Page 268 - 《高原气象》2025年第3期
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高     原      气     象                                 44 卷
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             式中： y i 为实际供热负荷值； y pi 为模型预测值； n 为
             模型训练的滑动步长。采用学生 t 检验对评估计算
             值进行检验。

              3  结果分析

             3. 1 供热负荷的时间特征分析
                  图 2表示 2021 -2022年采暖季逐小时单位面积
             供热负荷的日变化， 供热负荷表现出显著的日变化
             特 征 。 其 中 ，  20: 00 -21: 00 供 热 负 荷 达 到 峰 值        图3 2021 -2022年采暖季各月的逐小时单位面积供热负荷
                            -2
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             0. 95×10  GJ·m ， 次高峰出现在 22:00 和 07:00， 为                      的日变化（单位： ×10  GJ·m ）
                                                                                           -4
                                                                                                 -2
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                            -2
             0. 93×10  GJ·m ； 而最低值出现在 12:00 -14:00，              Fig. 3 Daily variation of hourly unit area heating load for
                              -2
             为 0. 75×10  GJ·m 。具体变化趋势表现为， 20:00 -                   each month during the 2021 -2022 heating season.
                       -4
             08:00期间， 由于气温较低， 供热负荷维持在较高水                                        Unit： ×10  GJ·m -2
                                                                                       -4
             平， 20:00 -04:00逐渐下降， 随后在04:00 - 07:00回             表3  2021 -2022年采暖季各月逐小时气象要素和供热负荷
             升； 07:00 -14:00， 随着气温升高， 供热负荷逐渐降                                     的相关关系
             低， 并在 12:00 -14:00 达到最低点； 14:00 -  20:00，            Table 3  Correlations between hourly meteorological
             随着气温下降， 供热负荷再次增大。                                      factors and heating load for each month during
                                                                           the 2021 -2022 heating season
                                                                  月份     平均气温     相对湿度      太阳辐射      平均风速
                                                                  11月    -0. 659*  -0. 154*  -0. 204*  0. 122*
                                                                  12月    -0. 711*  -0. 122*  -0. 360*  0. 008
                                                                  1月     -0. 343*   0. 325*  -0. 304*  -0. 135*
                                                                  2月     -0. 763*   0. 333*  -0. 303*  -0. 272*
                                                                  3月     -0. 574*   0. 079*  -0. 310*  -0. 160*
                                                                   *表示通过 α = 0. 05 的显著性检验（* indicates statistical signifi‐
                                                                cance at α=0. 05）
               图2 2021 -2022年采暖季逐小时单位面积供热负荷的
                                  日变化                           相关。相对湿度和风速与负荷表现出弱相关关系，
                Fig. 2 Daily variation of hourly unit area heating load   其中， 相对湿度在 1 -2 月与供热负荷呈弱正相关，
                        during 2021 -2022 heating season        11 -12 月弱负相关； 平均风速在 1 -3 月与供热负荷
                  由于气象要素具有显著的季节变化特征， 因而                         呈弱负相关。
             需进一步考察供热负荷的季节变化。图 3 展示了                                以上对逐小时供热负荷和气象要素的相关分
             2021 -2022 年采暖季各月的供热负荷日变化特征，                       析均为同时相关， 为了考察气象要素与供热负荷的
             可见， 各月供热负荷均呈现出显著的日变化特征，                            时滞相关关系， 图 4 展示了 2021 -2022 年采暖季整
             夜间供热负荷较高， 而白天尤其是 10:00 -15:00 较                    体逐小时供热负荷与各气象要素的时滞相关系数。
             低。对比各月的日变化特征， 发现2月和12月的日变                          可以看出， 气温在超前 24 h到滞后 24 h范围内与供
             化特征最为显著， 而1月的日变化特征最不明显。                            热负荷始终存在显著的负相关关系， 且在滞后1~2 h
             3. 2 供热负荷与气象因子的相关分析                                以及同时相关性最强。除气温外， 太阳辐射在超前
                  为了探究逐时供热负荷与各气象因子的关系，                          和滞后20~24 h、以及超前3 h到滞后1 h期间呈弱负
             进一步分析采暖季各月逐时供热负荷与气象要素                              相关关系。
             的相关性。如表 3 所示， 各月供热负荷均与平均气                              综上所述， 逐时供热负荷呈显著的日变化特
             温表现出显著的负相关关系， 其中， 2 月和 12 月相                       征， 20:00 和 21:00 达到峰值， 中午时段则最低。各
             关性最高， 11月次之， 而 1月相关性最弱， 这与图 3                      月对比显示， 2 月和 12 月供热负荷的日变化特征最
             中负荷日变化特征的逐月差异类似。                                   为显著， 1 月则最不明显。供热负荷与平均气温呈
                  此外， 太阳辐射与供热负荷在各月均呈弱的负                         显著负相关， 与太阳辐射呈弱负相关， 而相对湿度
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