运城市夏季日最大电力负荷与气象要素的相关性分析

摘要

电力负荷预测是电力系统规划与调度的重要依据，气象因子则是影响短期电力负荷变化的重要因素。以运城市2016—2019年日最大电力负荷数据为基础，结合同期气象观测数据，分析日最大电力负荷的变化特征。对比分析3种夏季气象电力负荷提取方法，建立其与气象因子及综合气象指数的相关关系，从中选择最优方法，通过多元线性回归、逐步回归和BP神经网络算法构建夏季气象电力负荷预测模型。结果表明：运城市日最大电力负荷呈逐年增长趋势，具有明显的季节性变化，存在明显的节假日（春节、国庆）效应及一定的周末效应；综合气象指数相较于大多数单一气象因子，能更全面地表征夏季气象电力负荷的变化规律；引入气象因子及综合气象指数的BP神经网络算法对气象负荷的拟合精度与预测效果最优。

关键词

电力负荷 / 气象要素 / 相关性分析 / BP神经网络