新能源不确定功率预测方法综述

传统的新能源功率预测一般都是确定性的点预 测，它只能提供未来功率可能出现的一个值，因此 仅确定性的功率预测曲线并不能全面地对新能源发 电功率的不确定性做出定量地分析。近年来，不确 定功率预测受到了越来越多研究者的关注。区间预 测和概率密度分析是目前不确定功率预测模型研究 的重点 [5]。本文从误差概率密度预测、区间预测两 个方面对分布式新能源的不确定功率预测进行总结 和分析，并对不确定功率预测的评价指标进行了归 纳，用以对比评价不同预测方法的运行情况。
0 引言
随着全球经济的迅速发展，能源的需求量逐年 增加。然而，传统能源的枯竭以及环境的不断恶化 给人类敲响了警钟，新能源的发展逐渐成为了世界 发展的焦点。2015 年全国风电累计装机容量达到 1.4 亿 k W [1]，全球太阳能光伏装机容量更是一直保 持年均 20% ～ 25% 的增长速度 [2]。近年来，中国作 为能源需求大国，大力发展新型能源，其新能源装 机总容量在全球稳居榜首。然而，新能源发电的随 机性、波动性、不确定性 [3] 等对电能质量、电力 调度、电网的安全稳定带来严峻挑战。新能源功率 预测已成为电力系统经济调度、风险管理、电力系 统优化运行的必要前提 [4]。
1 新能源功率误差概率密度预测
新能源不确定功率误差概率密度预测是一种直 接反映功率预测误差服从一定数学分布的概率密度
基金项目：国家自然科学基金项目 (51577086)；电力传输与功率变换控制教育部重点实验室开放课题 (2016AA02) 作者简介：吴晨媛 (1991- )，女，硕士研究生，主要研究方向为分布式电源接入下电网负荷预测；
吕干云 (1976- )，男，教授，博士，主要研究方向为电能质量分析和控制、分布电源接入优化、人工智能技术在电力系 统中的应用； 吴启宇 (1994- )，男，硕士研究生，主要研究方向为电能质量分析和控制。

电工电气 (2018 No.9)
新能源不确定功率预测方法综述
方法，该方法一般采用误差概率分布图来直观衡量 预测模型误差的不确定性。 1.1 经验统计学模型
新能源不确定功率预测方法综述
电工电气 (2018 No.9)
现状与展望
新能源不确定功率预测方法综述
吴晨媛，吕干云，吴启宇，蒋小伟
(南京工程学院 电力工程学院，江苏 南京 211167)
摘 要：新能源的不确定性功率预测研究能在传统预测模型基础上提高其预测精度并提供一定的概 率信息和预测区间。从误差概率密度预测、区间预测两个方面对新能源功率预测的不确定性进行分析， 总结归纳了各种不同的模型及其优缺点和评价指标，并探讨了新能源不确定功率预测存在的问题及今后 需要深入研究的方向。
关键词：新能源功率预测；不确定性；误差概率密度预测；区间预测 中图分类号：TM715 文献标识码：A 文章编号：1007-3175(2018)09-0001-06
Survey of Uncertainty Power Prediction Technique in New Energy
WU Chen-yuan, LV Gan-yun, WU Qi-yu, JIANG Xiao-wei （School of Electric Power Engineering, Nanjing Institute of Technology, Nanjing 211167, China） Abstract: Uncertainty power prediction for theபைடு நூலகம்new energy prediction study, based on the traditional prediction model, could improve its prediction accuracy and provide a certain probability information and prediction interval. This paper analyzed the uncertainty of new energy power prediction, from the aspects of error probability density prediction and interval prediction, and summarized various models and their advantages, disadvantages and evaluation indexes. Finally, this paper discussed the problem of uncertainty prediction for the new energy power and directions for further research in the future. Key words: new energy power prediction; uncertainty; error probability density prediction; interval prediction
经验统计学模型是一种采用参数估计的参数化 建模方式，该模型是一个已知的统计学概率分布。
1) 对称模型 该模型一般是国内外学者较早提出的不确 定 功 率 概 率 密 度 预 测 模 型， 主 要 有 正 态 分 布、 T-location-scale 分布、拉普拉斯分布、柯西分布等 模型。Zakaria Ziadi[6] 等通过设置不同的预测时间 尺度，将光伏出力的功率预测误差视为正态分布模型， 正态分布模型计算方法简单，计算量不大，但在功率 预测区间上会出现误差概率无穷大的异常 [7]，并且 实际预测误差有一定偏度。在 m i n 级尺度的概率分 布中，T-location-scale 分布、拉普拉斯分布和柯 西分布的拟合效果较正态分布更好 [8]。 广义误差对称分布 [9] 模型比正态分布、拉普 拉斯分布、柯西分布等模型有更好的自身调整性， 能更好地拟合不同峰值、腰部和尾部的分布特性。 传统的广义误差尾部厚重，尖峰宽度过窄。 2) 非对称模型 正态分布、拉普拉斯分布和 t 分布等计算简单 且计算量较小，但是需要以误差分布对称为前提。 然而实际误差分布可能比较模糊且不完全对称，往 往具备多种分布特征，因此需要采用能拟合带偏度 曲线或者多峰值曲线的模型。 贝塔分布模型 [10] 可近似等效于几种对称和有 偏分布，其峰度也可调整，其灵活调整性优于正态 分布，对功率预测误差具有更强的拟合性，但是计 算量较大。 分段指数分布模型 [11] 由两段指数分布组合而 成，其概率密度函数为：