证据理论驱动的风速不确定性建模与仿真比较

本文主要探讨了在风力发电领域中如何利用证据理论来有效建模风速的不确定性。风速是风电场输出功率的关键因素，其变化会直接影响电力系统的运行和规划。传统方法常常假设风速为随机变量，如Weibull、Rayleigh或高斯分布，通过统计方法确定参数。然而，这种单一的随机性模型难以完全捕捉风速的复杂性，因为风速受多种因素影响，如季节、地理位置和天气变化。 作者提出了一种基于证据理论的风速不确定性建模方法，这种方法利用证据理论中的基本可信度分配概念来描述风速。基本可信度分配是一种非确定性的表示方式，能够更好地反映风速数据的不确定性。作者进一步提出了一个实际应用的方法，即如何根据历史风速实测数据来确定基本可信度分配的焦元和信任函数，这涉及到数据处理和信息融合的技术。 在建模策略上，文章提出了两种方法：等概率区间建模和等取值区间建模。前者考虑的是风速可能落在某个区间的概率相等，后者则关注风速可能取到特定数值的概率。这两种策略旨在提供更加灵活且全面的风速不确定性刻画。 通过对某风电场实测风速的仿真对比，作者展示了基于证据理论模型相较于基于概率分布和区间分布模型的优势。证据理论模型能够准确地确定风速的似然累积概率分布和信任累积概率分布，这些分布不仅包含了风速的具体值，还反映了不确定性信息，因此在处理风速不确定性时更具效率。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种新的风速不确定性建模框架，它能够更精确地反映风速的复杂性和不确定性，对于风电场的运行优化和电力系统规划具有重要意义。通过与传统方法的对比，证据理论模型展示了其在风速建模领域的潜力和价值。