[发明专利]一种考虑风电不确定性风险的风功率预测方法

权利要求书

1.一种考虑风电不确定性风险的风功率预测方法，其特征在于，方法包括：

步骤一：从历史观测数据中抽取包含不同特征信息的数据，组成训练集合S；

根据历史数据形成训练集合，包含：N个样本对，即q_N为根据实测值统计得出的经验分布概率，为第N个风功率预测误差样本，包含M个实测风功率预测误差值；为对于N个样本对的权重向量，其中对第i次循环、反复学习的j个样本集的权重记为通过为较大误差样本赋予更高权重，实现对较大误差样本的反复学习以获得更加丰富的经验，达到提升建模精度的效果，表达式为：

生成第i轮实际训练样本集合

步骤二：基于加权后的i轮训练样本进行第i∈[1,T]轮模型训练，生成第i个模型q_i(·)；

步骤三：计算模型q(·)的误差及对应的经济风险指标VaR_i；

步骤四：根据第i轮的风险指标VaR_i，由式(8)和式(9)加权得到第i+1轮的权重向量

步骤五：反复迭代步骤二至步骤四，通过对上述N个样本运用式(1)和式(8-10)，经过T轮的反复学习，通过式(11)最终生成将d个单一种类的理论分布函数f_k(·)，k∈[1,d]，训练成1个高精度的日前风功率预测误差混合分布函数q(·)，如下式所示；

2.根据权利要求1所述的考虑风电不确定性风险的风功率预测方法，其特征在于，

步骤二还包括：q_i(·)是指混合分布模型，模型如下：

式中q(·)为采用混合概率建模的风功率预测不确定性模型，β为实参数，f_k(·)为基础概率分布模型，d为基础模型个数，e为建模残差；

计算出式(2)中模型参数β，γ_k，e，得到第i轮迭代产生的混合模型q_i(·)。

3.根据权利要求1所述的考虑风电不确定性风险的风功率预测方法，其特征在于，

步骤三还包括：所述VaR_i是指风险价值，表征不同预测误差数值区间代表的不同经济风险，VaR_α指在正常的市场条件和给定的置信水平α下，投资组合在未来Δt时间内最大损失不超过l的概率；如下式所示：

式中代表实数，Pr(·)为概率密度积分函数，置信度取α＝95％；

定义了式(4)至式(7)所示的对于日前发电计划的经济风险函数，式(6)中表示了实测风功率预测误差分布与拟合分布之差与发电备用价格的乘积，乘积通过式(7)表示了由误差建模不确定性带来的发电备用经济风险；

∫p(ε)dε＝1 (4)

∫q(ε)dε＝1 (5)

S_R(ε)＝∫|p(ε)-q(ε)|·r·εdε (6)

式中ε为日前风功率预测误差，p(ε)为预测误差的实测经验分布模型，q(ε)为拟合后的理论分布模型，S_R(ε)为预测误差引起的经济损失，F(ε)为经济风险计算函数，r为发电备用的价格；经济风险指标VaR通过映射函数F(·)将中间高两边低的误差分布函数，映射成中间值低尾部值高的形状，以提升混合建模过程中对风功率预测误差分布尾部的建模精度，降低日前发电计划的经济损失提升发电经济效益。

4.根据权利要求1所述的考虑风电不确定性风险的风功率预测方法，其特征在于，

步骤一之前还包括：实时采集风能发电的风功率数据，将采集的风功率数据储存至数据储存装置中。