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某市数年来电力荷载量的特征测定剖析

LAIYUAN:SHANXIGUANGFUDIANQISHEBEIYOUXIANGONGSI FABUSHIJIAN:2019-06-27 DIANJICISHU:

     1线性趋势最小二乘法用于估计日常电力负荷的线性趋势。墨西哥帽小波分析用于分析广东电力负荷的变化规律。相关分析用于分析它们与气象要素的关系,并使用最优子集回归。方法建立广东电力负荷与气象要素的最优回归方程。
    
    对于已知的m个独立变量,任何一个子集的自变量可以建立具有因变量的子集回归方程,称为子集回归方程。回归方程的所有可能组合都指的是所有可能的子集回归。本研究使用Furnial-Wilson算法计算预测变量的所有可能子集回归。
    
    2在所有可能的子集回归方程中,表现最佳的子集回归称为最优子集回归。确定所有可能子集的回归效果的方法是根据某些目的和要求设置统计量S.每个子集回归可以计算S值,并且对应于最大S值的子集返回到最优子集回归。 。
    
    3广东电力负荷变化特点
    
    3.1电气负荷的年际和线性变化
    
    虚线是线性最小二乘法估算的广东日负荷线性趋势。可以看出,在过去三年中,每日电力负荷显着增加。线性趋势值b = 10.04,反映了过去三年中约10,000kW /天的线性趋势的增加。相关系数r = 0.804,远远超过α= 0.001显着性水平测试,表明这种增加的趋势非常明显。
    
    温度略有线性上升趋势,但这种趋势不明显(相关系数仅为0.112)。这表明广东日常用电量的同比增长趋势主要是由于社会经济的发展和人民生活水平的提高。
    
    3.2电力负荷的季节性变化
    
    3.3电气负荷的周期性变化
    
    为了更清楚地了解广东日常电力负荷随时间的周期性变化,首先采用谐波分析方法拟合原始序列的季节变化和线性变化趋势。在获得与原始时间序列的偏差之后,使用墨西哥cap小波函数执行小波分析。
    
    可以看出,序列中的各种周期性振动清楚地表现出来,主要是57天的准单周,1020天的准双周振荡和约3060天的季节内振荡。 57天的准单周期变化周期与人们的工作日和自然天气周期一致,而1020天,3060天的周期是大气低频振荡的主要周期。
    
    节假日期间电力负荷的分布特征
    
    为了分析假期对电力负荷的影响,首先是春节14天的原始序列(第一天第一天+第一天到第八天前6天)和“五一”日“和”国庆日“假日日期被删除7天。星期日的百分比与原始序列的年平均值。其次,春节14天和“五一”,“国庆节”假期的第7天平均电力负荷的百分比。

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