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| 1 | 2002~2004年广东电力负荷的变化特征及预测显示文摘利用2002~2004年广东逐日电力负荷资料,采用小波分析、相关分析等方法研究了广东电力负荷的变化特征及与气象因子的关系,并采用最优子集回归方法建立了预测方程。结果表明,广东电力负荷具有非常明显的线性增长趋势,季节变化明显。存在明显的5~7天的准单周振荡,10~20天的准双周振荡及30~60天左右的季节内振荡。它们主要由大气低频振荡及节假日的影响所致。广东电力负荷在周日具有较明显的下降,春节期间呈明显的漏斗状分布,“五一”、“国庆”长假期间最低值主要出现在1~2日,3日以后逐渐恢复到正常状态。与我国其它地区一样,广东电力负荷对温度的变化最敏感,温度是其主要的影响因子,在不同的季节与不同的气象因子还有一定的关系。用最优子集回归方法建立的回归方程并考虑工作日、节假日期间的影响,对夏季峰值、春节谷值、“五一”、“国庆”期间的变化均有较好的拟合与预测。 | 罗森波 纪忠萍 马煜华 骆晓明 曾沁 林少冰 | 2007 | 热带气象学报2007，23，2： | 26 |
| 2 | 上海地区高温期气象条件对用电影响的评估显示文摘利用2003—2006年6-9月日用电量、日最高用电负荷和日气象资料中选出121个高温日,对比评估高温日和6-9月气象条件对用电影响,结果表明:高温期间日用电量和日最高用电负荷增加大的风险高于6-9月,分别建立高温日期间和6-9月日用电量和日最高用电负荷气象变化量预评估和后评估模型并分析拟合误差,回归效果非常显著,高温日模型的拟合效果好于6-9月。2007年高温预评估和后评估模型试运行实例表明:试运行评估结果良好,但连续高温日后温度有所降低时预评估误差相对较大,连续高温酷热中雨日后评估误差相对较大。 | 贺芳芳 徐家良 周伟东 穆海振 雷小途 | 2008 | 高原气象2008，27，B12： | 18 |
| 3 | 北京夏季日最大电力负荷预报模型建立方法探讨显示文摘为了探索夏季(6~8月)日气象负荷的最佳分离方式和引起日最大电力负荷波动的主要因子,以及建立预报模型最佳个数,基于北京市2005~2010年逐日最大电力负荷和同期的气象资料,分析了北京地区日最大电力负荷的变化规律,采用不同方法将气象负荷从夏季日最大电力负荷中分离出来,分析北京夏季气象负荷与气温、相对湿度、降水及炎热指数、高温持续日数、炎热日数持续时间、前一日气象负荷等因子之间的关系,并基于2005~2009年夏季逐日气象负荷和其主要影响因子采用逐步回归方法建立日最大电力负荷的预报模型,将2010年夏季北京日最大电力负荷作为预报效果的独立样本检验。结果显示:2005~2010年,北京逐日最大电力负荷具有明显的线性增长趋势,夏季日最大电力负荷具有显著的星期效应;与去掉逐年夏季日最大电力负荷趋势和夏季平均日最大电力负荷趋势相比,去掉全年逐日最大电力负荷变化趋势的夏季日气象负荷预报模型的拟合能力更优;北京夏季日气象负荷与当日气温的相关系数最高,与前一日气象负荷也关系密切;利用前一日相对气象负荷和当日气象要素一周逐日分别建立预报模型的拟合和预测效果较好。 | 叶殿秀 张培群 赵珊珊 夏鑫 柯宗建 王有民 刘秋锋 | 2013 | 气候与环境研究2013，18，6： | 14 |
| 4 | 上海地区夏季气温变化对用电负荷的影响显示文摘利用上海地区2003~2007年6~9月日最高用电负荷和逐日气温资料,提取夏季日最高用电负荷气象变化量,分析了上海地区夏季气温变化对日最高用电负荷的影响。结果表明上海地区夏季日最高用电负荷气象变化量的变化趋势与日平均气温、日最高气温和日最低气温的变化趋势一致。日最高气温≥33℃为引起上海日最高用电负荷增加的初始气温敏感点,日最高气温≥35℃为强气温敏感点,日最高气温≥39℃则为极端气温敏感点。高温期间上海日最高用电负荷随气温增加的幅度较大,日最高用电负荷气象变化量的第95百分位数对应于38℃以上的高温日。上海日最高用电负荷气象变化量与月、日空调度日数成正比关系,当日空调度日数比常年偏多1倍以上时,上海处在强高温过程,日最高负荷随气象增幅较大,电力部门调电难度增加。 | 贺芳芳 史军 | 2011 | 长江流域资源与环境2011，20，12： | 12 |
| 5 | 一种改进的小波-卡尔曼配电网短期负荷预测方法显示文摘为了解决已有的基于小波-卡尔曼滤波的短期负荷预测方法由于未考虑温度积累效应而在温度变化较大时预测误差偏大的问题,提出了一种改进方法:将日负荷表示为日平均负荷与波动部分的乘积,对日平均负荷和波动部分分别进行预测。提出了一种利用人工神经网络预测平均负荷的新方法:将日平均负荷表示为温度敏感分量与平稳的温度不敏感分量之和。温度不敏感分量根据温度不敏感季节同时期的若干负荷数据统计得出。根据前若干天的温度敏感分量值、温度信息以及预测日的温度信息,采用BP网络构成的负荷预测器,得出预测日的温度敏感分量的预测值。对于波动部分沿用基本的小波-卡尔曼滤波的方法,在对波动部分进行多分辨分析的基础上,将小波系数作为状态变量,利用卡尔曼滤波算法得出波动部分的预测值。实例分析表明,提出的改进方法显著提高了预测准确性。 | 程红丽 张登峰 刘健 | 2006 | 中国电力2006，39，11： | 3 |
| 6 | 华中区域夏季日用电量气象预报模型研究显示文摘利用华中地区三省2004年~2006年夏季(6~8月)逐日用电量和气温资料,计算分析了湖北省及华中地区三省日用电量与对应区域日平均气温≥30℃的台站数、日平均气温、日最高气温和日最低气温的相关关系,并以前两年对应资料建立了用电量气象预报模型,以2006年的资料进行预报效果的独立样本检验。结果表明:日平均气温≥30℃的台站数与日用电量有较好的峰谷对应关系;日用电量与4个气象要素指标的相关性均达到极显著程度,其中又以与日平均气温的相关系数最高;应用逐步回归方法分别建立了湖北省及华中地区三省夏季日用电量气象预报模型,其中日平均气温≥30℃台站数均入选了预报方程;两套模型的预报值与实际值拟合效果都较好。 | 郭广芬 陈正洪 汪金福 | 2009 | 华中师范大学学报(自然科学版)2009，43，2： | 3 |
| 7 | 智能水电厂气象信息系统的设计与应用显示文摘气象信息是智能水电厂建设的基础数据之一,文中论述了智能水电厂气象信息系统的软件架构及功能设计方案,并以白山智能水电厂气象信息系统为例,介绍了水电厂气象信息系统的实际建设情况。同时,对智能水电厂气象信息系统的发展方向进行了讨论,提出了气象信息系统服务于水电厂生产、运行的新思路。 | 周海松 吴臻 吴志坚 那志强 姜维 贺鹏 | 2012 | 水电自动化与大坝监测2012，36，5： | 0 |
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