基于核密度估计的风电功率概率分布预测研究附Matlab代码

原创于 2025-12-06 22:05:27 发布 · 352 阅读

10 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #开发语言

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在 “双碳” 目标驱动下，风电作为新能源发电的核心形式，其并网规模持续扩大。但风电功率受风速、风向、空气密度等自然因素影响，具有强随机性、波动性与间歇性特征，传统的风电功率点预测已无法满足电网调度、储能配置及电力市场交易的精细化需求。核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）作为一种无参数概率密度拟合方法，可在无需预设数据分布形式的前提下，精准刻画风电功率的概率分布特征，为风电并网的风险管控与调度优化提供关键支撑。本文将从行业痛点、技术原理、模型构建、实战验证及优化拓展五个维度，全面开展基于核密度估计的风电功率概率分布预测研究。

一、风电功率预测的行业痛点与 KDE 的破局逻辑

风电功率预测是实现风电高效消纳与电网稳定运行的核心技术，而传统预测模式存在显著局限，具体痛点如下：

功率输出的强随机性：风速的瞬时波动、湍流效应会导致风电功率在 0 至额定功率区间内剧烈变化，其数据无固定理论分布，传统参数化分布拟合（如正态分布、威布尔分布）易产生较大偏差；

点预测的局限性：单一的功率点预测仅能提供某一时刻的功率期望值，无法量化预测结果的不确定性（如功率超发 / 欠发的概率），难以支撑电网调度的风险决策；

多因素耦合的复杂性：风电功率同时受风速、风向、温度、气压等多气象因子耦合影响，不同因子组合下的功率分布特征差异显著，传统模型难以实现分场景的概率分布刻画；

并网调度的精准化需求：电网调峰、储能配置需明确不同功率区间的发生概率（如功率低于 10% 额定值的概率），点预测无法满足此类精细化需求。

传统风电功率概率预测方法存在明显短板：

参数化分布拟合：需预设数据分布形式，对非典型分布的风电功率适配性差，概率刻画精度低；

蒙特卡洛模拟法：依赖复杂的风电功率生成模型，计算成本高，实时性不足；

机器学习概率预测：如基于 LSTM 的分位数回归，虽能输出概率区间，但对整体概率密度曲线的拟合能力不足。

KDE 的核心破局逻辑是 **“无参数密度拟合 + 多场景概率刻画”**：通过核函数对风电功率样本进行平滑插值，直接拟合功率数据的真实概率密度曲线，既无需预设分布假设，又能精准量化不同功率区间的发生概率，为风电并网的不确定性管控提供可靠依据。

二、核密度估计核心原理：为何适配风电功率概率分布预测

核密度估计是一种非参数统计方法，其核心是利用核函数对样本点的概率密度进行加权叠加，实现对总体概率密度的无偏估计，其技术原理与风电功率预测需求高度契合。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]孙建波,吴小珊,张步涵.基于非参数核密度估计的风电功率区间预测[J].水电能源科学, 2013, 31(9):4.DOI:CNKI:SUN:SDNY.0.2013-09-065.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、风电场布局、时隙分配优化、最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、工厂-中心-需求点三级选址问题、应急生活物质配送中心选址、基站选址、道路灯柱布置、枢纽节点部署、输电线路台风监测装置、集装箱调度、机组优化、投资优化组合、云服务器组合优化、天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、订单拆分调度问题、公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度，虚拟电厂，能源消纳，风光出力，控制策略，多目标优化，博弈能源调度，鲁棒优化

电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器，虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型