风电功率波动区间预测：贝塔分布优化模型

"基于贝塔分布的风电功率波动区间估计" 风电功率预测是现代电力系统中的一个重要议题，尤其是在大规模风电并网后，风电的波动性对电网稳定性和运营策略产生了显著影响。传统的点预测方法虽然可以提供一个预测值，但无法充分反映风电功率的不确定性。因此，对风电功率波动区间的估计变得愈发关键，它可以帮助电网运营商更好地进行风险评估和调度决策。 本文主要探讨了如何利用贝塔分布来估计风电功率波动区间。贝塔分布是一种连续概率分布，特别适合描述介于0和1之间的变量，如比例或概率。在风电功率预测误差的上下限确定上，贝塔分布由于其灵活性，可以很好地适应非对称的分布特性，这在风电预测误差中很常见。 首先，文章提出了预测功率区间分段的方法，这种方法结合了参数优化后的贝塔分布，以适应风电功率预测误差的偏态特性。通过估计区间最狭原则，可以在给定置信水平下找到最窄的功率波动区间，从而提高预测的精度和效率。 文章通过对比分析，展示了优化后的贝塔分布模型相比于正态分布模型和优化前的贝塔分布模型的优势。利用实际风电场的历史数据进行分析，结果显示，优化贝塔分布模型能够更准确地估计风电功率的波动区间，揭示了其在处理风电不确定性问题上的优越性。 这一研究对于提高风电功率预测的准确性，降低风电并网带来的系统风险，以及促进风电行业的健康发展具有重要意义。未来的研究可能会进一步探讨其他概率分布模型，或者结合机器学习和大数据技术，以提升风电功率波动区间的估计效果，为电力系统的规划和运行提供更加精细化的决策支持。