【概率预测】对风力发电进行短期概率预测的分析研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本研究聚焦于风力发电短期概率预测，鉴于风力发电的间歇性与波动性给电力系统运行带来挑战，传统确定性预测难以满足实际需求。通过深入分析现有预测方法，综合运用多种概率预测技术，构建适用于风力发电的短期概率预测模型。经实际数据验证，该模型能有效给出未来风力发电量的概率分布，为电力系统的调度决策、风险评估提供可靠依据，提升电力系统对风电的消纳能力与运行稳定性。

关键词

风力发电；短期概率预测；不确定性；预测模型；电力系统

一、引言

（一）研究背景与意义

随着全球对清洁能源需求的不断增长，风力发电作为重要的可再生能源发电形式，装机容量持续快速上升。然而，由于风速、风向等气象条件的随机性，风力发电具有显著的间歇性和波动性，这给电力系统的稳定运行、电力调度和电能质量带来诸多挑战。传统的确定性预测仅给出风力发电量的单一估计值，无法反映其不确定性，难以满足电力市场交易、电网实时调度等实际应用需求。短期概率预测能够提供未来风力发电量的概率分布信息，帮助电力系统运行人员更全面地了解风电出力的不确定性，从而制定更合理的发电计划、优化电网调度策略，提高电力系统对风电的消纳能力，降低运行风险，因此开展风力发电短期概率预测研究具有重要的现实意义。

（二）现有风力发电预测方法及局限性

目前，风力发电预测方法主要包括物理方法、统计方法和人工智能方法。物理方法基于空气动力学和气象学原理，通过建立风电场的物理模型来预测风力发电量，但该方法对气象数据的准确性和详细程度要求极高，且模型复杂，计算量大，实际应用中存在一定困难。统计方法利用历史数据建立数学模型进行预测，如时间序列分析、回归分析等，这类方法简单易行，但对数据的依赖性强，难以处理复杂的非线性关系和不确定性问题。人工智能方法，如人工神经网络、支持向量机等，凭借强大的非线性拟合能力在风力发电预测中取得了较好的应用效果，但这些方法大多用于确定性预测，在概率预测方面的应用还不够成熟，且存在模型可解释性差、容易过拟合等问题。此外，现有的概率预测方法在处理风力发电数据的时空特性、多源信息融合等方面仍存在不足，需要进一步研究和改进。

二、风力发电短期概率预测方法

（一）分位数回归法

分位数回归是一种常用的概率预测方法，它通过估计响应变量在不同分位数水平下的条件分布，来获取预测值的概率分布。在风力发电短期概率预测中，以历史风力发电量、风速、风向、温度等数据作为自变量，将风力发电量作为因变量，构建分位数回归模型。通过求解不同分位数下的回归方程，得到对应分位数的预测值，这些预测值共同构成了风力发电量的概率分布。分位数回归法对异常值具有较强的鲁棒性，能够更好地反映数据的分布特征，但该方法在确定分位数个数和选择合适的自变量时需要一定的经验和技巧。

（二）蒙特卡罗模拟法

蒙特卡罗模拟法基于随机抽样原理，通过对风力发电过程中的不确定性因素（如风速、风向的变化）进行随机模拟，生成大量的可能情景，进而得到风力发电量的概率分布。首先，根据历史数据确定风速、风向等因素的概率分布模型，然后利用随机数生成器从这些分布中进行抽样，代入风力发电功率曲线模型计算出相应的风力发电量。重复上述过程多次，对得到的大量风力发电量样本进行统计分析，即可得到其概率分布。蒙特卡罗模拟法能够全面考虑各种不确定性因素的影响，但计算量较大，需要耗费较多的计算资源和时间。

（三）贝叶斯方法

贝叶斯方法将先验信息与观测数据相结合，通过贝叶斯公式更新模型参数的后验分布，从而实现对未来事件的概率预测。在风力发电短期概率预测中，先根据历史数据和专业知识确定模型参数的先验分布，然后利用新的观测数据对先验分布进行更新，得到后验分布。基于后验分布构建预测模型，计算出不同风力发电量取值的概率。贝叶斯方法能够充分利用先验信息，提高预测的准确性和可靠性，但在确定先验分布和计算后验分布时可能存在一定的主观性，且计算过程相对复杂。

