气温变化对电力负荷的影响及预测方法探究

周思源 袁 莉

（贵州电网有限责任公司铜仁供电局）

0 引言

随着全球气候变化的加剧， 气温变化对电力负荷的影响越来越受到关注。气温的升高会导致人们对空调、 冰箱等电器的使用增加， 从而增加了电力负荷。而在寒冷的冬季， 人们对暖气的需求也会增加， 同样会增加电力负荷。因此， 了解气温变化对电力负荷的影响， 对于电力系统的负荷管理和规划具有重要意义[1］。

1 气温变化对电力负荷的影响

1.1 气温变化对电力负荷的影响机理

（1） 制冷用电量增加： 当气温升高时， 人们通常会使用空调等制冷设备来降低室内温度， 并且使用时长也会正向增长， 这会导致电力负荷的增加。因此，随着气温的升高， 空调等制冷设备的用电量也会相应增加， 从而增加电力负荷。

（2） 供暖用电量增加： 在寒冷的冬季， 人们通常会使用电暖器等供暖设备来保持室内温暖。当气温下降时， 供暖用电量也会相应增加， 从而增加电力负荷。

（3） 天气变化影响工业生产： 气温变化还会影响工业生产， 例如高温天气可能会导致某些工业设备过热， 需要额外的冷却设备来降温； 寒冷天气可能导致某些工业设备无法开启， 需要通过额外的设备来进行升温来开启设备， 这些额外的设备会增加电力负荷。

（4） 天气变化影响交通运输： 气温变化还会影响交通运输， 例如在极端天气条件下， 公共交通系统可能需要额外的电力来保持正常运转， 这也会增加电力负荷。

（5） 天气变化影响农业生产： 气温变化还会影响农业生产， 现在的农业生产自动化水平越来越高， 机械逐渐替代人工， 随着气温的变化， 农业生产过程中维持温度、 湿度等设备的用电量也会增加。

1.2 气温变化对电力负荷的影响特点

（1） 夏季高温天气会导致电力负荷急剧增加。以2021-2022 年两年的数据进行分析， 在夏季高温天气中， 电力负荷峰值出现在7 月份， 达到了179.66 万千瓦， 比平常时期增加了约20%。这是因为高温天气会导致人们使用空调等电器的频率增加， 从而增加了电力负荷。

（2） 冬季低温天气也会对电力负荷产生影响。以2021-2022 年两年的数据进行分析， 在冬季低温天气中， 电力负荷峰值出现在1 月份， 达到了206.86 万千瓦， 比平常时期增加了约38%。这是因为低温天气会导致人们使用电暖器等电器的频率增加， 从而增加了电力负荷。

（3） 气温变化对电力负荷的影响具有季节性。在春秋季节， 气温较为温和， 电力负荷相对较为稳定。但在夏季和冬季， 气温变化较为明显， 需要通过电器设备来改变温度情况， 电力负荷波动较大。

（4） 气温变化对不同地区的电力负荷影响程度不同。在南方地区， 夏季高温天气对电力负荷的影响更为明显， 而在北方地区， 冬季低温天气对电力负荷的影响更为明显[2］。

1.3 气温变化对电力负荷的影响案例分析

气温变化对电力负荷有着显著的影响。以下是一些案例分析：

（1） 美国东北地区的夏季气温升高： 在美国东北地区， 夏季气温升高会导致空调需求增加， 从而增加电力负荷。根据美国能源信息署的数据， 2018 年7 月份， 美国东北地区的电力负荷达到了历史最高水平，其中纽约州的电力负荷达到了历史最高水平的98，786 兆瓦。这主要是由于当时的高温天气导致空调需求增加。

（2） 澳大利亚的热浪： 2019年澳大利亚的热浪导致电力负荷激增。据澳大利亚电力市场运营商的数据， 1 月24 日， 澳大利亚东南部地区的电力负荷达到了历史最高水平， 达到了14， 700 兆瓦。这主要是由于高温天气导致空调需求增加， 同时也导致了一些电力设备的故障。

（3） 欧洲的寒潮： 2018年欧洲的寒潮导致电力负荷激增。据欧洲电力市场运营商的数据， 1 月18 日，欧洲的电力负荷达到了历史最高水平， 达到了212，000 兆瓦。这主要是由于寒潮导致供暖需求增加， 同时也导致了一些电力设备的故障。综上所述， 气温变化对电力负荷有着显著的影响， 特别是在极端天气条件下。因此， 电力系统需要采取相应的措施来应对气温变化对电力负荷的影响， 以确保电力系统的稳定运行[3］。

2 气温变化对电力负荷的预测方法

2.1 气象预测模型

气象预测模型是气温变化对电力负荷预测的重要组成部分。常见的气象预测模型包括以下几种：

（1） 统计模型： 通过历史气象数据和电力负荷数据建立统计模型， 利用回归分析等方法预测未来气温变化对电力负荷的影响。这种模型的优点是简单易用， 但缺点是对未知因素的适应能力较差。

（2） 数值模型： 利用数值天气预报模型， 通过对大气物理过程的数值模拟， 预测未来气温变化。这种模型的优点是精度高， 但需要大量计算资源和数据支持。

（3） 人工神经网络模型： 通过对历史气象数据和电力负荷数据进行训练， 建立人工神经网络模型， 预测未来气温变化对电力负荷的影响。这种模型的优点是适应能力强， 但需要大量数据支持和复杂的训练过程。

