夏季气象电力负荷相关性分析模型修正方法——以北京为例

气象电力负荷相关性分析对电力负荷预测影响关键,需根据实际数据对相关性经验模型修正。基于综合气象指数、积温效应以及电力负荷与气象因素相关性分析经验公式,提出一种夏季气象负荷相关性模型修正方法;采用负荷趋势分析和Python爬取提取气象负荷与气象数据,提高分析数据的精准性;通过对比分析负荷与单气象因子、综合气象指数以及两种积温效应修正的相关系数,结合负荷与气象指标随时间变化趋势吻合度,确定适用于相关性分析的最优指标参数,进而构建气象负荷与最优指标参数之间的拟合关系式,并以2019年北京夏季主城区为例应用验证。结果表明,与单气象因素相比,电力负荷、气象负荷和综合气象指数的相关性更强;各综合气象指数中,基于日平均气温的酷热指数与气象负荷的相关系数最高;2种积温修正方法中,考虑累积效应系数的方法对气温的修正效果更好,修正后气温与气象负荷的相关系数提高7.39%;基于修正气温的酷热指数与气象负荷的相关性较未修正时均有所提高,与负荷的变化趋势更接近;以酷热指数和修正后温度为自变量构建的气象负荷拟合关系式与实际值的吻合度高于参考的经验公式。

零碳排放下电-气综合能源系统多能负荷预测

电-气综合能源系统中多能负荷之间的耦合程度不断增加,提升了能源系统调度和运行的难度。为此,对零碳排放下电-气综合能源系统多能负荷预测方法进行了研究。分析零碳排放下电-气综合能源系统的运行架构。以气象因素为影响因子,运用灰色关联度分析法获得多能负荷与各因子的相关性。将相关性分析结果与系统历史多能负荷数据共同作为输入数据,构建基础长短期记忆(LSTM)预测模型。结合樽海鞘群算法(SSA)优化模型关键参数,获得优化LSTM预测模型,实现系统多能负荷预测。试验结果表明:冷负荷与电负荷的关联度为0.88;热负荷与电负荷的关联度为0.681;实际预测平均绝对百分误差低于0.45。该方法预测效果理想,为系统最优调度与运行规划奠定了基础。

初始应力损伤碳纤维高强混凝土动态力学性能研究

为探究初始应力损伤下碳纤维高强混凝土试件在冲击荷载作用下的力学性能变化规律,采用声波检测仪测量不同应力幅值(0σm、0.3σm、0.4σm、0.5σm、0.6σm、0.7σm,σm为试件的单轴抗压强度)损伤下碳纤维高强混凝土纵波波速及损伤因子,利用电液伺服压力机及分离式霍普金森压杆(SHPB)对损伤试件开展不同应变率下的单轴压缩试验,分析试件峰值应力、动态增强因子(DIF)、能量耗散与应变率及试件损伤程度间的关系。结果表明:循环荷载损伤下试件纵波波速降低,且损伤应力幅值越大,试件纵波波速降幅越大,损伤因子增幅增加,损伤因子与应力幅值间呈二次函数正相关;0.2 MPa气压下0.3σm、0.4σm、0.5σm、0.6σm、0.7σm损伤应力作用下试件峰值应力降幅分别为5.86%、16.45%、23.97%、36.10%、52.29%,降幅不断增大,损伤试件承载能力随之降低,且损伤应力幅值越大,试件损伤程度越高,峰值应力及DIF越小;动载作用下试件入射能、反射能、透射能及耗散能均随时间的增加而增大并最终趋于定值;随着损伤应力幅值的增大,试件反射能不断增大,透射能及耗散能逐渐减小,应力损伤作用会降低试件的能量耗散密度,且损伤应力幅值越大,试件吸能效果越低。

多次冲击荷载下玄武岩纤维高强混凝土孔隙结构及力学特性试验研究

为探究玄武岩纤维高强混凝土在多次冲击荷载作用下的安全性,采用非金属超声波分析仪及核磁共振试验装置测量不同应变率及冲击次数下试件纵波波速及内部孔隙结构,利用直径为74 mm分离式霍普金森压杆装置对试件开展动态压缩试验,分析试件纵波波速、损伤因子、T_2图谱、孔隙结构及应力应变随冲击气压及冲击次数间的变化规律。试验结果表明:试件纵波波速随冲击次数增加而降低,损伤因子随冲击次数的增加而增大,两者间呈良好的二次线性正相关;试件T_2图谱主要呈三峰型,冲击次数的增大会使图谱向右偏移且峰值增加;冲击次数的增加使孔隙直径增大且孔隙数目增多,试件孔隙率增大,且后续冲击作用更有利于裂隙的扩展;试件内部微孔、中孔含量占试件总孔隙率的95%以上,冲击荷载作用使试件内部微孔、中孔占比减小,大孔、裂隙占比增加;多次冲击荷载作用会使试件峰值应力降低,应变量增大,冲击次数与峰值应力间呈良好的二次函数负相关。

