氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響及預(yù)測(cè)方法探究

周思源 袁 莉

（貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司銅仁供電局）

0 引言

隨著全球氣候變化的加劇， 氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響越來(lái)越受到關(guān)注。氣溫的升高會(huì)導(dǎo)致人們對(duì)空調(diào)、 冰箱等電器的使用增加， 從而增加了電力負(fù)荷。而在寒冷的冬季， 人們對(duì)暖氣的需求也會(huì)增加， 同樣會(huì)增加電力負(fù)荷。因此， 了解氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響， 對(duì)于電力系統(tǒng)的負(fù)荷管理和規(guī)劃具有重要意義[1］。

1 氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響

1.1 氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響機(jī)理

（1） 制冷用電量增加： 當(dāng)氣溫升高時(shí)， 人們通常會(huì)使用空調(diào)等制冷設(shè)備來(lái)降低室內(nèi)溫度， 并且使用時(shí)長(zhǎng)也會(huì)正向增長(zhǎng)， 這會(huì)導(dǎo)致電力負(fù)荷的增加。因此，隨著氣溫的升高， 空調(diào)等制冷設(shè)備的用電量也會(huì)相應(yīng)增加， 從而增加電力負(fù)荷。

（2） 供暖用電量增加： 在寒冷的冬季， 人們通常會(huì)使用電暖器等供暖設(shè)備來(lái)保持室內(nèi)溫暖。當(dāng)氣溫下降時(shí)， 供暖用電量也會(huì)相應(yīng)增加， 從而增加電力負(fù)荷。

（3） 天氣變化影響工業(yè)生產(chǎn)： 氣溫變化還會(huì)影響工業(yè)生產(chǎn)， 例如高溫天氣可能會(huì)導(dǎo)致某些工業(yè)設(shè)備過(guò)熱， 需要額外的冷卻設(shè)備來(lái)降溫； 寒冷天氣可能導(dǎo)致某些工業(yè)設(shè)備無(wú)法開啟， 需要通過(guò)額外的設(shè)備來(lái)進(jìn)行升溫來(lái)開啟設(shè)備， 這些額外的設(shè)備會(huì)增加電力負(fù)荷。

（4） 天氣變化影響交通運(yùn)輸： 氣溫變化還會(huì)影響交通運(yùn)輸， 例如在極端天氣條件下， 公共交通系統(tǒng)可能需要額外的電力來(lái)保持正常運(yùn)轉(zhuǎn)， 這也會(huì)增加電力負(fù)荷。

（5） 天氣變化影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)： 氣溫變化還會(huì)影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)， 現(xiàn)在的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化水平越來(lái)越高， 機(jī)械逐漸替代人工， 隨著氣溫的變化， 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中維持溫度、 濕度等設(shè)備的用電量也會(huì)增加。

1.2 氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響特點(diǎn)

（1） 夏季高溫天氣會(huì)導(dǎo)致電力負(fù)荷急劇增加。以2021-2022 年兩年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析， 在夏季高溫天氣中， 電力負(fù)荷峰值出現(xiàn)在7 月份， 達(dá)到了179.66 萬(wàn)千瓦， 比平常時(shí)期增加了約20%。這是因?yàn)楦邷靥鞖鈺?huì)導(dǎo)致人們使用空調(diào)等電器的頻率增加， 從而增加了電力負(fù)荷。

（2） 冬季低溫天氣也會(huì)對(duì)電力負(fù)荷產(chǎn)生影響。以2021-2022 年兩年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析， 在冬季低溫天氣中， 電力負(fù)荷峰值出現(xiàn)在1 月份， 達(dá)到了206.86 萬(wàn)千瓦， 比平常時(shí)期增加了約38%。這是因?yàn)榈蜏靥鞖鈺?huì)導(dǎo)致人們使用電暖器等電器的頻率增加， 從而增加了電力負(fù)荷。

