风电预测误差模拟方法：兼顾出力水平与自相关性

"风电预测误差的模拟方法，考虑到出力水平和自相关性，使用Copula函数" 在电力系统中，随着风能的广泛应用，风电预测误差的模拟和管理成为了关键问题。风电预测误差不仅受预测出力水平的影响，还表现出明显的时序自相关性。传统的风电预测误差模拟方法往往只关注误差的纵向概率分布，而忽视了横向的自相关性，这可能导致对风电不确定性的评估不准确。 本文提出了一种新的风电预测误差模拟方法，该方法综合考虑了预测出力水平和自相关性。它利用Copula函数的强大功能， Copula是一种统计工具，能够有效地描述不同变量之间的依赖关系，即使这些变量的分布不是正态分布。在本文中，Copula函数被用来分析风电出力预测值与实际值之间的联合概率分布，从而确定在不同预测出力水平下的预测误差条件分布函数。通过这种方式，可以建模相邻时刻预测误差的相关性。 首先，通过对风电出力的实际数据进行分析，研究预测误差的纵向特征，即其概率分布。文献中提到了多种概率分布函数，如贝塔分布、拉普拉斯分布、分段指数分布和混合偏态分布等，这些都可以用来描述预测误差的分布。然而，根据预测出力的不同，预测误差的分布也会有所变化，因此，文献提出了条件概率模型来关联预测出力水平和预测误差的分布。 其次，对于预测误差的横向特征——自相关性，传统方法如ARMA模型或一阶差分法虽然可以捕捉到部分相关性，但并不全面。本文则通过构建预测误差的条件分布函数，生成具有特定相关关系的备选数据列，然后依据前一时刻的预测误差，从这个备选数据列中选择数据，构建出模拟的预测误差序列，从而模拟出既符合预测误差概率分布又具有自相关性的序列。 通过实际风电场数据的算例仿真，验证了这种新方法的有效性。这种方法的优势在于，它可以更精确地模拟风电预测误差，为含风电系统的运行决策和评估提供更为可靠的不确定性输入，对于提升风电接纳能力、优化调度策略以及进行鲁棒性分析具有重要意义。 总结来说，该研究为风电预测误差的模拟提供了创新的方法，通过结合Copula函数和预测出力水平的影响，同时考虑了预测误差的纵向概率分布和横向自相关性，为风电预测误差的建模和管理开辟了新的途径，有助于提高电力系统对风电不确定性的理解和应对能力。