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图2是京津唐电网不同年份的年持续负荷曲线。从曲线形状可以看出,2007年曲线最平坦,下方面积最大,利用小时最大,对应工业用电比重最大(69.69%),2000年曲线最陡峭,下方面积最小,利用小时最小,对应工业用电比重最小(64.94%),即利用小时与工业用电比重呈正相关。
2010年和2014年,由于夏季分别出现持续高温和凉夏的异常气候(如前述),用电结构对利用小时的影响转弱,2010年虽然工业用电比重大于2014年,但年持续负荷曲线较2014年凉夏时的负荷曲线陡峭,曲线下方面积较小,负荷利用小时小于2014年。因此对于时间跨度较小,期间又出现异常气候时,结构的影响弱于气候的影响。
综上所述,负荷利用小时与工业用电比重呈正相关;只有当时间跨度较小时(小于5年),特别是期间出现异常气候等其他因素的干扰,用电结构的影响转弱。
用电结构对最大负荷与用电量相关性的影响分析
最大负荷与用电量的相关性分析
按照不同的时间段,分别从最大负荷和全社会用电量(简称电量)的绝对量及年均增速两种参数的相关性分析如下:
分别对京津唐、北京、天津、冀北最大负荷与电量绝对量的相关系数进行计算(分为1980~2014、2000~2010、2007~2017、2006~2010、2011~2014共5个时间段),其结果基本符合时间跨度越长,相关系数越大,相关性越强的大概率事件,其中5年以上的相关系数多数在0.98以上,相关性较弱的是时间段较短的2010~2014年,最低也达到0.94以上;各地区中北京最大负荷与电量的相关系数略低,但也达到0.92以上。
各地区最大负荷与电量年均增速的相关系数计算结果(分别为10年、5年,3年、1年,采用滚动计算年均增速,样本数分别为17、22、22、24个)也基本符合时间跨度越长,相关性越高的规律,各地区除北京外10年跨度的年均增速相关系数达到0.97以上,5年跨度在0.92以上,3年跨度0.83以上, 1年的相关性相对较差;各地区中工业用电占比最大的冀北相关性最强,除1年度相关系数较低外(0.83),其他时段均达到0.96以上,工业占比最低的北京相关系数最低,在0.83~0.60之间。
北京的最大负荷和电量的相关性较弱是由于北京工业用电比重越来越小,第三产业和居民生活用电比重逐渐上升,对气候的敏感度较高,因此相关性有所减弱。
从最大负荷与用电量的绝对量和年均增速的相关性比较可以看出,工业用电比重越大,时间跨度越长,最大负荷与用电量的相关性越强。
各参数之间相关性比较分析
表3将各地区最大负荷与电量年均增速、工业用电比重和利用小时等参数的历史数据分为四个时段进行比较。主要考虑时间长度在5年以上,并跨过2008年金融危机等异常事件的影响;2010年气候异常年份作为时间节点将有一定影响,列于表中在分析时可以发现其影响程度。
从表3中可以看出以下几方面:
一是京津唐、冀北地区第1、4时段,北京市4个时段、天津市第1、2、4时段,工业用电比重和利用小时均下降,最大负荷年均增速均高于电量增速;京津唐、冀北地区第2、3时段,工业用电比重和利用小时数均上升,最大负荷年均增速均低于电量增速。即工业用电比重与利用小时数变化呈正相关,二者下降(上升)时,最大负荷年均增速高于(低于)电量年均增速。
二是北京1、2时段工业用电比重和利用小时数均呈较大幅度下降,最大负荷年均增速高于电量增速的差值也较大;冀北地区第2、3时段,工业用电比重有较大幅度上升,最大负荷年均增速低于电量年均增速的差值也较大,即工业用电比重变化幅度较大时,利用小时变化也较大,最大负荷与用电量年均增速差值也较大。
以上分析中,由于时间跨度较大,期间出现多次统计口径的调整,导致有些时段对分析规律性产生一定的影响。
结语
在工业化发展阶段,年最大负荷与用电量存在较强的相关性,用电结构与最大负荷利用小时数呈正相关,二者下降(上升)时,最大负荷年均增速略高于(低于)用电量增速,工业用电比重变化幅度越大,利用小时变化幅度越大,最大负荷与用电量年均增速的差值越大。此结论可应用于中长期负荷预测中,当通过经济预测得到电量和用电结构的预测结果时,最大负荷也基本确定。
上述分析结论的前提条件是:电量和负荷口径应尽量对应,至少应保证一个时间段内口径不发生变化;异常气候只是偶发,地区气候没有发生根本性改变;电力供需没有发生持续紧张局面;需求侧管理常态化,且是循序渐进的;为避免一些偶然因素对最大负荷的影响,文中最大负荷均指整点负荷。
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