基于非參數(shù)方法的短期風電功率預測研究.pdf

1、準確的風電功率預測有助于減小風電出力波動對電網的影響，但到目前對于風電功率預測的研究還未達到令人滿意的程度?，F(xiàn)有的風電功率預測方法一般也只給出了確定性預測結果，難以滿足電力交易與電網調度中不確定性風險分析決策的要求，因此還應該對預測值所包含的風險給出合理的評估，有必要對風電功率做出概率性預測。
　　本文基于非參數(shù)理論，對于短期風電功率確定性及概率性預測進行了研究。一方面，建立了基于非參數(shù)自回歸方法的短期風電功率確定性預測模型。將風

2、電功率樣本按對應于采樣時刻進行劃分，即每天同一時刻采集的風電功率歷史數(shù)據(jù)構成一組時間序列，如每日為96點采集則可劃分為96組時間序列，基于此時間序列建立非參數(shù)自回歸模型，預測每個時間序列下一點對應的功率值，從而得到未來一天的風電功率預測結果。該方法直接從歷史數(shù)據(jù)出發(fā)，能夠避免主觀因素的影響，保證預測精度的客觀性。以我國某省全部風電場作為一個整體為例，預測其總的風電功率值，算例結果驗證了非參數(shù)自回歸方法應用于風電功率短期預測的有效性。

3、r>　　另一方面，基于非參數(shù)統(tǒng)計方法對風電功率的概率性預測進行了研究。首先論述并分析了基于核估計方法的預測模型，鑒于其存在的對樣本數(shù)量要求多、而實際可利用的歷史數(shù)據(jù)較少而不滿足要求的問題，本文將非參數(shù)方法中的Bootstrap法與核估計方法相結合，建立了相應的風電功率概率預測模型。該模型依據(jù)Bootstrap方法對預測誤差歷史數(shù)據(jù)進行重抽樣，形成大量可用于統(tǒng)計分析的預測誤差樣本，再基于核估計法對預測誤差概率密度建模，從而在風電功率確定性