基于气象指数的石家庄市夏季日用电量模型对比分析

作     者：张翠华 段潇楠 卞韬 

作者机构：中国气象局雄安大气边界层重点开放实验室 河北省气象与生态环境重点实验室 石家庄市气象局 西安交通大学城市学院 

出 版 物：《气象与环境学报》 (Journal of Meteorology and Environment)

年 卷 期：2024年第04期

页      面：138-144页

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 07[理学] 08[工学] 070601[理学-气象学] 0706[理学-大气科学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(41875085) 国家重点研发计划项目(2020YFF0304401) 河北省气象局科研开发项目(20ky15)共同资助 

主　　题：多元线性回归 BP神经网络 舒适度指数 

摘      要：选用2017—2021年夏季石家庄市逐日社会用电量和气象要素数据，计算温湿指数、暑热指数、舒适度指数3种气象指数，应用多元线性回归分析和BP神经网络算法，分析该地区夏季逐日社会用电量与气象指数的相关关系，建立用电量多元线性回归模型和神经网络模型。结果表明：石家庄市夏季的社会日用电量和人居环境不适日数时空分布基本一致，夏季的逐日气象指数与社会用电量呈显著正相关。与温湿指数、暑热指数相比，夏季的社会日用电量与基于舒适度指数的人居环境不适日数正相关最为显著，以舒适度指数为参数的夏季社会日用电量模型更为适用。应用多元线性回归分析和BP神经网络算法均能较好拟合社会日用电量的总体变化趋势，但BP神经网络算法误差较大。将社会日用电量多元线性回归分析模型误差贡献较大的6月进行分段建模，并设定进入峰值期、谷值期的气象要素及舒适度指数阈值，可提高社会日用电量模型的预报准确率。