【精彩纷呈】北京地区日最大电力负荷预测模型初探

观点凝练

摘要：基于2009—2013年北京地区电力负荷以及自动站气象资料，分析讨论了日最大电力负荷的变化特征以及与气象因子之间的相关关系，并使用2009—2012年资料，通过多元回归建立日最大电力负荷预测模型。研究分析结果表明：日最大电力负荷主要出现在09:00—17:00并与气温存在明显相关性，其中在18.7 ℃以上呈正相关，在18.7 ℃以下呈负相关。使用2013年的数据对模型进行验证，其预报准确率达到91.6%，展现出了良好的预报能力。
结论：利用2009—2013年的北京市电力负荷以及气象资料，分析讨论了电力负荷的相关变化特征以及与气温、湿度、风速气象因子之间的相关关系，并通过多元拟合建立了最大电力负荷预测模型，得出结论为：（1）日最大电力负荷随时间呈增长趋势，周末和工作日存在明显差异，出现的时间段为09:00—17:00，并且主要集中在11:00和17:00这两个时间点附近。（2）研究气温、湿度、风速这三个气象因子与日最大电力负荷的相关性发现：气温与日最大电力负荷存在明显的相关关系，在18.7 ℃以上为正相关，低于18.7 ℃呈负相关。单独讨论湿度、风速与日最大电力相关性，发现相关性不明显。（3）通过拟合建立了分时段和分气温的日最大电力负荷的预测模型，从模型的拟合结果来看，高于18.7 ℃时，最大电力负荷与气温、湿度这两个气象因子有关，低于18.7 ℃时则主要与气温和风速有关。（4）模型使用2013年资料进行验证，取得了91.6%的高准确率，其中低于18.7 ℃非周一的模型准确率高达98%，展示了模型良好的预测水平。对最大电力负荷的预测是一项关乎民生的问题，具有重要的实用价值。但目前对最大电力负荷直接预测的研究工作还较少，本研究立足业务应用，初步建立其预测的模型，为日后的业务应用打下坚实的基础。由于资料所限，并未建立节假日和周末的预报模型，还有待进一步完善。此外，由于未知因子存在不确定，为了能将模型应用到业务中，还需要将新的资料不断融入模型中，及时调整完善预报模型，以期取得更好的业务效果，这将是下一步研究工作的重点。

引文信息

石玉恒, 赵娜, 王凌, 等. 北京地区日最大电力负荷预测模型初探[J]. 中国电力, 2019, 52(8): 157-163.SHI Yuheng, ZHAO Na, WANG Ling, et al. Study on forecasting model of maximum daily power load in beijing area[J]. Electric Power, 2019, 52(8): 157-163.

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编辑：杨彪

审核：许晓艳

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