【风电预测】考虑预测误差不确定性的风电预测研究附matlab代码

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🔥 内容介绍

在全球能源结构向清洁化、低碳化转型的进程中，风能作为重要的可再生能源，其在电力系统中的占比持续提升。风电功率的精准预测对电力系统的安全稳定运行至关重要，但由于风电功率受气象条件等多种因素影响，具有显著的随机性和波动性，预测过程中不可避免地存在误差，且这种误差具有不确定性。传统的点预测方法仅能给出单一的预测值，无法反映预测误差的分布特征，难以满足电力系统对风险评估和决策制定的需求。因此，开展考虑预测误差不确定性的风电预测研究具有重要的理论价值和实践意义。

研究背景与意义

随着风能开发利用规模的不断扩大，风电在电力系统中的渗透率逐渐提高。然而，风电功率输出受风速、风向、温度、湿度等多种气象因素的综合作用，呈现出强烈的非线性和非平稳性，导致风电预测存在一定误差。这种预测误差的不确定性会给电力系统的调度运行、备用容量配置、市场交易等带来诸多风险。例如，过高估计风电功率可能导致火电等备用容量不足，影响供电可靠性；过低估计则可能造成弃风现象，降低能源利用效率。

传统的点预测方法无法量化预测误差的不确定性，而考虑预测误差不确定性的概率预测方法能够给出风电功率在不同置信水平下的预测区间或概率分布，为电力系统运行人员提供更全面的决策信息。通过概率预测，运行人员可以评估不同预测结果对应的风险水平，制定更合理的调度策略，提高电力系统的经济性和可靠性。因此，深入研究考虑预测误差不确定性的风电预测方法，对于推动风能的高效利用和电力系统的可持续发展具有重要意义。

相关理论基础

预测误差不确定性的来源

风电预测误差的不确定性主要来源于以下几个方面：

• 气象数据的不确定性：用于预测的风速、风向等气象数据本身存在测量误差，且气象预报数据也具有一定的不确定性，这会直接影响风电预测的准确性。

• 风电功率与气象因素关系的复杂性：风电功率与气象因素之间的关系是非线性、动态变化的，难以用精确的数学模型进行描述，模型的近似性会导致预测误差。

• 数据预处理的影响：在数据收集和预处理过程中，缺失值填充、异常值处理等操作可能引入误差，进而影响预测结果的不确定性。

• 模型本身的局限性：任何预测模型都有其适用范围和局限性，模型结构的选择、参数的设置等都会导致预测误差的不确定性。

概率预测方法

为了量化预测误差的不确定性，概率预测方法应运而生。常见的概率预测方法包括：

• 贝叶斯方法：基于贝叶斯定理，将模型参数视为随机变量，通过先验分布和似然函数计算后验分布，进而得到预测值的概率分布。贝叶斯方法能够很好地融合先验信息和观测数据，量化参数不确定性对预测结果的影响。

• 集合预测方法：通过构建多个不同的预测模型或对同一模型采用不同的初始条件、参数设置等，生成一组预测结果（集合成员），利用集合成员的分布特征来描述预测误差的不确定性。集合预测方法能够有效捕捉模型结构和参数的不确定性。

• 分位数回归方法：通过估计不同分位数下的回归函数，得到风电功率在不同概率水平下的预测值，从而构建预测区间。分位数回归方法不要求误差项满足特定的分布假设，具有较强的灵活性。

• 深度学习概率预测方法：利用深度学习模型（如贝叶斯神经网络、生成对抗网络等）进行概率预测。贝叶斯神经网络将网络权重视为随机变量，通过采样或近似推断得到预测分布；生成对抗网络通过生成器和判别器的对抗训练，生成符合真实数据分布的预测样本，进而描述预测误差的不确定性。

考虑预测误差不确定性的风电预测模型构建

数据收集与预处理

收集某风电场的历史数据，包括风电功率数据以及对应的风速、风向、温度、湿度、气压等气象数据，数据采样间隔为 15 分钟。同时，收集对应的气象预报数据，用于分析气象数据不确定性对预测误差的影响。

对收集到的数据进行预处理：对于缺失值，采用线性插值法或样条插值法进行填充；对于异常值，通过绘制箱线图识别超出 1.5 倍四分位距的数据，结合风电场实际运行情况进行修正或剔除；采用 Min-Max 归一化方法将数据转换到 [0,1] 区间，消除量纲差异对模型训练的影响。

基于分位数回归的概率预测模型

总结与展望

本研究围绕考虑预测误差不确定性的风电预测展开，采用基于 LSTM 的分位数回归模型进行概率预测，通过实验验证了该模型能够有效量化预测误差的不确定性，给出具有较高覆盖率和精确性的预测区间，为电力系统的风险评估和决策制定提供了更全面的信息。

然而，研究仍存在一些不足之处：分位数回归模型的性能受分位数选取的影响较大，如何自适应地选择分位数以提高模型性能有待进一步研究；模型在处理极端气象条件下的预测误差不确定性时，由于数据样本较少，预测区间的可靠性有待提升。

未来的研究方向可以包括：引入贝叶斯优化等智能优化算法，对分位数回归模型的参数和分位数进行自动优化，提高模型的自适应能力；结合集合预测方法，构建多模型集成的概率预测模型，综合利用不同模型的优势，进一步提升预测误差不确定性的量化精度；扩大数据集的覆盖范围，增加极端天气下的样本数据，提高模型在复杂气象条件下的鲁棒性；将概率预测结果与电力系统的调度决策模型相结合，实现基于不确定性信息的优化决策，更好地发挥概率预测在电力系统中的应用价值。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 于东.考虑风电不确定出力的电力系统优化调度模型研究[D].江苏大学,2016.DOI:10.7666/d.D01001583.

[2] 李颖男,赵征.基于灰色理论的风电功率预测研究[J].电力科学与工程, 2016, 32(8):5.DOI:10.3969/j.issn.1672-0792.2016.08.007.

[3] 郑惠萍,曾鹏,刘新元,等.基于误差前馈预测的多时空尺度风电集群有功功率分层控制策略[J].电力建设, 2020, 041(008):120-128.DOI:10.12204/j.issn.1000-7229.2020.08.014.

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