К числу факторов, оказывающих влияние на электропотребление города, относят такие факторы как период года, тип дня, социальные факторы, а также метеофакторы, в первую очередь температуру воздуха. Однако помимо нее на электропотребление оказывают влияния прочие метеорологические факторы, такие как скорость ветра, влажность.
В качестве объекта исследования выступает электроэнергетическая система в границах города Абакана, соответствующая зоне деятельности региональной энергосбытовой компании ООО «Абаканэнергосбыт». В качестве исходных данных использовались данные об электропотреблении и влияющих факторах за период с 2009 по 2014 гг.
Ветер значительно влияет на конвекционный теплообмен и на ощущаемую температуру, тем не менее, это очень важно для личного комфорта, помимо этого важным является учет скорости движения воздушных масс при выборе необходимого температурного режима теплоносителя.
Однако учет лишь температуры воздуха и скорости ветра является недостаточным, так как помимо температуры воздуха и скорости ветра, важным в жаркое время года является влажность воздуха. Она является усугубляющим фактором при повышении температуры воздуха, поскольку замедляет испарение влаги с кожи человека [1].
Эффективная температура (в дальнейшем ЭТ) − это один из биометеорологических индексов, характеризующий эффект воздействия на человека комплекса метеофакторов, таких как температура, влажность воздуха и скорость ветра через единственный показатель − так называемую эффективную температуру воздуха, другими словами ЭТ − это то значение температуры, которое должен иметь сухой воздух при штиле, чтобы оказывать на человеческий организм такое же воздействие, как и воздух, обладающий данной влажностью при данной скорости ветрах [2].
В основу метода учета суммарного действия ряда факторов положены данные относительно воздействия метеорологических факторов непосредственно на человеческий организм. В своем последовательном развитии исследование заключалось в проведении двух опытов ЭТ в неподвижном воздухе и ЭТ в подвижном воздухе, в результате которых были выделены градусы шкалы соответствующие ощущению комфорта.
Первый опыт заключался в определении влияния комбинация разных температур и влажности воздух, при этом испытуемые должны были описывать свои ощущения словами холодно, приятно холодно, хорошо, приятно тепло, жарко, при этом те величины ЭТ, которые большинство описывало положительными эмоциями и вошли в зону комфорта, в результате было выявлено, что эта зона лежит в пределах 16,5-20,5°, при этом линия комфорта —17.7°.
Второй опыт заключался в определении влияния охлаждающего воздействия движения воздуха, данный опыт проводился в туннелях, в которых устанавливалась одинаковые t° и влажность, затем включали вентиляторы, благодаря которым падала температура воздуха в туннелях. В результате данного опыта была составлена шкала ЭТ для различных скоростей движения воздуха.
В результате была разработана «нормальная шкала эффективных температур», при этом зона комфорта в этой шкале лежит в пределах 17.1—21.5°С [3].
Стоит отметить, что в холодную погоду при ветре и высокой влажности ЭТ всегда ниже фактической температуры; в жаркую же погоду ЭТ влажного воздуха будет выше фактической температуры, а при ветре ЭТ может быть ниже фактической;. В ходе сравнительного анализа нескольких алгоритмов расчета эффективной температуры, группой американских ученых было выявлено, что наиболее полным является алгоритм, разработанный Робертом Стедманом.
Для разработки этой модели был использован широкий ряд биометрических измерений, производившихся во многих странах с 1940 по 1995 годы. Модель эффективной температуры объединяет физиологические факторы тела и кожного покрова, а также метеорологические факторы окружающей среды. На основе этой модели австралийским ученым Робертом Стедманом (Robert Steadman) была выведена простая формула для расчёта эффективной температуры [4]. В доверительном интервале 95% ее ошибка не превышает 1 градус Кельвина:
(1)
где Т – температура воздуха (°С);
Р – парциальное давление водяного пара (кПа);
v – скорость ветра на 10 м над уровнем земли.
Стоит отметить, что эффективная температура объединяет в себе 2 индекса: температуру воздуха с учетом влияния ветра (Wind Chill) и температуру воздуха с учетом влажности (Heat index).
