【摘 要】
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随着“十四五”期间加快开发利用清洁能源措施的出台,全国风电并网规模必将不断扩大,同时风力发电的随机性和波动性给电力系统带来了更重大的安全隐患,因此尽可能精确掌握风功率预测误差的概率分布对保障电力安全具有重要意义。已有的研究成果表明,不同地区风电场的误差分布特征差异较大,而参数模型的选择依赖于工程人员的主观判断,在实际应用中遭遇到了较大困难。与参数估计相比,非参数估计无需进行先验模型假设,理论上是更
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随着“十四五”期间加快开发利用清洁能源措施的出台,全国风电并网规模必将不断扩大,同时风力发电的随机性和波动性给电力系统带来了更重大的安全隐患,因此尽可能精确掌握风功率预测误差的概率分布对保障电力安全具有重要意义。已有的研究成果表明,不同地区风电场的误差分布特征差异较大,而参数模型的选择依赖于工程人员的主观判断,在实际应用中遭遇到了较大困难。与参数估计相比,非参数估计无需进行先验模型假设,理论上是更加适用的一类方法。目前,无偏交叉验证法（Unbiased Cross Validation,UCV）和大拇指法则（Rule Of Thumb,ROT）是两种常用的非参数核密度方法,但由于风功率预测误差中存在的尖峰厚尾,以及局部小样本特征,直接使用这两种方法将会产生较大的泛化误差,降低非参数核密度模型的精确度。因此,探究误差概率分布更准确的优化方法对非参数估计在风功率预测误差建模中的应用有一定的现实意义。根据当前有关风功率预测误差建模的研究现状,论文做了如下几个方面的研究:第一,研究UCV和ROT在风功率预测误差建模中的适用范围,利用随机样本仿真其在尖峰厚尾的误差分布条件下,精度随样本数量和形状参数改变的变化规律;第二,针对因样本完备性不足和正态性前提导致的泛化误差增大的问题,提出基于光滑自助法的风功率预测误差核密度建模方法,给出引入权重系数的带宽优化模型和实现流程,并使用多重二分检验法验证方法的实用性;第三,针对非参数估计方法致使尾部精度和偏度出现较大误差的问题,论文利用广义帕累托分布在反映极端事件发生概率分布上的优势,进一步提出了半参数密度估计的优化模型。对模拟数据和真实数据的仿真表明:论文提出的半参数估计模型具有正确性和实用性。
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