相關(guān)，與氣溫呈顯著正相關(guān)。其中與最高氣溫的24 h變化量Tmax24全年均為負(fù)相關(guān)，天氣相對(duì)穩(wěn)定，最高氣溫波動(dòng)越小，氣象負(fù)荷越高；氣溫日較差與氣象負(fù)荷率相關(guān)性較低；當(dāng)17 ℃≤T<26 ℃時(shí)，除了氣溫因素，相對(duì)濕度對(duì)氣象負(fù)荷率有一定的影響；當(dāng)T≥26 ℃，平均風(fēng)速與氣象負(fù)荷率呈顯著正相關(guān)。冬半年氣象負(fù)荷率與氣壓呈正相關(guān)，與氣溫呈顯著負(fù)相關(guān)，冬半年相對(duì)濕度、平均風(fēng)速與氣象負(fù)荷率相關(guān)性不高。當(dāng)7 ℃≤T<17 ℃時(shí)，除了氣溫對(duì)氣象負(fù)荷有明顯影響，氣壓與氣象負(fù)荷率相關(guān)性也十分顯著；當(dāng)T<7 ℃時(shí)，僅氣溫對(duì)氣象負(fù)荷影響顯著，但與氣溫的相關(guān)系數(shù)較其他階段明顯較低，這應(yīng)該與低溫階段停工停產(chǎn)及春節(jié)期間用電的特殊性有關(guān)。

3.3 氣象負(fù)荷率分階段預(yù)報(bào)

由于氣象負(fù)荷率隨日平均氣溫呈現(xiàn)出明顯的階段性變化特征，故根據(jù)各階段影響氣象負(fù)荷率的主要?dú)庀竺舾幸蜃?，采用逐步回歸方法，分別得到17 ℃≤T<26 ℃、T≥26 ℃、7 ℃≤T<17 ℃、T<7 ℃這4個(gè)階段氣象負(fù)荷率的預(yù)報(bào)方程，Y為氣象負(fù)荷率的預(yù)測(cè)值(單位：%)。

當(dāng)17 ℃≤T<26 ℃時(shí)：

Y=1.075T3-0.141U-17.425

(4)

當(dāng)T≥26 ℃時(shí)：

Y=4.134T5+1.564T+0.807Tmax-171.296

(5)

當(dāng)7 ℃≤T<17 ℃時(shí)：

Y=-1.501T5-0.52Tmax+0.957T3+10.387

(6)

當(dāng)T<7 ℃時(shí)：

Y=-1.383T+12.736

(7)

3.4 電力負(fù)荷預(yù)報(bào)檢驗(yàn)

在實(shí)際應(yīng)用中，由上面的預(yù)報(bào)方程計(jì)算得到氣象負(fù)荷率預(yù)測(cè)值，由式(2)計(jì)算得到趨勢(shì)負(fù)荷預(yù)測(cè)值，結(jié)合式(1)和式(3)即可計(jì)算出電力負(fù)荷的預(yù)測(cè)值。由趨勢(shì)方程計(jì)算得到的趨勢(shì)負(fù)荷，由于時(shí)間間隔太長(zhǎng)，會(huì)加大趨勢(shì)負(fù)荷預(yù)測(cè)的誤差[8]，在實(shí)際預(yù)測(cè)中可考慮由短時(shí)間內(nèi)(前1 d、2 d、3 d等前n天)的趨勢(shì)負(fù)荷平均值作為預(yù)報(bào)日的趨勢(shì)負(fù)荷。根據(jù)過(guò)去一段時(shí)間日最大電力負(fù)荷實(shí)況和天氣要素實(shí)況，代入預(yù)測(cè)模型計(jì)算出每日趨勢(shì)負(fù)荷，求其平均值作為預(yù)報(bào)日趨勢(shì)負(fù)荷，進(jìn)而求得電力負(fù)荷預(yù)測(cè)值。

(8)

Lf=Ltn(1+rf)

(9)

其中，n為過(guò)去日數(shù)，Li為過(guò)去第i日的負(fù)荷實(shí)況，ri為過(guò)去第i日的氣象負(fù)荷率預(yù)測(cè)值，Ltn為過(guò)去n日趨勢(shì)負(fù)荷平均值，rf為預(yù)報(bào)日的氣象負(fù)荷率預(yù)測(cè)值，Lf為日最大負(fù)荷預(yù)測(cè)值。

對(duì)2018年正常工作日日最大負(fù)荷進(jìn)行試報(bào)，根據(jù)7種不同時(shí)段(前1 a、前1 d、前2 d、前3 d、前2～3 d、前2～4 d、前2～5 d)分別計(jì)算趨勢(shì)負(fù)荷。其中，前1 a即根據(jù)2017年日最大電力負(fù)荷長(zhǎng)期變化趨勢(shì)，代入其趨勢(shì)方程求得2018年趨勢(shì)負(fù)荷；前2～3 d、前2～4 d、前2～5 d即根據(jù)前幾日的趨勢(shì)負(fù)荷求平均作為預(yù)報(bào)日的趨勢(shì)負(fù)荷。