（4） 混合模型： 将多种气象预测模型进行组合， 综合考虑各种因素， 预测未来气温变化对电力负荷的影响。这种模型的优点是综合考虑多种因素， 预测精度高， 但需要大量数据支持和复杂的计算过程。

2.2 电力负荷预测模型

电力负荷预测模型是指通过对气温变化等因素的分析和预测， 来预测未来一段时间内电力负荷的变化趋势和峰值， 以便电网企业做好供电计划和调度安排。常见的电力负荷预测模型包括：

（1） 基于历史数据的统计模型： 该模型通过对历史气温和电力负荷数据的分析， 建立数学模型来预测未来的电力负荷。常见的统计模型包括回归分析、 时间序列分析等。

（2） 基于人工神经网络的模型： 该模型通过对历史气温和电力负荷数据的学习， 建立人工神经网络模型来预测未来的电力负荷。该模型具有较高的预测精度和适应性。

（3） 基于机器学习的模型： 该模型通过对历史气温和电力负荷数据的学习， 建立机器学习模型来预测未来的电力负荷。常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、 随机森林等。

（4） 基于物理模型的模型： 该模型通过对电力系统的物理特性和气象学原理的分析， 建立物理模型来预测未来的电力负荷。该模型具有较高的可解释性和适应性[4］。

2.3 气象预测与电力负荷预测的结合方法

气象预测与电力负荷预测的结合方法可以通过以下步骤实现：

（1） 收集气象数据： 收集气象数据， 包括温度、 湿度、 风速、 降雨量等信息。

（2） 分析气象数据： 通过对气象数据的分析， 确定气温变化对电力负荷的影响程度。

（3） 预测气温变化： 根据气象数据和历史气温变化趋势， 预测未来一段时间内的气温变化。

（4） 预测电力负荷： 根据历史电力负荷数据和气温变化对电力负荷的影响程度， 预测未来一段时间内的电力负荷。

（5） 结合气象预测和电力负荷预测： 将气象预测和电力负荷预测相结合， 得出未来一段时间内的电力负荷预测结果。

（6） 调整电力供应： 根据电力负荷预测结果， 及时调整电力供应， 以满足未来一段时间内的电力需求。

3 案例分析

3.1 案例背景介绍

本案例以中国南方某城市为例， 探究气温变化对电力负荷的影响及预测方法应用。该城市位于亚热带地区， 夏季气温高， 冬季气温低， 同时受到干旱或冷空气的影响， 气温波动较大。该城市的电力供应主要依靠火力发电和水力发电， 以及部分新能源发电， 其中火力发电占比较大， 水力发电次之。

3.2 气温变化对电力负荷的影响分析

（1） 空调用电量增加： 随着气温升高， 人们使用空调的频率和时间增加， 导致空调用电量增加， 进而增加电力负荷。

（2） 冬季供暖用电量增加： 随着气温降低， 人们使用供暖设备的频率和时间增加， 导致供暖用电量增加， 进而增加电力负荷。

（3） 天气变化导致电力需求波动： 受到干旱、 冷空气等天气因素的影响， 人们的生活和工作需求会发生变化， 进而导致电力需求波动。

（4） 水力发电受影响： 气温变化会影响水库水位和水温， 进而影响水力发电的效率和产量。综上所述， 气温变化对电力负荷的影响较大， 需要进行合理的预测和调控。

3.3 气温变化对电力负荷的预测方法应用

（1） 基于历史数据的预测： 通过对历史气温和电力负荷数据的分析， 建立预测模型， 预测未来的电力负荷变化趋势。

（2） 基于气象数据的预测： 通过获取气象数据，如气温、 湿度、 风速等， 结合电力负荷数据， 建立预测模型， 预测未来的电力负荷变化趋势。

（3） 基于人口和经济发展的预测： 通过对人口和经济发展趋势的分析， 预测未来的电力需求量， 进而预测电力负荷的变化趋势。综上所述， 针对气温变化对电力负荷的影响， 可以采用多种预测方法， 以便进行合理的调控和供应。比如2022 年10 月， 滚动开展2022-2025 年电量分析预测。通过综合研判经济形势、 用电需求、 气温变化趋势、 新增用户投产情况， 进行2022-2025 逐年电量预测。为财务经营测算输配收入提供用电分类数据支持， 为规划提供参考， 满足各专业对电力电量数据的需求， 对电网企业的管理具有重要的意义。

3.4 气温变化对电力负荷管理的影响

2021 年、 2022 年， 连续两年缺煤少水电力供需形势严峻复杂， 稳增长、 保供应相互叠加， 踩油门增供和踩刹车保供交替进行。尤其2022 年夏秋遭遇历史罕见的干旱天气， 水电蓄能比往年同期减少65%以上， 天然来水严重偏枯， 水力发电能力严重不足， 电力保供任务异常艰难。为保障民生用电不得已开展控制电力负荷管理工作， 坚持“需求响应优先、 有序用电保底”原则， 牢牢守住杜绝拉闸限电底线， 圆满完成保经济增长、 保社会稳定、 保民生用电、 保电网安全的“四保”目标。

4 结束语

综上所述， 气温变化对电力负荷的影响是显著的， 需要我们采取相应的措施来应对。本文介绍了气温变化对电力负荷的影响及预测方法， 包括气象数据分析、 建立预测模型、 实时监测等方面。这些方法可以帮助我们更好地预测和应对气温变化对电力负荷的影响， 保障电力供应的稳定性和可靠性。同时， 我们也需要加强对能源的节约和利用， 推广清洁能源， 减少对化石能源的依赖， 以应对气候变化的挑战。