2025年5月18日，山东省气象台发布今夏首个橙色高温预警，山东大部分地区最高温度37—39℃，局部可达40℃。进入6月，山东省气象台继续多次发布高温预警。其中，5日发布黄色高温预警，5-7日省内大部分地区出现35℃以上高温；17日发布橙色高温预警，17-18日也将大范围出现35℃以上高温。
高温天气给各行各业都带来极大挑战，“迎峰度夏”保供电成为电力系统的一场大考。对于电力系统来说，每年的夏季和冬季，是全年社会用电负荷最大的时候。特别是在酷暑难耐的夏季，空调降温负荷增长明显，所以这一时期不仅是全年社会用电的高峰期、生产经营的关键期、电网运行的考验期，还是电力交易人员的一场重要的“大考” 。
电力负荷受多种因素影响，这些因素总体上可分为两类：气象因素和非气象因素。从电力气候学方面来看，对于负荷的预测要重点考虑气象因素。近年来，随着第三产业的不断发展，降温取暖负荷在总用电负荷的占比越来越大，因此在夏季，温度成为影响负荷的最主要气象因素。本文从山东省数据为例，着重研究气象因素中温度和负荷的关系。
一：温度与负荷的关系
从温度来看，山东省在5月到6月上旬期间，25年温度同比24年更低，但是25年高温来临的相比24年更早，以日均温度28℃为界限，25年在5月20日就到达高温，而24年直到6月9日来迎来高温。
从负荷来看，5-6月25年负荷相与24年同期相比略有提升，整体差别不大。对比温度与负荷可以看到，山东省第一波负荷高峰与温度高峰同步，气温回落以后，负荷也呈现回落趋势。预计伴随着6月的降雨结束以后，负荷将随着温度进一步攀升。
图1：山东省2024年&2025年5-6月温度和负荷变化趋势
一般来说，温度对于电力负荷的影响程度可定性描述为：经济社会发展程度越高、电器化程度越高的地区，温度变化影响电力负荷变化的能力越强。山东省作为工业大省，温度对负荷影响能力强。从日度数据来看，夏季温度越高，负荷越高。
图2：夏季温度越高，直调负荷越高
从上图可以看到温度和负荷并非呈现简单的线性相关，为了更好的结合日电力负荷特性和曲线形状，考虑使用日最大负荷、日最小负荷、日平均负荷，和日最高温度、日最低温度、日平均温度分别代表负荷和温度。以相关性分析结果为依据，并结合灰色关联分析法进行综合检验，最终可得出结论：日最低温度和日最小负荷相关程度最高，而日最高温度和负荷的相关程度相对较弱。
从现实角度出发，日最低温度和日最小负荷对应的时间都在早晨，临近的几个时段本身负荷大小和温度高低差别都不大，因此温度和负荷在这个时段呈现的线性相关性在山东省具有一定的时序意义，因此在一定程度上保证了两者线性关系的可靠性。因此在考虑最小负荷时，可以直接考虑构建基于日最低温度的线性函数。
图3：夏季日最低温度和最低负荷时序上更接近
图4：夏季日最小负荷和最低温度线性相关
同时从用电需求角度来看，夏季我国降温用电负荷占比在三成左右，部分地区超过四成，由此可知夏季负荷的增长本质源于降温负荷的增长，而降温负荷主要取决于日最高温度而非日最低温度。从下图可知，日最高温度越高，日最大负荷上涨速度越快。
考虑到山东省是新能源发电出力大省，正午最高温度时段由于光伏出力高，对应的负荷并没有达到峰值，日最大负荷时段在晚高峰，因此日最高温度和日最大负荷在时序上出现较大错位，降低了两者的相关性，增加了研究的难度。
图5：最高温度越高，最大负荷上涨速度越快
二、热累积效应的具体表现
为研究最高温度和最大负荷的非线性部分关系，我们可以注意到在夏季持续高温天，尤其是气象局公布高温预警时，往往会带来负荷的提升显著。