三、风力发电短期概率预测模型构建

（一）数据预处理

收集某风电场的历史风力发电量数据，同时获取对应时间段的气象数据（风速、风向、温度、湿度等）、电网运行数据（负荷、电价等）。对原始数据进行清洗，去除异常值和缺失值，对于缺失值可采用线性插值、均值填充或基于机器学习的预测填充等方法进行处理。然后对数据进行归一化处理，将不同特征的数据映射到相同的尺度范围，以提高模型的训练效率和预测精度。最后，将处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集，通常按照 7:1:2 的比例进行划分。

（二）模型选择与融合

综合考虑分位数回归法、蒙特卡罗模拟法和贝叶斯方法的优缺点，结合风力发电数据的特点，选择合适的单一预测模型或进行模型融合。例如，可以将分位数回归法与蒙特卡罗模拟法相结合，先用分位数回归法确定风力发电量的基本概率分布范围，再利用蒙特卡罗模拟法对该范围内的不确定性进行进一步细化模拟，以提高预测的准确性和可靠性。在模型构建过程中，根据训练集数据对模型参数进行优化调整，利用验证集对模型进行评估，选择性能最优的模型结构和参数。

（三）模型训练与优化

使用训练集数据对选定或融合后的模型进行训练，选择合适的优化算法（如随机梯度下降、Adam 等）和损失函数（如分位数回归损失函数、均方误差等）。在训练过程中，通过调整模型参数，使损失函数的值最小化。同时，利用验证集对模型进行定期评估，根据评估结果动态调整模型的超参数（如分位数个数、抽样次数、学习率等），以避免模型过拟合和欠拟合现象。当模型在验证集上的性能不再提升时，停止训练，并保存最优的模型参数。

四、结果分析

融合模型能够取得较好的预测效果，主要原因在于充分发挥了不同预测方法的优势。分位数回归法能够快速确定风力发电量的大致概率分布范围，蒙特卡罗模拟法可以对范围内的不确定性进行详细模拟，贝叶斯方法则利用先验信息提高了预测的可靠性。通过将这些方法进行有机融合，模型能够更全面地捕捉风力发电过程中的不确定性因素，从而提高了概率预测的准确性和可靠性。同时，在模型训练过程中，合理的数据预处理和超参数调整也对模型性能的提升起到了重要作用。

五、结论与展望

（一）研究结论

本研究通过对风力发电短期概率预测方法的分析和研究，构建了一种有效的风力发电短期概率预测模型。实验结果表明，该模型能够准确地给出未来风力发电量的概率分布，相比传统的确定性预测模型和单一的概率预测模型，在预测性能上有显著提升，为电力系统的调度决策、风险评估和电力市场交易提供了有力的支持。

（二）研究展望

尽管本文提出的模型在风力发电短期概率预测中取得了较好的效果，但仍有进一步改进的空间。未来可以探索将更多的先进技术与方法应用于风力发电概率预测，如深度学习中的变分自编码器、生成对抗网络等，以提高模型对复杂数据特征的提取和处理能力。同时，可以考虑引入更多的影响因素，如气象预报数据的不确定性、风机设备的运行状态等，进一步完善概率预测模型。此外，还需要加强对概率预测结果的实际应用研究，探索如何将概率预测信息更好地融入电力系统的运行和管理中，提高电力系统的整体运行效率和可靠性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 朱博.基于发电功率与短期负荷预测的微网经济运行策略研究[D].重庆大学,2012.DOI:10.7666/d.y2153128.

[2] 杜颖.风电场风速及发电功率的概率预测研究[D].重庆大学,2008.

[3] 方建博,张程,刘春平,等.基于深度学习的风电场短期风速预测研究[C]//吉林省电机工程学会2022年学术年会.国网延边供电公司, 2022.

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