基于光滑自助法的风功率预测误差核密度建模方法

杨 宏,李文栋,赵振兵

（华北电力大学 电气与电子工程学院，河北 保定071003）

0 引言

由于风力发电的随机性和波动性，并网风电给电力系统规划、调度和运行带来了一系列安全隐患[1]。准确地估计风功率预测误差的概率分布，有助于电力系统进行更有效的风险价值分析，提高经济运行水平[2]。

目前，关于风功率预测误差的建模方法已经有了很多研究成果，这些成果可以分为参数建模方法和非参数建模方法。参数建模方法首先对误差模型做先验假设，然后根据样本数据估计模型参数。已有的、常用的参数模型有正态分布、柯西分布和TLS分布等[3]～[5]。

尽管参数建模方法有了很多研究成果，但该类方法在实际应用中存在以下不足：①现有模型不能涵盖所有的误差分布特征，有一部分预测误差不能使用这些模型；②模型的选择依赖工程人员的主观判断，一旦模型假设错误，则建模结果不能依样本数据量的增加而收敛；③在众多可选模型中，实时地选择并检验这些模型也是一个比较复杂且容易出错的过程。

基于上述原因，风电功率预测误差的核密度估计方法（一类非参数建模方法）逐渐受到关注。该类方法在面对任何分布形态时，无须进行模型假设，只根据样本数据就可以计算误差的概率密度函数。其中典型的成果是文献[6]，[7]采用的无偏交叉验证（UCV）和经验法则（ROT）。

然而，现有的UCV和ROT方法没有考虑风功率预测误差的尖峰厚尾特征，以及局部的小样本特征，直接使用会存在较大的泛化误差。……