В качестве исходных данных были взяты данные об электропотреблении каждого часа суток, за период с 2009 по 2014 г. Данные по электропотреблению города Абакана были предоставлены ООО «Абаканэнергосбыт», а также данные о температуре воздуха и прочих метеорологических факторах каждого часа дня за тот же период, данные были взяты с сайта rp5.ru. Однако в связи с тем, что данные абаканской метеостанции, взятые с сайта rp5.ru, не содержат значений парциального давления его необходимо вычислить, для того чтобы в дальнейшем использовать в формуле Стедмана.
Относительная влажность воздуха J:
(2)
Парциальное давление водяного пара (Па) в насыщенном влажном воздухе можно найти из выражения:
(3)
где t – температура воздуха (град. Цельсия).
Парциальное давление при известной относительной влажности и температуре можно найти по формуле:
(4)
В результате подстановки формула Стедмана для вычисления эффективной температуры примет следующий вид:
(5)
В таблице 1 представлены результаты пересчета температур воздуха по формуле Стедмана за 2 года.
Таблица 1 – Эффективная температура воздуха
| Дата, время | Температура воздуха, °C | Относительная влажность, % | Скорость ветра, м/с | Парциальное давление, кПа | Эффективная температура по Стедману, °C |
| 01-01-2012 0:00 | -13.10 | 85 | 2 | 2.00 | -13.42 |
| 01-01-2012 1:00 | -12.30 | 85 | 2 | 2.02 | -12.75 |
| 01-01-2012 2:00 | -11.77 | 87 | 1 | 2.08 | -11.65 |
| … | … | … | … | … | … |
| 31-12-2013 22:00 | 1.00 | 35 | 3 | 0.99 | -1.64 |
| 31-12-2013 23:00 | -2.00 | 51 | 3 | 1.39 | -3.95 |
| 01-01-2014 0:00 | 0.00 | 44 | 9 | 1.23 | -6.10 |
Расчет коэффициентов корреляции между электропотреблением и температурами обычной и эффективной.
Для анализа влияния таких метеофакторов как относительная влажность и скорость ветра на электропотребление города Абакана был использован коэффициент корреляции, представляющий собой меру линейной зависимости двух случайных величин. При этом анализ проводился на языке программирования R [5], который также является свободной статистической средой с открытым исходным кодом.
В результате коэффициент корреляции между электропотреблением города Абакана и обычной температурой воздуха за 5 лет составил 0.73, а между электропотреблением и эффективной температурой воздуха, рассчитанной по формуле Роберта Стедмана, учитывающей относительную влажность и скорость ветра, составил 0.81.
Для наглядности на рисунках 1 и 2 представлены диаграммы рассеяния между электропотреблением и обычной температурой воздуха и электропотреблением и эффективной температурой воздуха, позволяющие судить о форме и степени зависимости электропотребления от простой температуры воздуха и от эффективной температуры, учитывающей влажность и скорость ветра.
Рисунок 1 – Диаграмма рассеяния между электропотреблением и обычной температурой воздуха
Рисунок 2 – Диаграмма рассеяния между электропотреблением и эффективной температурой воздуха
Как видно эффективная температура, рассчитанная по формуле Роберта Стедмана, оказывает большее влияние на электропотребление города Абакана, чем температура, не учитывающая скорость ветра и относительную влажность. Это в свою очередь говорит о том, что учет скорости ветра и относительной влажности при прогнозировании электропотребления города может повысить качество прогноза.
Библиографический список
- Инженерный справочник [Электронный ресурс]: Охлаждающий эффект ветра. Влияние скорости ветра на ощущаемую температуру воздуха и конвекционный теплообмен – Режим доступа: http://www.dpva.info.
- Погода в мире [Электронный ресурс]: Эффективная температура –Режим доступа: http://www.hmn.ru.
- Большая Медицинская Энциклопедия [Электронный ресурс]: Эффективная температура – Режим доступа: http://bigmeden.ru/article/ Эффективная_Температура.
- Метеоклуб: независимое сообщество любителей метеорологии: форум о погоде и природе [Электронный ресурс]: Эффективная температура и комфортность погоды – Режим доступа: http://meteoclub.ru.
- Шипунов, А.Б. Наглядная статистика. Используем R! / А.Б. Шипунов, Е.М. Балдин, П.А. Волкова и др. – М.: ДМК Пресс, 2012. – 298 с.