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    氣溫變化對全國用電量的影響分析研究

    2025-07-19 00:00:00陳旭李嶸
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2025年18期
    關(guān)鍵詞:區(qū)域影響

    中圖分類號:P467 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號:2095-2945(2025)18-0109-05

    Abstract:Thispaperaims toanalyzetheimpactof temperaturechangesonnational electricityconsumption.Bycombining quantitativeandqualitativeanalysis,usingcasedataandstatistcalanalysis,thecorelationbetweentemperatureandelectricity consumptionisrevealed.Researchhasfoundthatwithglobalwarmingandfrequentextremeweatherevents,theimpactof temperaturechangesonelectricityconsumptionisbecomingincreasinglysignificant,especiallyinsummerandwinter.The conclusionofthispaperishelpfulinguidingthepowerindustrytoaddressthechallengesbroughtbyclimatechangeandensure the stability and security of power supply.

    Keywords: temperature; fitting;electricity consumption; proportion method; analysis

    近年來,我國電力負(fù)荷冬夏季雙高峰特征日趨明顯,夏季降溫用電負(fù)荷占全國最大用電負(fù)荷比重達(dá)到三成,部分省份比重甚至超過 40% ,氣溫波動對用電負(fù)荷的影響巨大。因此,研究氣溫變化與用電量之間的關(guān)系,對于指導(dǎo)電力行業(yè)應(yīng)對氣候變化、保障電力供應(yīng)具有重要意義。

    1 研究方法

    采用定量分析與定性分析相結(jié)合的方法。定量分析主要通過回歸分析等統(tǒng)計(jì)方法,探討氣溫變化與用電量之間的數(shù)量關(guān)系;定性分析則通過案例分析和經(jīng)驗(yàn)總結(jié),揭示氣溫變化對用電量影響的內(nèi)在機(jī)制。

    訓(xùn)練模型選擇深度置信網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練全國社會(發(fā))用電量、七大區(qū)域社會(發(fā))用電量。根據(jù)輸出結(jié)果,運(yùn)用占比分析法、因素定性定量分析法綜合分析,最終得出氣溫這一關(guān)鍵因素的影響因子。為提升各類用電量預(yù)測精度,定量分析氣溫變化對全國用電量的影響采取具體的技術(shù)路線如下:

    采用排除變量法,得出氣溫對用電量的影響占比,為后續(xù)定量分析奠定基礎(chǔ);

    將氣溫、社會用電量和裝機(jī)容量等等作為模型輸入,對應(yīng)的用電量數(shù)據(jù)作為輸出;

    根據(jù)輸出結(jié)果,運(yùn)用占比分析法、因素定性定量分析法綜合分析,最終得出氣溫這一關(guān)鍵因素的影響因子。

    根據(jù)相關(guān)系數(shù)較高且曲線盡量保持平滑的原則,若最終采用 ?m 次函數(shù)進(jìn)行擬合,擬合函數(shù)為

    y=amxm-am-1xm-1+…+a1x+c°

    當(dāng)采用更低或更高次數(shù)的函數(shù)進(jìn)行擬合時(shí),所得擬合結(jié)果的相關(guān)系數(shù)較低,且擬合曲線隨溫度變化波動較大。值得說明的是,各次項(xiàng)前的系數(shù)并沒有具體的物理含義,僅表明溫度的 n 次方在最終(發(fā))用電量中的影響程度,系數(shù)越大則對最終量化分析的結(jié)果影響程度越大。

    2 氣溫變化的研究分析

    2.1 全國氣溫變化分析

    我國地處北緯 3°~53° ,大部分國土處于北回歸線以北地區(qū),在氣溫上有明顯的地域和季節(jié)差別。

    地域上的氣溫變化趨勢是從東北到華南,從西北到東南,氣溫總體呈現(xiàn)逐漸升高的趨勢。全國2020—2024年的逐月平均氣溫變化曲線呈饅頭型,月平均最

    低氣溫 2.1‰ ,出現(xiàn)在1月,月平均氣溫最高 27.8‰ 出現(xiàn)在7月,如圖1所示。

    圖1全國2020—2024年逐月平均氣溫

    2.2 七大區(qū)域氣溫變化分析

    隨著七大區(qū)域維度的逐漸降低,月均氣溫逐漸升高,各區(qū)域最低和最高月均氣溫詳見表1。

    表1七大區(qū)域最高氣溫和最低氣溫

    3氣溫變化對社會用電量變化的影響分析

    3.1 對全國用電量的影響

    全社會用電量是反映經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展和人民生活水平的重要指標(biāo)之一,也是能源消費(fèi)和能源供應(yīng)的重要參考依據(jù)。全社會用電量 第一產(chǎn)業(yè)用電量 + 第二產(chǎn)業(yè)用電量 + 第三產(chǎn)業(yè)用電量 + 城鄉(xiāng)居民生活用電量,不同產(chǎn)業(yè)的用電規(guī)模占比見表2,其中第二產(chǎn)業(yè)用電量規(guī)模最大。

