EWT与分位数回归森林：提升短期风电功率概率密度预测精度

本文主要探讨了一种创新的短期风电功率预测方法，即基于经验小波变换（EWT）和分位数回归森林的组合预测模型。经验小波变换是一种自适应信号处理技术，它能有效地将原始风电功率序列分解为一系列具有不同频率特征的经验模式，这些模式反映了风速变化的不同尺度和细节。这种分解方式使得模型能够捕捉到风电功率数据中的复杂波动特性。 分位数回归森林则是一种回归模型，针对每个经验模式序列，作者构建了多个分位数回归模型，能够为任意分位点提供预测结果。通过这种方式，模型不仅给出了预测值，还包含了预测值出现的概率分布，从而提供了风电功率可能发生波动的范围以及不确定性信息。这种概率密度预测对于电力调度和管理具有重要意义，因为它能帮助决策者理解风电功率的潜在变化，并据此做出更精确的电力资源配置。 在预测过程的最后阶段，通过叠加不同经验模式的预测结果，得出总的短期风电功率预测值。同时，利用核密度估计技术，可以进一步分析预测值的条件分布，从而实现任意时刻的概率密度预测。这种方法相较于传统的预测模型，能更全面地反映出风电功率的动态特性，增强了预测的准确性。 仿真结果部分展示了该模型的有效性，通过对比实验数据，证明了基于EWT和分位数回归森林的组合预测方法在预测短期风电功率时优于传统方法，特别是在处理风能的间歇性和不确定性方面表现出了优势。研究结果对于提高风电并网系统的运行效率和稳定性，以及优化电力调度具有实际应用价值。 这篇文章深入研究了如何结合经验小波变换的时频分析能力和分位数回归森林的预测性能，来提升短期风电功率的概率密度预测精度，对于推动风电行业的智能管理和可持续发展具有重要的理论和实践意义。