惠州城区供电量与气象要素的关系及其预测模型

惠州城区供电量与气象要素的关系及其预测模型

论文摘要

基于惠州城区2015年11月—2018年10月逐日供电量、日最高负荷和同期气象观测资料,采用相关分析和回归分析等方法,分析了城区供电量变化特征及其与气象要素的关系,建立了基于气象要素的供电量预测模型。结果表明:惠州城区夏季平均供电量和日最高负荷最多、冬季最少,4个季节供电量有显著性差异(P<0.05)。日最高负荷出现主要在10:00—12:00,但冬季仍有21.2%的概率出现在18:00—19:00。气温、相对湿度和日照时数与供电量有显著的相关关系,但不同月份相关性不同。12月—次年3月日平均气温、日最高气温和日最低气温与供电量呈显著的负相关,4—9月气温与供电量呈显著的正相关。3—4月相对湿度和供电量呈显著的正相关,而5—8月呈显著的负相关。日照时数与供电量的关系和相对湿度与供电量呈相反的相关。最后建立了3—9月和12月—次年2月气象电量和总供电量预测模型。

论文目录

  • 1 资料和方法
  •   1.1 资料来源
  •   1.2 研究方法
  • 2 结果与分析
  •   2.1 惠州城区供电量变化特征
  •     1) 长期变化。
  •     2) 季月变化。
  •   2.2 供电量与气象要素的相关分析
  •   2.3 供电量预测模型
  • 3 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 吕锟,姜帅,沈瑾,何振文,郭琳晶,陈捷雄,马泽义

    关键词: 应用气象,供电量,最高负荷,气象要素,预测模型,惠州城区

    来源: 广东气象 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

    专业: 气象学,电力工业

    单位: 惠州市气象台

    基金: 惠州市气象局科学技术研究项目(201810)

    分类号: TM73;P49

    页码: 51-53+57

    总页数: 4

    文件大小: 369K

    下载量: 55

    相关论文文献

    • [1].经柔直电网互联的含抽蓄的联合发电系统最大供电量计算[J]. 电力系统保护与控制 2020(04)
    • [2].土同意增加对塔的供电量[J]. 中亚信息 2008(02)
    • [3].输变电工程后评价增供电量计算方法的研究[J]. 华东电力 2012(05)
    • [4].天津市6—9月气温与供电量的关系分析[J]. 气象与环境学报 2009(03)
    • [5].连续四个月达两位数增幅 桂林电网供电量八月同比增长26.5%[J]. 广西电业 2009(09)
    • [6].灰色系统理论在预测电厂年供电量中的应用[J]. 工业安全与环保 2009(09)
    • [7].配电项目最大供电能力及增供电量效益的评估[J]. 电工技术学报 2017(S1)
    • [8].220kV柏山变电站反供电的原因及对策[J]. 冶金动力 2012(05)
    • [9].量本利分析在大用户直供电量控制中的应用——以晋南地区某坑口火电厂为例[J]. 技术与市场 2016(01)
    • [10].浅谈输变电后合理评价增供电量计算方法[J]. 中国高新技术企业 2014(27)
    • [11].负荷测录仪远程异常辨识及供电量矫正方法[J]. 华东电力 2013(09)
    • [12].浅谈配网带电作业多供电量的统计[J]. 电气应用 2013(S2)
    • [13].厦门市供电量预测中影响因素的灰色关联分析[J]. 连云港职业技术学院学报 2011(01)
    • [14].南方电网供电量逐渐增加 各省电网负荷提升[J]. 中国电力 2008(04)
    • [15].兼顾供电量组分特性的最优GM(1,N)季度电量预测方法[J]. 电工电气 2018(01)
    • [16].无形市场有形手[J]. 供电企业管理 2011(03)
    • [17].变电站低压出线倒送电供电量及母线平衡率统计刍议[J]. 企业技术开发 2014(09)
    • [18].Matlab仿真预测春节月份供电量研究[J]. 电气应用 2012(24)
    • [19].电力企业供电量预测方法研究[J]. 黑龙江科技信息 2016(16)
    • [20].广东新增60万kW电力缓解缺电局面[J]. 电力设备 2008(03)
    • [21].N-1安全准则下的增供电量实用计算方法研究[J]. 科学技术与工程 2013(36)
    • [22].县城配网公变防过载损坏方法[J]. 湖南电力 2013(S2)
    • [23].电力负荷与气象因子的关系研究[J]. 科技与创新 2014(21)
    • [24].一元线性回归模型在水电自供区年供电量预测中的应用[J]. 小水电 2011(02)
    • [25].解读用电量新突破背后的故事[J]. 供电企业管理 2009(06)
    • [26].考虑季度供电量二重性的最优GM(1,N)短期电量预测方法[J]. 电力需求侧管理 2015(05)
    • [27].把握生命线 夯实支撑点 创造新辉煌 江西省电力公司上饶玉山县公司供电量首次突破6亿千瓦时大关侧记[J]. 大江周刊(焦点纪实) 2008(03)
    • [28].用Matlab实现GM(1,1)灰色模型的供电量预测[J]. 电脑编程技巧与维护 2009(24)
    • [29].点滴“抠”出大效益[J]. 国家电网 2013(12)
    • [30].科技与服务并重[J]. 中国电力企业管理 2008(16)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  ;  

    惠州城区供电量与气象要素的关系及其预测模型
    下载Doc文档

    猜你喜欢