【概率预测】对风力发电进行短期概率预测的分析研究（Matlab代码实现）

news/2024/5/14 12:12:46/文章来源:https://blog.csdn.net/Yan_she_He/article/details/131776524

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据、详细文章

💥1 概述

概率预测是一种通过概率统计方法对未来事件进行预测的技术。在风力发电的短期预测中，概率预测可以用来对未来风速和风能的变化进行分析和预测。

对风力发电进行短期预测的分析研究旨在通过使用历史风速数据、气象数据和风电场运行数据等，建立合适的模型和算法来预测未来短期时间内的风力发电量。

该研究通常包括以下步骤：

1. 数据收集与预处理：收集和整理历史风速数据、气象数据和风电场运行数据。对数据进行质量检查、插补和标准化处理，以确保数据的准确性和可靠性。

2. 特征提取：从收集的数据中提取与风力发电相关的特征，如风速变化、风向、风功率曲线等。这些特征将被用来建立预测模型。

3. 模型建立：选择适当的预测模型，如基于统计方法的回归模型、时间序列模型、人工神经网络模型等。利用历史数据对模型进行训练和参数估计。

4. 模型验证与评估：使用验证数据集对建立的模型进行验证，并评估其预测性能。常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、相关系数等。

5. 预测与分析：利用建立的预测模型对未来短期时间内的风力发电量进行预测。同时，分析模型的误差范围，探索并解释风速变化和预测误差之间的相关性。

通过对风力发电进行短期预测的分析研究，可以提高风力发电的运行可靠性和经济性，优化电网调度和风电场管理，促进可再生能源的大规模应用和集成。

摘要：

目前，进行非常短期的能源预测是一个关键的挑战。特别是波动较大的风力发电，很难预测。这项研究基于概率预测框架，应该考虑到随机过程的非线性和双界性质。广义对数正态分布和边界上的概率质量的离散和连续混合用于提供概率预测。Pinson(2012)表明，该框架优于风电生产的经典模型，后者假设预测密度的形状遵循(剔除)正态分布和Beta分布。设计了简单自回归和自回归移动平均模型来估计位置和尺度参数。本研究的第一个目的是通过引入风力发电位置的动态结构来扩展Pinson(2012)模型。第二个目的是分析所提出模型的预测能力。通过对西班牙西北部加利西亚风力发电的概率预测(提前10分钟)进行评估和排序，说明了不同方法的理论方法。关键词:有界时间序列;交叉验证;密度预测;动态模型;预测分布;转换;风力发电

全文目录：

21世纪最重要的问题之一是能源生产。事实上，在相当长的一段时间里，我们已经了解了令人担忧的情况，即我们的能源生产系统不是稳定的，面对指数级的人口增长和较小程度的气候变化，这种情况不会长期保持稳定。因此，我们必须改变我们的能源生产方式，以便拥有一个固定的系统。我们必须记住，我们的能源生产系统是当前和不可避免的全球挑战。

出于几个原因，能源行业非常复杂。它的复杂性之一是高度技术性的过程，而且每个行业都有自己的特点。能源是各国经济发展的关键。当一个国家的电力中断时，它会造成许多经济损失。我们可以用一个国家的国内生产总值(GDP)乘以崩溃的时间来衡量这些损失。因此，高效的电力网络对于保持经济增长至关重要。

像经济学的任何分支一样，能源经济学关注的是分配经济中稀缺资源的基本问题。因此，能源供应和需求的微观经济问题以及投资、融资和与其他经济部门的经济联系的宏观经济问题构成完整的能源力量分析的重要组成部分。能源行业面临的问题发生了变化，带来了新的问题。在20世纪70年代，重点是了解能源工业，特别是石油工业，能源替代，在某种程度上是可再生能源。

如今，可再生能源在能源生产中发挥着完全的作用。它对我们能源生产系统的参与将在未来进一步增加。例如，我们可以引用Gneiting等人在2007年10年前所说的“风力发电是当今增长最快的能源”。事实上，可再生能源是多年来的全球趋势。最近，2016年4月签署的《巴黎协定》正式确立了这一点，这是一项全球协议。该协议旨在通过减少高碳能源来缓解全球变暖。因此，我们的能源生产体系必须采用所谓的低碳能源。

详细文章讲解见第4部分