（3） 氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響具有季節(jié)性。在春秋季節(jié)， 氣溫較為溫和， 電力負(fù)荷相對(duì)較為穩(wěn)定。但在夏季和冬季， 氣溫變化較為明顯， 需要通過(guò)電器設(shè)備來(lái)改變溫度情況， 電力負(fù)荷波動(dòng)較大。

（4） 氣溫變化對(duì)不同地區(qū)的電力負(fù)荷影響程度不同。在南方地區(qū)， 夏季高溫天氣對(duì)電力負(fù)荷的影響更為明顯， 而在北方地區(qū)， 冬季低溫天氣對(duì)電力負(fù)荷的影響更為明顯[2］。

1.3 氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響案例分析

氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷有著顯著的影響。以下是一些案例分析：

（1） 美國(guó)東北地區(qū)的夏季氣溫升高： 在美國(guó)東北地區(qū)， 夏季氣溫升高會(huì)導(dǎo)致空調(diào)需求增加， 從而增加電力負(fù)荷。根據(jù)美國(guó)能源信息署的數(shù)據(jù)， 2018 年7 月份， 美國(guó)東北地區(qū)的電力負(fù)荷達(dá)到了歷史最高水平，其中紐約州的電力負(fù)荷達(dá)到了歷史最高水平的98，786 兆瓦。這主要是由于當(dāng)時(shí)的高溫天氣導(dǎo)致空調(diào)需求增加。

（2） 澳大利亞的熱浪： 2019年澳大利亞的熱浪導(dǎo)致電力負(fù)荷激增。據(jù)澳大利亞電力市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)， 1 月24 日， 澳大利亞東南部地區(qū)的電力負(fù)荷達(dá)到了歷史最高水平， 達(dá)到了14， 700 兆瓦。這主要是由于高溫天氣導(dǎo)致空調(diào)需求增加， 同時(shí)也導(dǎo)致了一些電力設(shè)備的故障。

（3） 歐洲的寒潮： 2018年歐洲的寒潮導(dǎo)致電力負(fù)荷激增。據(jù)歐洲電力市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)， 1 月18 日，歐洲的電力負(fù)荷達(dá)到了歷史最高水平， 達(dá)到了212，000 兆瓦。這主要是由于寒潮導(dǎo)致供暖需求增加， 同時(shí)也導(dǎo)致了一些電力設(shè)備的故障。綜上所述， 氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷有著顯著的影響， 特別是在極端天氣條件下。因此， 電力系統(tǒng)需要采取相應(yīng)的措施來(lái)應(yīng)對(duì)氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響， 以確保電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行[3］。

2 氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的預(yù)測(cè)方法

2.1 氣象預(yù)測(cè)模型

氣象預(yù)測(cè)模型是氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的重要組成部分。常見的氣象預(yù)測(cè)模型包括以下幾種：

（1） 統(tǒng)計(jì)模型： 通過(guò)歷史氣象數(shù)據(jù)和電力負(fù)荷數(shù)據(jù)建立統(tǒng)計(jì)模型， 利用回歸分析等方法預(yù)測(cè)未來(lái)氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響。這種模型的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單易用， 但缺點(diǎn)是對(duì)未知因素的適應(yīng)能力較差。

（2） 數(shù)值模型： 利用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型， 通過(guò)對(duì)大氣物理過(guò)程的數(shù)值模擬， 預(yù)測(cè)未來(lái)氣溫變化。這種模型的優(yōu)點(diǎn)是精度高， 但需要大量計(jì)算資源和數(shù)據(jù)支持。

（3） 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型： 通過(guò)對(duì)歷史氣象數(shù)據(jù)和電力負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練， 建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型， 預(yù)測(cè)未來(lái)氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響。這種模型的優(yōu)點(diǎn)是適應(yīng)能力強(qiáng)， 但需要大量數(shù)據(jù)支持和復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。

