周思源 袁 莉

（貴州電網(wǎng)有限責任公司銅仁供電局）

0 引言

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

1 氣溫變化對電力負荷的影響

1.1 氣溫變化對電力負荷的影響機理

（1） 制冷用電量增加： 當氣溫升高時， 人們通常會使用空調(diào)等制冷設備來降低室內(nèi)溫度， 并且使用時長也會正向增長， 這會導致電力負荷的增加。因此，隨著氣溫的升高， 空調(diào)等制冷設備的用電量也會相應增加， 從而增加電力負荷。

（2） 供暖用電量增加： 在寒冷的冬季， 人們通常會使用電暖器等供暖設備來保持室內(nèi)溫暖。當氣溫下降時， 供暖用電量也會相應增加， 從而增加電力負荷。

（3） 天氣變化影響工業(yè)生產(chǎn)： 氣溫變化還會影響工業(yè)生產(chǎn)， 例如高溫天氣可能會導致某些工業(yè)設備過熱， 需要額外的冷卻設備來降溫； 寒冷天氣可能導致某些工業(yè)設備無法開啟， 需要通過額外的設備來進行升溫來開啟設備， 這些額外的設備會增加電力負荷。

（4） 天氣變化影響交通運輸： 氣溫變化還會影響交通運輸， 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保持正常運轉(zhuǎn)， 這也會增加電力負荷。

（5） 天氣變化影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)： 氣溫變化還會影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)， 現(xiàn)在的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自動化水平越來越高， 機械逐漸替代人工， 隨著氣溫的變化， 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中維持溫度、 濕度等設備的用電量也會增加。

1.2 氣溫變化對電力負荷的影響特點

（1） 夏季高溫天氣會導致電力負荷急劇增加。以2021-2022 年兩年的數(shù)據(jù)進行分析， 在夏季高溫天氣中， 電力負荷峰值出現(xiàn)在7 月份， 達到了179.66 萬千瓦， 比平常時期增加了約20%。這是因為高溫天氣會導致人們使用空調(diào)等電器的頻率增加， 從而增加了電力負荷。

（2） 冬季低溫天氣也會對電力負荷產(chǎn)生影響。以2021-2022 年兩年的數(shù)據(jù)進行分析， 在冬季低溫天氣中， 電力負荷峰值出現(xiàn)在1 月份， 達到了206.86 萬千瓦， 比平常時期增加了約38%。這是因為低溫天氣會導致人們使用電暖器等電器的頻率增加， 從而增加了電力負荷。

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

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

1.3 氣溫變化對電力負荷的影響案例分析

氣溫變化對電力負荷有著顯著的影響。以下是一些案例分析：

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

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

（3） 歐洲的寒潮： 2018年歐洲的寒潮導致電力負荷激增。據(jù)歐洲電力市場運營商的數(shù)據(jù)， 1 月18 日，歐洲的電力負荷達到了歷史最高水平， 達到了212，000 兆瓦。這主要是由于寒潮導致供暖需求增加， 同時也導致了一些電力設備的故障。綜上所述， 氣溫變化對電力負荷有著顯著的影響， 特別是在極端天氣條件下。因此， 電力系統(tǒng)需要采取相應的措施來應對氣溫變化對電力負荷的影響， 以確保電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行[3］。

2 氣溫變化對電力負荷的預測方法

2.1 氣象預測模型

氣象預測模型是氣溫變化對電力負荷預測的重要組成部分。常見的氣象預測模型包括以下幾種：

（1） 統(tǒng)計模型： 通過歷史氣象數(shù)據(jù)和電力負荷數(shù)據(jù)建立統(tǒng)計模型， 利用回歸分析等方法預測未來氣溫變化對電力負荷的影響。這種模型的優(yōu)點是簡單易用， 但缺點是對未知因素的適應能力較差。

（2） 數(shù)值模型： 利用數(shù)值天氣預報模型， 通過對大氣物理過程的數(shù)值模擬， 預測未來氣溫變化。這種模型的優(yōu)點是精度高， 但需要大量計算資源和數(shù)據(jù)支持。

（3） 人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型： 通過對歷史氣象數(shù)據(jù)和電力負荷數(shù)據(jù)進行訓練， 建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型， 預測未來氣溫變化對電力負荷的影響。這種模型的優(yōu)點是適應能力強， 但需要大量數(shù)據(jù)支持和復雜的訓練過程。

（4） 混合模型： 將多種氣象預測模型進行組合， 綜合考慮各種因素， 預測未來氣溫變化對電力負荷的影響。這種模型的優(yōu)點是綜合考慮多種因素， 預測精度高， 但需要大量數(shù)據(jù)支持和復雜的計算過程。

2.2 電力負荷預測模型

電力負荷預測模型是指通過對氣溫變化等因素的分析和預測， 來預測未來一段時間內(nèi)電力負荷的變化趨勢和峰值， 以便電網(wǎng)企業(yè)做好供電計劃和調(diào)度安排。常見的電力負荷預測模型包括：

（1） 基于歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計模型： 該模型通過對歷史氣溫和電力負荷數(shù)據(jù)的分析， 建立數(shù)學模型來預測未來的電力負荷。常見的統(tǒng)計模型包括回歸分析、 時間序列分析等。

