杭州电网最大负荷与平均温度的相关性研究
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摘 要：本文基于杭州电网地区调度自动化系统中数据库信息，与杭州地区平均温度进行比对的数据挖掘研究，从实际工作情况验证了电网负荷与平均温度之间的关联，提出相关系数的量化评估公式，为杭州电网远期的规划工作提供辅助决策。本文的研究结果可以有效支撑杭州电网实际的调度、运维等工作，进一步提高杭州电网的整体运行维护水平，确保杭州电网的安全稳定运行。此外，本文的研究结果为G20杭州峰会保电做出了贡献。
中图分类号：TM714 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）05-0165-02
1 引言
最大负荷是反应一个地区电网运行状况的最重要指标，也是电网公司规划、建设电网的重要凭据之一[1]。近年来，随着社会经济的快速发展，人民生活水平的快速提高，电网最大负荷逐年上升。以杭州电网为例，2016年杭州电网最大负荷已经突破1400万千瓦。如何较为准确的判断电网最大负荷已经成为电网公司所面临的一个难题。
杭州电网的最大负荷往往发生在夏季，地区电网有典型的迎峰度夏特性，主要原因是夏季城区电网的降温负荷显著增大[2]。现阶段，电网运行和规划人员可以从定性上分析空调负荷与地区平均温度的关系，但是一方面这一分析缺少了实际数据的支撑和验证，仍停留在经验判断的范畴；另一方面这一分析没有具体定量的研究，对未来最大负荷的发展状况，缺少准确的趋势判断。
本研究运用MySQL系统搭建数据库，从杭州电网实际的调度自动化系统中提取2016年3至9月间的电网最大负荷数据，利用Tableau软件与杭州地区该时间内的平均温度进行比对分析。本文不仅用实际数据验证了电网最大负荷与平均温度之间的关联，而且对两者之间的相关程度进行定量的研究，为准确判断杭州电网最大负荷的发展趋势提供了方法。
2 负荷与温度的定性研究
从事过电网运行的人员都知道电网负荷与温度直接相关，温度越高，电网负荷越大，但是基于各种原因，很少有人利用数据去验证这一结论。为了更好的研究电网最大负荷与平均温度之间的关联，本文首先利用电网实际运行数据对这一传统观点进行验证。
图1为2016年3至9月间杭州电网最大负荷与平均温度的月度平均值对比图。
从图1中可以得出以两点结论：
第一，杭州电网最大负荷与地区平均温度有明显的相关性，两者在5至9月间呈同步趋势，都于7月份达到峰值；
第二，杭州电网最大负荷并不与地区平均温度完全一致，如今年3到5月，杭州电网平均最大负荷呈下降趋势，而平均温度呈上升趋势；
综上，杭州电网的运行情况在一年中可以以5月为界分为两段，即之前的冬春季和之后的夏秋季，这也符合杭州电网实际运行中的迎峰度冬和迎峰度夏两大工作阶段。
由图1的数据对比结果，在夏秋季的时间里，杭州电网最大负荷与地区平均温度呈同步趋势，即平均温度上升，电网最大负荷上升。7月份杭州地区的平均温度为最大值，杭州电网的平均最大负荷也到达顶点。
3 负荷与温度的定量研究
经过上一部分的研究分析，本文定性的对杭州电网最大负荷与杭州地区平均温度之间进行了相关性的比对，并确定了两者之间的相关性。为了进一步的研究两者之间的关联的量化关系，本文从杭州电网调度自动化系统中取出电网日度最大负荷数据，并与每天的平均温度进行对比，制成如图2所示的散点图。
如图2所示，本文根据散点图结果制成了一阶趋势线。该趋势线显示图中对象正相关性明显，从另一方面验证温度越高，电网负荷越大。
图2中的趋势线还可以用于分析电网最大负荷与地区平均温度之间的量化关联。本文根据以下的公式量化分析图2中的关联性。
式中：
η为电网最大负荷与地区平均温度之间的相关系数；
N为数据库中数据量的维度，本算例中为取出杭州电网负荷数据的天数；
P为数据库中日度最大负荷的变化量；
T为数据库中地区平均温度的变化量；
利用上述公式分析图2中的关联结果，可以量化分析杭州电网最大负荷与杭州地区平均温度之间的相关性。
本文基于杭州电网2016年3至9月的实际数据，代入公式进行计算，η的计算结果满足58.7为中心的正太分布。因此，本文推断杭州电网最大负荷与地区平均温度之间的关联为：温度每上升一度，杭州电网最大负荷约上升58.7万千瓦。
利用本文的相关性计算结果可以有效的对杭州电网的运行状况和负荷发展变化做出评估，不仅对杭州电网负荷预测具有重大意义，更是对杭州电网的未来规划和建设极具价值。
4 结语
本文通过MySQL系统搭建数据库，从杭州电网调度自动化系统中读取电网运行实际数据，并与地区平均温度进行对比，进行了负荷与温度的相P性研究，成果主要有以下几个方面：
一方面，本文定性的分析了电网负荷与温度之间的关联，利用数据验证了运行人员对负荷与温度之间关系的传统论点；
另一方面，本文开创性的设计了电网最大负荷与温度之间的相关性评价指标，量化计算最大负荷与温度之间的相关系数，为杭州电网的运行和规划工作提供了辅助依据。
需要说明的是，由于本文数据仅取今年3至9月的杭州电网运行实际数据分析，样本略显单一，相关性研究的量化结果可能存在偏差。本文将在下一阶段综合利用杭州电网过去5年的历史数据，并基于实时数据滚动更新，完善相关性量化结果，更好的为杭州电网的运行提供辅助决策，进一步确保杭州电网的安全稳定运行。
参考文献
[1]张素香，赵丙镇，王风雨，等.海量数据下的电力负荷短期预测[J].中国电机工程学报，2015，35（1）：37-42.
[2]刘思捷，张海鹏，林舜江，等.夏季日最大降温负荷的估算和预测方法[J].电力系统保护与控制，2016，44（5）：75-81.