（4） 混合模型： 將多種氣象預(yù)測(cè)模型進(jìn)行組合， 綜合考慮各種因素， 預(yù)測(cè)未來(lái)氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響。這種模型的優(yōu)點(diǎn)是綜合考慮多種因素， 預(yù)測(cè)精度高， 但需要大量數(shù)據(jù)支持和復(fù)雜的計(jì)算過(guò)程。

2.2 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型

電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型是指通過(guò)對(duì)氣溫變化等因素的分析和預(yù)測(cè)， 來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)電力負(fù)荷的變化趨勢(shì)和峰值， 以便電網(wǎng)企業(yè)做好供電計(jì)劃和調(diào)度安排。常見的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型包括：

（1） 基于歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)模型： 該模型通過(guò)對(duì)歷史氣溫和電力負(fù)荷數(shù)據(jù)的分析， 建立數(shù)學(xué)模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的電力負(fù)荷。常見的統(tǒng)計(jì)模型包括回歸分析、 時(shí)間序列分析等。

（2） 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型： 該模型通過(guò)對(duì)歷史氣溫和電力負(fù)荷數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)， 建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的電力負(fù)荷。該模型具有較高的預(yù)測(cè)精度和適應(yīng)性。

（3） 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模型： 該模型通過(guò)對(duì)歷史氣溫和電力負(fù)荷數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)， 建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的電力負(fù)荷。常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括決策樹、支持向量機(jī)、 隨機(jī)森林等。

（4） 基于物理模型的模型： 該模型通過(guò)對(duì)電力系統(tǒng)的物理特性和氣象學(xué)原理的分析， 建立物理模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的電力負(fù)荷。該模型具有較高的可解釋性和適應(yīng)性[4］。

2.3 氣象預(yù)測(cè)與電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的結(jié)合方法

氣象預(yù)測(cè)與電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的結(jié)合方法可以通過(guò)以下步驟實(shí)現(xiàn)：

（1） 收集氣象數(shù)據(jù)： 收集氣象數(shù)據(jù)， 包括溫度、 濕度、 風(fēng)速、 降雨量等信息。

（2） 分析氣象數(shù)據(jù)： 通過(guò)對(duì)氣象數(shù)據(jù)的分析， 確定氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響程度。

（3） 預(yù)測(cè)氣溫變化： 根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和歷史氣溫變化趨勢(shì)， 預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的氣溫變化。

（4） 預(yù)測(cè)電力負(fù)荷： 根據(jù)歷史電力負(fù)荷數(shù)據(jù)和氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響程度， 預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的電力負(fù)荷。

（5） 結(jié)合氣象預(yù)測(cè)和電力負(fù)荷預(yù)測(cè)： 將氣象預(yù)測(cè)和電力負(fù)荷預(yù)測(cè)相結(jié)合， 得出未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果。

（6） 調(diào)整電力供應(yīng)： 根據(jù)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果， 及時(shí)調(diào)整電力供應(yīng)， 以滿足未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的電力需求。

3 案例分析

3.1 案例背景介紹

本案例以中國(guó)南方某城市為例， 探究氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響及預(yù)測(cè)方法應(yīng)用。該城市位于亞熱帶地區(qū)， 夏季氣溫高， 冬季氣溫低， 同時(shí)受到干旱或冷空氣的影響， 氣溫波動(dòng)較大。該城市的電力供應(yīng)主要依靠火力發(fā)電和水力發(fā)電， 以及部分新能源發(fā)電， 其中火力發(fā)電占比較大， 水力發(fā)電次之。

3.2 氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響分析

（1） 空調(diào)用電量增加： 隨著氣溫升高， 人們使用空調(diào)的頻率和時(shí)間增加， 導(dǎo)致空調(diào)用電量增加， 進(jìn)而增加電力負(fù)荷。

（2） 冬季供暖用電量增加： 隨著氣溫降低， 人們使用供暖設(shè)備的頻率和時(shí)間增加， 導(dǎo)致供暖用電量增加， 進(jìn)而增加電力負(fù)荷。