桂林电网日负荷与气象因素的关系及其预测

日负荷预测作为能量管理系统(EMS)的重要组成部分,是电力系统安全、经济运行的保证。为更好地了解气象因素对电网负荷的影响,利用桂林地区2005年和2006年逐日的负荷与气象资料分离出了气象负荷。通过研究气象负荷与各气象因素之间的相关关系表明:利用气象负荷可以更好地分析气象因素对日负荷的影响,从而为电力部门的负荷预测工作提供重要的参考依据。最后采用一种基于相似日的方法计算气象负荷,进而预测整个电力负荷,通过实际的算例验证,取得了比较满意的预测效果。

重庆地区电力负荷特性及其影响因素分析

研究电力负荷变化特性和规律对提高短期负荷预测精度具有重要意义。根据重庆地区近年来收集的历史负荷数据和气象数据等相关信息,分析了年最大和最小负荷及典型日负荷曲线的变化规律,研究了该地区的负荷特性与主要影响因素之间的相互关系,并针对重庆地域特点,分析了各主要影响因素对该地区负荷的影响程度和主要影响时段。研究结果表明,目前温度、降雨量和节假日对重庆地区电力负荷的影响较大,可为研究重庆地区电力短期负荷预测方法和分析未来智能电网的负荷特性提供理论依据。

气象因素对北京电网设备影响的统计规律及时空分布特征

电网具有地域分布广阔、直接暴露在自然条件下的特点,加之电力设备对温湿度、冰雪、雷电等气象条件又具有敏感性,因此气象因素直接影响到电网设备的安全稳定运行。首先,对北京电网1990-2009年间的电网故障记录进行了分类筛选与统计分析。然后,按照故障原因与设备种类进行了分类统计,结果显示,气象因素约占电网故障原因的25%,其中雷击对输电线路的影响最大。最后,应用统计方法,研究了与气象因素相关的电网故障的年分布特征、月分布特征与空间分布特征。

气象因子对夏季电力负荷影响的分析

本文应用2002、2003两年的夏季资料,通过对日最高气温、最低气温、平均气温、风速、相对湿度和气压等气象要素与南昌用电量的对比分析,建立了用电负荷预测模型,应用于2004年南昌夏季高温用电负荷预测,并在此基础上与江西省电力公司联合在江西省卫视一套18:53分的气象预报节目中发布《电力需求气象预警信息》,获得了很好的社会经济效益。

气象因素对京津唐电网夏季负荷特性影响分析

京津唐电网作为一个独立的电网控制区,用电负荷呈现日趋明显的城市负荷特性。在梳理大量京津唐电网负荷数据的基础上,总结了京津唐电网不同天气条件下的夏季负荷特性,探讨了气象因素与电网负荷特性之间的关系,辨识出京津唐电网夏季负荷主导因素,采用多项式曲线回归方法分析了温度、湿度对京津唐电网负荷的灵敏度关系,给出了京津唐电网夏季考虑热累积效应后的修正最高温度公式,并对提高负荷预测准确度的应用效果进行初步分析。

柔性基础下复合地基工作性状的正交法分析

为研究柔性基础下桩体复合地基的工作性状及其影响因素,基于能够考虑该种复合地基系统上下部共同作用、桩土界面上有相对滑移、同深度处桩间土沉降不等的解析解,通过正交试验方法,对与系统荷载传递规律密切相关的桩土应力比、中性面位置和相关影响因素开展分析。正交分析结果表明:桩土应力比、中性面位置的均值分别为9.73和0.655,其可靠度为95%的置信区间分别为5.075～30.162和0.554～0.756,系统中各影响因素对荷载传递规律的影响程度存在差异,且各影响因素之间存在不同程度的相互作用,其中垫层模量、下卧层模量、桩间土模量对桩土应力比和中性面位置均有显著的影响,故必须重视对系统上下部共同作用的深入研究。

