极端气温事件对多类型电力负荷的影响研究进展OA

[目的]针对极端气温事件对电力负荷影响研究中机制碎片化、区域局限及预测调控针对性不足的问题,文章梳理了高温热浪与低温寒潮对多类型电力负荷的影响规律、预测方法及调控策略,为构建韧性电力系统、保障能源安全提供支撑。[方法]文章采用文献综述与系统分析的方法,界定高温热浪(日最高气温≥35℃且持续≥3 d)、低温寒潮(24 h降温≥8℃且最低气温≤4℃)及居民、工业、商业3类负荷概念,整合2022年川渝高温、2021年美国得州寒潮等典型案例,按传统统计、机器学习、深度学习分类综述预测模型,结合负荷特征提出调控策略并分析研究缺口。[结果]研究发现,极端气温事件对电力负荷的影响本质是“气象因子-用户用电行为-负荷响应”的链式过程,且差异显著:高温热浪下居民与商业空调负荷协同激增,负荷曲线呈“单峰高平台”,温度每升高1℃总负荷增2%~5%;低温寒潮下居民采暖负荷主导突变,负荷曲线呈“高谷值、短平峰”,温度每降低1℃总负荷增3%~6%;实证显示极端气温下负荷峰值较常态提升15%~40%,且低纬度地区高温敏感性、高纬度地区低温敏感性更突出;预测模型中Transformer等深度学习模型精度最优,传统统计模型可解释性强但难应对负荷非线性变化;高温需通过“错峰电价+智能温控”抑制空调负荷,低温需依托“蓄热式采暖+跨区域协同”保障采暖需求,且需政策机制支撑调控落地。[结论]极端气温事件对多类型电力负荷的影响具有显著差异化与区域特征,深度学习模型是负荷预测的优选方向,差异化调控与政策保障可有效平抑负荷波动;未来需重点突破微观负荷异质性分析、小样本突变预测及跨区域协同调控等研究缺口,进一步提升极端气温事件下电力负荷管理能力,为韧性电力系统构建提供支撑。