不同溫度階段不同時(shí)段計(jì)算得到趨勢(shì)負(fù)荷，由式(9)得到預(yù)報(bào)日的日最大負(fù)荷，并計(jì)算日最大負(fù)荷預(yù)報(bào)相對(duì)誤差絕對(duì)值見表2。

表2 不同溫度階段不同趨勢(shì)負(fù)荷下日最大負(fù)荷預(yù)報(bào)相對(duì)誤差絕對(duì)值(單位：%)Tab.2 Absolute relative error of daily maximum power load forecast with different time period in calculating trend power load under different daily mean temperatures

從表2的測(cè)試結(jié)果來(lái)看，預(yù)測(cè)效果比較理想，基本能夠滿足電力部門預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高于96%的要求。利用預(yù)報(bào)日前1d的趨勢(shì)負(fù)荷作為預(yù)報(bào)日趨勢(shì)負(fù)荷，預(yù)報(bào)的相對(duì)誤差最小，4個(gè)階段電力負(fù)荷預(yù)報(bào)相對(duì)誤差絕對(duì)值均低于3.3%，預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高于96.7%；其次是利用前2～3 d和前2～4 d的趨勢(shì)負(fù)荷平均值作為預(yù)報(bào)日趨勢(shì)負(fù)荷，預(yù)報(bào)相對(duì)誤差絕對(duì)值全年平均為3.8%。在實(shí)際業(yè)務(wù)中，由于預(yù)報(bào)日前1 d的數(shù)據(jù)實(shí)況無(wú)法獲得，建議利用前2～3 d或2～4 d的趨勢(shì)負(fù)荷來(lái)計(jì)算。從不同階段來(lái)看，基于主要?dú)庀竺舾幸蜃咏⒌呢?fù)荷預(yù)報(bào)方法，夏季和冬季的預(yù)報(bào)誤差小于春秋和秋季。這與夏季和冬季電力負(fù)荷對(duì)氣象條件的變化更為敏感，氣象因子對(duì)電力負(fù)荷的貢獻(xiàn)更顯著有關(guān)系。

4 結(jié)論

①宜昌電力負(fù)荷呈逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì)，表現(xiàn)出“兩峰兩谷”的態(tài)勢(shì)，夏季和冬季電力負(fù)荷高，春季和秋季電力負(fù)荷相對(duì)較低。年最大電力負(fù)荷出現(xiàn)在夏季，年均增幅達(dá)11.8%，節(jié)假日對(duì)電力負(fù)荷影響較大，年最小電力負(fù)荷均出現(xiàn)在春節(jié)期間。電力負(fù)荷周變化和日變化規(guī)律與生產(chǎn)、生活密切相關(guān)。

②電力負(fù)荷與氣象要素關(guān)系密切，特別是氣溫對(duì)氣象敏感負(fù)荷影響最顯著，隨著日平均氣溫的升高，氣象負(fù)荷率先減小后增大，當(dāng)日平均氣溫T為17 ℃時(shí)氣溫最適宜，氣象負(fù)荷率rmax最小，從而劃分了4個(gè)變化階段17 ℃≤T<26 ℃、T≥26 ℃、7 ℃≤T<17 ℃、T<7 ℃，不同溫度階段氣象負(fù)荷率與氣象要素關(guān)系不同，夏半年氣象負(fù)荷率與氣壓呈負(fù)相關(guān)，與氣溫呈顯著正相關(guān)；冬半年氣象負(fù)荷率與氣壓呈正相關(guān)，與氣溫呈顯著負(fù)相關(guān)，相對(duì)濕度、風(fēng)速僅個(gè)別階段與氣象負(fù)荷率顯著相關(guān)。

③利用逐步回歸法基于各階段主要?dú)庀竺舾幸蜃咏⒎蛛A段負(fù)荷預(yù)報(bào)方法，總體而言，基本能夠滿足電力部門負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度要求，相較于春季和秋季的預(yù)報(bào)，夏季和冬季的預(yù)測(cè)效果更佳。試驗(yàn)結(jié)果表明，可利用前2～3 d或前2～4 d的趨勢(shì)負(fù)荷平均值作為預(yù)報(bào)日趨勢(shì)負(fù)荷預(yù)測(cè)值。

④電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力調(diào)度的重要參考依據(jù)。近年來(lái)，隨著低碳經(jīng)濟(jì)和綠色生活的倡導(dǎo)，大量清潔能源推廣利用，大規(guī)模的分布式可再生能源入網(wǎng)，加大了電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的復(fù)雜性和不確定性[20-21]，后期可結(jié)合人工智能算法，進(jìn)一步提高電力氣象負(fù)荷預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。