气象条件对电力负荷的影响分析

利用河北省南电网提供的2000-2006年逐日最大电力负荷资料，分析了日最大电力负荷的变化规律。以石家庄市为例，采用相关分析方法，分年逐月分析了日最大电力负荷与对应6个气象因子的相关性，得出不同时段电力负荷的主要气象影响因子；分析了6～9月和11月受气温影响显著月电力负荷的1℃效应量、3～8月10mm以上降水量对电力负荷的影响变化率；采用多元回归的方法分时间段建立了最大电力负荷的气象预测方程，加上逐年电力负荷变化趋势项即可做电力负荷预测预报。

钢-混凝土简支组合箱梁桥在车辆荷载作用下的动力响应及冲击系数研究

由于钢-混凝土组合箱梁桥比同跨度的混凝土梁桥要轻,因此在车辆荷载作用下,车桥动力相互作用更加明显。为了更精确地分析其动力响应及冲击系数,采用ANSYS软件建立了钢-混凝土简支组合箱梁桥的车桥有限元模型,分析了不同车辆荷载作用下简支组合箱梁桥的动力特性;根据简支梁跨中的最大动位移与最大静位移之比,计算了不同结构参数下钢-混凝土简支组合箱梁桥的冲击系数。结果表明:在常见速度范围内,车辆过桥速度对冲击系数的影响总体呈上升趋势;对于同等跨度桥梁,双轮荷载激起的桥梁最大跨中挠度和冲击系数均比单轮荷载作用时小,但前者引起的跨中最大加速度远大于后者,且这种现象随荷载过桥速度的增大而明显。说明对于质量相对较轻的公路钢-混凝土组合箱梁桥,在冲击系数的确定中应考虑较高速度下不同车辆模型的影响。

超大直径空心独立复合桩的竖向承载力计算方法

超大直径空心独立复合桩是由空心桩、外围水泥搅拌桩和桩周注浆土体共同承载的新型桩基础。为确定该新型复合桩在安徽省江淮地区不同工况下的竖向极限承载力,引入等效弹性模量,提出了超大直径空心独立复合桩承载力计算方法;在此基础上,对比了数值计算和理论计算结果,提出能综合反映桩身尺寸影响的复合桩竖向极限承载力公式。研究结果表明:引入等效弹性模量这一概念将非均质的弹性模量等效为均质的弹性模量,将显著降低超大直径空心独立复合桩竖向极限承载力计算的复杂性,桩径和桩长对超大直径空心独立复合桩的竖向极限承载力产生较大影响;引入综合考虑桩径和桩长的影响因子D L,使得改进的理论公式更加可靠。计算方法为今后类似工程的桩基承载力预估提供了理论参考。

基于Apriori算法的城乡居民用电负荷与气象因子关系分析

文章利用2017年呼和浩特地区城乡居民用电负荷与同期气象资料,在分析用电负荷变化规律的基础上,采用Apriori算法挖掘电力负荷数据与气象因子间的关联规则,探究气象因子对电力负荷的影响程度。分析发现:呼和浩特城乡居民用电日内负荷特征是两峰两谷,周际存在明显工作与休息日差别,月际负荷高峰为7月和12月;通过解读关联规则发现电力负荷与气象因子关系密切,尤其是气温、地温变化直接影响负荷高低,气压、降水对负荷的影响较小。利用大数据关联技术对气象和电力数据进行数据挖掘和分析,区别于传统统计方法,拓宽了大数据应用的领域范围,可为相关领域提供理论指导及对供电服务提供决策辅助。

综合气象因素对广西电力负荷的影响

针对电网负荷易受多种气象因素影响的特点,为综合衡量气象因素对广西电力负荷的影响,引入了气象学指数——有效温度,分析了4—10月气温、相对湿度、风及有效气温对电力负荷的影响。结果表明:气温与电力负荷呈显著的正相关关系,气温是影响电力负荷的主要因子;夏季以气温和风速、气温和相对湿度组合的变化对负荷的影响较大,风速从静风到有风时,负荷明显地减少,但当超过一定的温度时,风速越大负荷反而增加;6—9月,负荷随着气温和有效温度的升高呈线性增加;在春夏、夏秋季过渡季节,负荷并不完全随着气温的升高而增加,在气温不是太高的阶段,相对湿度增大时,负荷有下降的趋势,当超过一定的温度时,负荷随气温和有效温度的升高而增加。