    表2不同產(chǎn)業(yè)用電規(guī)模占比

    全社會用電量的影響因素眾多,主要可以分為氣溫、經(jīng)濟(jì)及其他因素(如行業(yè)用電特點(diǎn)、供需平衡約束有序用電等)三類。不同因素對各產(chǎn)業(yè)用電量的影響程度不同,如氣溫對第二產(chǎn)業(yè)用電量的影響相對較小。為得出氣溫對各產(chǎn)業(yè)以及全社會用電量的影響占比,為后續(xù)定量分析奠定基礎(chǔ),采用定性定量分析結(jié)合的方法得到占比。并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,排除節(jié)假日、極端天氣等對各產(chǎn)業(yè)和城鄉(xiāng)居民用電量的影響。

    以城鄉(xiāng)居民用電量為例,不同年份下相同月度的氣溫變化幅度較小,此時(shí)用電量的增長主要由經(jīng)濟(jì)增速引起,將GDP的同比增長除以城鄉(xiāng)居民用電量的同比增長,從而得到GDP對城鄉(xiāng)居民用電量的影響占比。由于有序用電等其他因素在較短的時(shí)間內(nèi)不會發(fā)生大幅變化,此時(shí)用電量的變化主要由氣溫和經(jīng)濟(jì)因素引起,將城鄉(xiāng)居民用電量環(huán)比增長的變化量刨去由于經(jīng)濟(jì)變化帶來的增量,再與城鄉(xiāng)居民的總變化量做比值,從而得到氣溫對居民用電量的影響占比。由于行業(yè)用電特點(diǎn)等其他因素難以定量分析,采用排除法,排除氣溫、經(jīng)濟(jì)因素的影響占比后,得到行業(yè)用電特點(diǎn)等其他因素對居民用電量的影響占比。

    三大類影響因素對第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的影響占比分析思路同上。本研究重點(diǎn)關(guān)注氣溫對用電量的影響,考慮到一年中不同時(shí)期的氣溫變化對用電量變化的影響不同(例如迎峰度夏期間氣溫的影響較大),將一年分為3—5月、6一8月、9—11月和12一次年2月4個時(shí)段,三大因素對各產(chǎn)業(yè)的影響占比見表3。

    表3三大因素對各產(chǎn)業(yè)用電量變化的影響占比

    將第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)、城鄉(xiāng)居民用電量的變化量分別乘以相應(yīng)的氣溫影響占比,從而得到僅在氣溫作用下全社會用電量的變化量,將該變化量/全社會用電量的變化量,得出總的氣溫對全社會用電量的變化量影響占比,見表4。

    氣溫變化對七大區(qū)域用電量變化的影響占比見表5。

    表4氣溫變化對全社會用電量變化量影響占比 %
    分產(chǎn)業(yè)來看,全國月均氣溫與第一、三產(chǎn)業(yè)和

    居民用電量的關(guān)系呈碗形曲線,即氣溫越低或越高,用電量越高;氣溫變化對第二產(chǎn)業(yè)用電量的影響不大。函數(shù)曲線也擬合了這些用電量隨氣溫的變化趨勢,分析可得,第一產(chǎn)業(yè)在 14°C 時(shí)的用電量最低,第三產(chǎn)業(yè)和居民在 15°C 時(shí)的用電量最低。

    表5氣溫變化對七大區(qū)域用電量變化的影響占比%

    可以看到,氣溫變化對居民用電量變化的影響程度最大,這與居民空調(diào)和取暖負(fù)荷有關(guān),即氣溫過高或過低都會導(dǎo)致居民用電量的快速增加;氣溫變化對第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)用電量變化也有較大影響,例如高溫天氣下,農(nóng)業(yè)灌溉需求增大,第三產(chǎn)業(yè)中的辦公場所、商場、酒店等商業(yè)建筑會有更大的空調(diào)負(fù)荷。