（2） 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的模型： 該模型通過對歷史氣溫和電力負荷數(shù)據(jù)的學習， 建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型來預測未來的電力負荷。該模型具有較高的預測精度和適應性。

（3） 基于機器學習的模型： 該模型通過對歷史氣溫和電力負荷數(shù)據(jù)的學習， 建立機器學習模型來預測未來的電力負荷。常見的機器學習算法包括決策樹、支持向量機、 隨機森林等。

（4） 基于物理模型的模型： 該模型通過對電力系統(tǒng)的物理特性和氣象學原理的分析， 建立物理模型來預測未來的電力負荷。該模型具有較高的可解釋性和適應性[4］。

2.3 氣象預測與電力負荷預測的結合方法

氣象預測與電力負荷預測的結合方法可以通過以下步驟實現(xiàn)：

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

（2） 分析氣象數(shù)據(jù)： 通過對氣象數(shù)據(jù)的分析， 確定氣溫變化對電力負荷的影響程度。

（3） 預測氣溫變化： 根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和歷史氣溫變化趨勢， 預測未來一段時間內(nèi)的氣溫變化。

（4） 預測電力負荷： 根據(jù)歷史電力負荷數(shù)據(jù)和氣溫變化對電力負荷的影響程度， 預測未來一段時間內(nèi)的電力負荷。

（5） 結合氣象預測和電力負荷預測： 將氣象預測和電力負荷預測相結合， 得出未來一段時間內(nèi)的電力負荷預測結果。

（6） 調(diào)整電力供應： 根據(jù)電力負荷預測結果， 及時調(diào)整電力供應， 以滿足未來一段時間內(nèi)的電力需求。

3 案例分析

3.1 案例背景介紹

本案例以中國南方某城市為例， 探究氣溫變化對電力負荷的影響及預測方法應用。該城市位于亞熱帶地區(qū)， 夏季氣溫高， 冬季氣溫低， 同時受到干旱或冷空氣的影響， 氣溫波動較大。該城市的電力供應主要依靠火力發(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 氣溫變化對電力負荷的影響分析

（1） 空調(diào)用電量增加： 隨著氣溫升高， 人們使用空調(diào)的頻率和時間增加， 導致空調(diào)用電量增加， 進而增加電力負荷。

（2） 冬季供暖用電量增加： 隨著氣溫降低， 人們使用供暖設備的頻率和時間增加， 導致供暖用電量增加， 進而增加電力負荷。

（3） 天氣變化導致電力需求波動： 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發(fā)生變化， 進而導致電力需求波動。

（4） 水力發(fā)電受影響： 氣溫變化會影響水庫水位和水溫， 進而影響水力發(fā)電的效率和產(chǎn)量。綜上所述， 氣溫變化對電力負荷的影響較大， 需要進行合理的預測和調(diào)控。

3.3 氣溫變化對電力負荷的預測方法應用

（1） 基于歷史數(shù)據(jù)的預測： 通過對歷史氣溫和電力負荷數(shù)據(jù)的分析， 建立預測模型， 預測未來的電力負荷變化趨勢。

（2） 基于氣象數(shù)據(jù)的預測： 通過獲取氣象數(shù)據(jù)，如氣溫、 濕度、 風速等， 結合電力負荷數(shù)據(jù)， 建立預測模型， 預測未來的電力負荷變化趨勢。

（3） 基于人口和經(jīng)濟發(fā)展的預測： 通過對人口和經(jīng)濟發(fā)展趨勢的分析， 預測未來的電力需求量， 進而預測電力負荷的變化趨勢。綜上所述， 針對氣溫變化對電力負荷的影響， 可以采用多種預測方法， 以便進行合理的調(diào)控和供應。比如2022 年10 月， 滾動開展2022-2025 年電量分析預測。通過綜合研判經(jīng)濟形勢、 用電需求、 氣溫變化趨勢、 新增用戶投產(chǎn)情況， 進行2022-2025 逐年電量預測。為財務經(jīng)營測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)對電力電量數(shù)據(jù)的需求， 對電網(wǎng)企業(yè)的管理具有重要的意義。

3.4 氣溫變化對電力負荷管理的影響

2021 年、 2022 年， 連續(xù)兩年缺煤少水電力供需形勢嚴峻復雜， 穩(wěn)增長、 保供應相互疊加， 踩油門增供和踩剎車保供交替進行。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， 天然來水嚴重偏枯， 水力發(fā)電能力嚴重不足， 電力保供任務異常艱難。為保障民生用電不得已開展控制電力負荷管理工作， 堅持“需求響應優(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)濟增長、 保社會穩(wěn)定、 保民生用電、 保電網(wǎng)安全的“四保”目標。

4 結束語

綜上所述， 氣溫變化對電力負荷的影響是顯著的， 需要我們采取相應的措施來應對。本文介紹了氣溫變化對電力負荷的影響及預測方法， 包括氣象數(shù)據(jù)分析、 建立預測模型、 實時監(jiān)測等方面。這些方法可以幫助我們更好地預測和應對氣溫變化對電力負荷的影響， 保障電力供應的穩(wěn)定性和可靠性。同時， 我們也需要加強對能源的節(jié)約和利用， 推廣清潔能源， 減少對化石能源的依賴， 以應對氣候變化的挑戰(zhàn)。