《表4 冬季拟合预报方程：西安市日最大电力负荷率与气象因子相关关系分析预报模型的建立》

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《西安市日最大电力负荷率与气象因子相关关系分析预报模型的建立》

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图5给出了冬季引入、不引入温湿指数以及3种不同预报方法的预报结果对比。由于天气要素与气象电荷率的相关性不如夏季，冬季的方程（表4）的模拟效果也差于夏季，实际与模拟的相关系数在0.60左右，其中，引入温湿指数的BP神经网络方法模拟的效果最好，二者相关系数大0.668。对于逐步回归和多元线性回归方法来说，引入和不引入THI的预报效果差别较为明显。