具有双裂纹的弹性复合材料板承受剪切冲击时的动应力强度因子

本文研究了两个异材半无限弹性平板的接合面附近存在与接合面平行的双裂纹、并承受剪切冲击时的瞬态应力。运用付里叶（Ｆｏｕｒｉｅｒ）和拉普拉斯（Ｌａｐｌｃｅ）变换，将问题归结为求解二元积分方程。求解时将裂纹所在面上、下的位移差展成级数，并让其自动满足裂纹面外的位移差为零的条件，利用裂纹面上的边界条件和施密特（Ｓｃｈｍｉｄｔ）方法求解级数中的待定系数。在拉普拉斯像空间中，求得动应力强度因子，并将其数值地逆变换至物理空间中。本文对由陶瓷材料与钢板接合而成的复合材料进行了数值计算。

计及气象因素的区域电动汽车充电负荷建模方法

电动汽车充电负荷受气象因素影响显著,且在不同区域显示出相应的特征。提出一种计及气象因素的区域电动汽车充电负荷建模方法,以便更准确掌握电动汽车充电需求。首先,建立车载空调耗电量和车载电池容量随气温变化的关联模型,分析不同气象条件下电动汽车的充电需求。其次,建立适宜气象条件下区域电动汽车充电负荷时空分布模型框架。进而,引入气象因素对电动汽车充电需求的影响,提出计及气象因素的区域电动汽车充电负荷建模方法,刻画电动汽车充电负荷随气象变化的关系。最后,基于上海市典型日气象数据进行仿真,结果表明,电动汽车充电负荷受气象因素影响明显,所提建模方法能有效反映不同气象条件下区域电动汽车充电负荷的变化情况。

基于气象因子的南京市冬季和夏季用电量预测研究

基于2014—2016年南京市常规气象逐时观测数据、逐日用电量和逐时用电负荷数据,分析南京市用电量变化及其与气象因子的关系。结果表明:南京市用电量7—8月、12月至翌年1月为两个峰值,4月和10月为两个谷值,年变化明显。四季均呈现显著“周末效应”。用电负荷一天内有两个峰值,分别出现在10时和20时;两个谷值,一个谷值冬夏季在04时,另一谷值冬季在14时,夏季在18时。南京市用电量与气象条件的变化密切相关,气象因子与用电量的关系在不同月份有所不同,如夏(秋、冬)季气温日较差越大(小),用电量越大;7月、8月(10月至翌年3月)气温越高(低),用电量越大;冬季用电量受气象要素的影响程度总体低于夏季。冬季用电量主要受气温制约;夏季用电量受气象要素的影响更为复杂,除了气温,还需综合考虑水汽、日照等因子。利用逐步回归法,建立冬、夏季逐月日用电量气象预测方程,方程中入选气象因子的存在明显的月际差异。不同月份分别针对性地考量入选气象因子的预报值,做出用电量预估,可为电力调度提供参考。

基于滤波技术的上海日最大电力负荷气象预报模型

电力负荷与气象条件密切相关,为建立上海市日最大电力负荷的预报模型,利用2010—2013年上海市日最大电力负荷数据及同期气象资料,分析日最大电力负荷的时间变化特征及其与气象因子的相关性,并基于滤波技术将日最大电力负荷分离为时间趋势项和逐日变化项,用逐步回归方法针对冬季和夏季分别建立预测模型。结果表明:1上海日最大电力负荷的各个节假日效应存在差异,春节节假日效应持续时间最长,影响最大,国庆节假期前半段节假日效应明显大于后半段。夏季的周末效应最强。2采用逐步回归方法建立的气象预报模型效果较好,回代年和预测年的平均预测相对误差均小于5%。

考虑气象因素的改进ARIMA电动汽车充电负荷预测

针对电动汽车充电负荷随机性强、易受气象条件影响以及采用传统ARIMA模型预测准确度不高等问题,提出了一种考虑气象因素的改进ARIMA充电负荷预测模型。采用窗口滚动的方式更新数据并计算模型参数,以保证数据源在时间尺度上的有效性;通过分析气象特征向量与负荷序列的相关度,合理分配模型参数权重因子的赋值,以克服充电负荷随天气变化呈现的突发性和随机性。最后,以北京市某充电站的实测数据为测试样本,进行了仿真分析和对比试验。结果表明,所提模型正确有效且具有较高的预测精度。