（3） 天氣變化導(dǎo)致電力需求波動(dòng)： 受到干旱、 冷空氣等天氣因素的影響， 人們的生活和工作需求會(huì)發(fā)生變化， 進(jìn)而導(dǎo)致電力需求波動(dòng)。

（4） 水力發(fā)電受影響： 氣溫變化會(huì)影響水庫(kù)水位和水溫， 進(jìn)而影響水力發(fā)電的效率和產(chǎn)量。綜上所述， 氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響較大， 需要進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)和調(diào)控。

3.3 氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的預(yù)測(cè)方法應(yīng)用

（1） 基于歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)： 通過(guò)對(duì)歷史氣溫和電力負(fù)荷數(shù)據(jù)的分析， 建立預(yù)測(cè)模型， 預(yù)測(cè)未來(lái)的電力負(fù)荷變化趨勢(shì)。

（2） 基于氣象數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)： 通過(guò)獲取氣象數(shù)據(jù)，如氣溫、 濕度、 風(fēng)速等， 結(jié)合電力負(fù)荷數(shù)據(jù)， 建立預(yù)測(cè)模型， 預(yù)測(cè)未來(lái)的電力負(fù)荷變化趨勢(shì)。

（3） 基于人口和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的預(yù)測(cè)： 通過(guò)對(duì)人口和經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)的分析， 預(yù)測(cè)未來(lái)的電力需求量， 進(jìn)而預(yù)測(cè)電力負(fù)荷的變化趨勢(shì)。綜上所述， 針對(duì)氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響， 可以采用多種預(yù)測(cè)方法， 以便進(jìn)行合理的調(diào)控和供應(yīng)。比如2022 年10 月， 滾動(dòng)開展2022-2025 年電量分析預(yù)測(cè)。通過(guò)綜合研判經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、 用電需求、 氣溫變化趨勢(shì)、 新增用戶投產(chǎn)情況， 進(jìn)行2022-2025 逐年電量預(yù)測(cè)。為財(cái)務(wù)經(jīng)營(yíng)測(cè)算輸配收入提供用電分類數(shù)據(jù)支持， 為規(guī)劃提供參考， 滿足各專業(yè)對(duì)電力電量數(shù)據(jù)的需求， 對(duì)電網(wǎng)企業(yè)的管理具有重要的意義。

3.4 氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷管理的影響

2021 年、 2022 年， 連續(xù)兩年缺煤少水電力供需形勢(shì)嚴(yán)峻復(fù)雜， 穩(wěn)增長(zhǎng)、 保供應(yīng)相互疊加， 踩油門增供和踩剎車保供交替進(jìn)行。尤其2022 年夏秋遭遇歷史罕見的干旱天氣， 水電蓄能比往年同期減少65%以上， 天然來(lái)水嚴(yán)重偏枯， 水力發(fā)電能力嚴(yán)重不足， 電力保供任務(wù)異常艱難。為保障民生用電不得已開展控制電力負(fù)荷管理工作， 堅(jiān)持“需求響應(yīng)優(yōu)先、 有序用電保底”原則， 牢牢守住杜絕拉閘限電底線， 圓滿完成保經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、 保社會(huì)穩(wěn)定、 保民生用電、 保電網(wǎng)安全的“四?！蹦繕?biāo)。

4 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述， 氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響是顯著的， 需要我們采取相應(yīng)的措施來(lái)應(yīng)對(duì)。本文介紹了氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響及預(yù)測(cè)方法， 包括氣象數(shù)據(jù)分析、 建立預(yù)測(cè)模型、 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等方面。這些方法可以幫助我們更好地預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)氣溫變化對(duì)電力負(fù)荷的影響， 保障電力供應(yīng)的穩(wěn)定性和可靠性。同時(shí)， 我們也需要加強(qiáng)對(duì)能源的節(jié)約和利用， 推廣清潔能源， 減少對(duì)化石能源的依賴， 以應(yīng)對(duì)氣候變化的挑戰(zhàn)。