基于ASD-KDE的风电出力超短期区间预测

摘要

为提高含风电场电网经济调度能力、降低电力系统规划决策的保守性,构建了原子稀疏分解-二维核密度估计(ASD-KDE)模型对风电出力进行区间预测.该方法在采用小波-原子稀疏分解(WD-ASD)预测模型得出点预测值及预测误差的基础上,通过摇摆窗函数将历史风电数据划分为多个波动区间,使用二维核密度估计(KDE)模型逐步滚动获取预测值置信区间.实际风电场算例验证了该模型的自适应性、快速性、有效性及可信性,得到的区间可信度高,可为调度部门提供更多不确定信息,使风电资源得到有效利用.