我们参照气象局对于高温预警的定义，对持续高温天气的也约定如下定义：当某日日最高气温≥T时，则该日为一个高温日，连续N天及以上为高温日时，则为持续高温天气。其中T对应具体的温度值，可能在不同地区有不同的对应值，在同一地区，也可能随着时间的变化而变化。为了探索当下山东省夏季高温对于负荷的影响，选用最近两年数据进行参考。
上表表示我们在定义高温日时，认为当某日最高气温≥30℃时，即为高温日，考虑样本为山东省夏季最高温度在29℃~31℃范围时，统计持续高温天数与负荷的关系。可以看到，高温持续时间越久，负荷越高。
由于样本中温度仅有2℃的变化，即便考虑温度每上升1℃时，负荷上涨3000兆瓦（从散点曲线可知负荷与温度的线性斜率约为2260兆瓦/℃），则预期负荷最多上涨6000兆瓦。而从上表可以看到实际上负荷的上涨幅度接近10000兆瓦，远远超出预期。因此我们可以判断，在到达连续高温天气时，过去的高温对未来的负荷存在一定的累积效应，负荷上涨超出预期的部分，就是高温的累积效应所导致的。并且累积效应在持续高温的前四天最为显著。
由于在N=4时，持续天数对于负荷的提升都比较显著，因此我们认为前三天的温度对于第四天的负荷均存在一定影响。所以考虑构建线性模型
来修正新的温度，其中T表示温度，下标t,t-1等代表日期。使得新构造的最高温度既包含当日高温的因素，又包含过去高温所带来的累积效应。
基于构建的线性模型进行参数寻优，可以得到新构建的最高温度和最大负荷的相关性显著提升。充分证明了在持续高温天下，过去高温天对于后续负荷存在累积的影响。
图6：最大负荷和新最高温度相关性提升
三：实际应用
1、提升中长期交易时负荷预测精确度
考察2025年5月17日至6月18日期间，日前负荷和基于温度预测的负荷进行比较，可以发现两者较为接近，MAE（平均绝对误差）在3000兆瓦左右。如果考虑到使用预测最大负荷和预测最小负荷的均值作为预测的日均均值，可以得到预测日均负荷的MAE约为2500兆瓦。由此可以看出，在夏季，我们可以基于天气预报预测的温度信息来有效预测负荷的大小，在考虑到温度的累积效应后预测的精确度可以得到有效提升。
在实际中长期交易中，往往需要提前预测负荷的大小。预测负荷精确度的提升，对于实际交易中锚定日前价格大小，确定合适的中长期策略具有重大意义。
图7：从温度预测的负荷与日前负荷相近
2、指示部分时期日前策略的方向
上述所有负荷均指日前直调负荷，但实际上，直调负荷实测也具备温度的累积效应。并且相比日前负荷来看，直调负荷对于温度的变化更加敏感。
以山东省今夏首个橙色高温预警时期为例，高温天从19日开始，20日达到温度峰值，21日温度开始下行。但是调度提供的日前负荷未能完全预期到实际高温对于负荷的影响。实际负荷提升更为显著，从而导致日前负荷-实际负荷为负值，从而导致日前价格-实际价格为负价差。但是如果我们考虑到温度对于负荷的影响，就能够提前预判负荷变动的方向，从而有效判断价差方向。在高温来临时期，可以有效指示日前策略的方向，提升日前策略的收益。
四：总结
本文通过山东省的气象数据和负荷数据出发，揭示夏季温度对于负荷的影响。并且为了更好结合电力负荷特性和曲线形状，分别研究温度对于最大负荷和最小负荷的影响规律。本文结合现实背景出发，通过简单构造的线性模型有效论证负荷中存在的温度的累积效应。本文由于重点阐述温度对于负荷的影响，在一定程度上忽视了其他因素的影响，因此存在一定的误差，但是温度的累积效应依然能够有效提升负荷的预测精确度，对于实际电力交易有较大帮助。