    基于氣溫對各產(chǎn)業(yè)用電量變化的影響占比和得出的分產(chǎn)業(yè)月用電量的變化量,二者相乘得出氣溫升高 1°C 帶來的分產(chǎn)業(yè)月用電量的變化量,見表6。

    表6氣溫升高 1dc 時(shí)分產(chǎn)業(yè)月用電量的變化

    全國月均氣溫與全國月用電量的關(guān)系如圖2所示,也呈碗形曲線,即當(dāng)氣溫為 15°C 時(shí),用電量最低,氣溫越低或越高,用電量越高;圖2中的二次函數(shù)很好地?cái)M合了該變化趨勢,可以得出全社會用電量變化量,然后將該用電量變化量乘以氣溫對全國用電量影響占比,得到氣溫變化帶來的全社會用電量變化量,見表7。

    圖2氣溫與全國總用電量曲線
    表7氣溫每升高 1qC 時(shí)全國月用電量的變化

    3.2 對七大區(qū)域用電量的影響

    不同區(qū)域的氣溫特點(diǎn)不同,氣溫變化與用電量變化的關(guān)系也有明顯區(qū)別。東北區(qū)域常年氣溫較低,冬季氣溫較低時(shí)用電量在氣溫上升過程中有較明顯的減少,但迎峰度夏壓力較?。蝗A北、西北區(qū)域月均氣溫為 10c 時(shí)用電量最小,氣溫升高或降低都會使得用電量明顯增加;華中區(qū)域曲線也呈碗形,但華中區(qū)域用電量最小時(shí)的氣溫為 12°C 氣溫升高或降低都會使用電量有較多增加;華南、西南地處我國南方,迎峰度冬壓力較小,其用電量基本呈現(xiàn)出隨氣溫升高而逐步加速升高的趨勢?;谀P蜏y算得出的各區(qū)域用電量變化量和表4中的氣溫影響程度占比,計(jì)算在不同溫度區(qū)間下,氣溫每升高 1°C 帶來的七大區(qū)域用電量變化量,見表8。

    表8氣溫升高 1°C 時(shí)區(qū)域月用電量的變化

    4結(jié)束語

    氣溫變化對電力系統(tǒng)的用電量有著直接且顯著的影響。夏季高溫和冬季低溫都會導(dǎo)致用電量的增加。為在迎峰度夏、迎峰度冬期間及時(shí)準(zhǔn)確研判電力供需,增強(qiáng)電力系統(tǒng)的靈活性和響應(yīng)能力,在供需緊張時(shí)期參考?xì)鉁氐淖兓瘉韯討B(tài)預(yù)測顯得尤為重要。

    通過定量分析與定性分析相結(jié)合的方法,揭示了氣溫變化對全國用電量的顯著影響。研究結(jié)果表明,氣溫升高特別是極端天氣事件對用電量的影響日益突出,有助于進(jìn)一步準(zhǔn)確研判電力市場及燃料市場形勢,輔助建立和完善能源供需監(jiān)測體系。當(dāng)前我國能源發(fā)展面臨需求壓力巨大、供給制約較多、綠色轉(zhuǎn)型任務(wù)艱巨和城鄉(xiāng)區(qū)域發(fā)展不均衡等多重挑戰(zhàn)。通過氣溫預(yù)測,結(jié)合氣溫對發(fā)用電量變化的影響分析,可輔助建立和完善包含氣溫預(yù)測、發(fā)用電量變化模型等在內(nèi)的能源供需監(jiān)測體系,及時(shí)準(zhǔn)確地研判電力供需形勢及燃料市場形勢,聚焦為民便民安民,確保能源電力安全穩(wěn)定供應(yīng)。未來,隨著全球氣候變暖趨勢的加劇和極端天氣事件的頻發(fā),氣溫變化對用電量的影響將更加顯著。因此,加強(qiáng)電力系統(tǒng)建設(shè)、推動能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、提高能源利用效率等措施將是應(yīng)對氣候變化和實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要途徑。

    參考文獻(xiàn):

    [1]黃卓,凌儷嘉,李廣桃,等.氣溫變化對廣西城鄉(xiāng)居民電力消費(fèi)的影響[J].氣象研究與應(yīng)用,2024,45(1):12-16.

    [2]周達(dá),許紅梅,艾婉秀,等.2022年夏季川渝高溫干旱事件對電力供需影響分析[J].氣象研究與應(yīng)用,2024,45(1):6-11.

    [3]張翠華,王建業(yè).氣象要素對最熱月用電量的影響[J].氣候變化研究快報(bào),2021,10(2):130-135.

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