[发明专利]一种风电功率概率预测方法和系统

权利要求书

1.一种风电功率概率预测方法，其特征在于，所述方法包括：

根据历史时段内各时刻的风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率对应的分位数确定风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率对应的回归系数矩阵；

利用风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率对应的回归系数矩阵修正预测时刻的风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率对应的分位数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据历史时段内各时刻的风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率对应的分位数确定风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率对应的回归系数矩阵，包括：

步骤1：利用历史时段内前n个时刻的风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率对应的分位数确定风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率对应的回归系数矩阵；

步骤2：利用风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率对应的回归系数矩阵修正历史时段内第n+1个时刻到第N个时刻的风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率对应的分位数；

步骤3：更新历史时段内第n+1个时刻到第N个时刻的风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率对应的分位数；

步骤4：若更新后历史时段内第n+1个时刻到第N个时刻的风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率对应的分位数同时满足第一预设条件和第二预设条件，则输出所述风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率对应的回归系数矩阵，否则，输出风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率对应的回归系数矩阵均为[0…0…1，0]；

其中，n∈(1～N)，N为历史时段的时刻总数，矩阵[0…0…1，0]为1×m阶向量。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤1，包括：

利用单纯性搜索法求解如下式所示的风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率为τ_i时对应的回归系数矩阵

式中，为风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率为τ_i时对应的分位数的k次项系数，为风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率为τ_i时对应的检验函数，p_t为历史时刻t的实际风电功率，τ_i为风电功率概率预测的累计分布函数的第i个预设概率，i∈(1～p)，p为风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率总数；

其中，按下式确定风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率为τ_i时对应的检验函数

式中，为历史时刻t的风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率为τ_i时对应的分位数多项式矩阵；

按下式确定历史时刻t的风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率为τ_i时对应的分位数多项式矩阵

式中，为历史时刻t的风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率为τ_i时对应的分位数的k次方，k∈(1～m)，m为预先设定的多项式阶数，t∈(1～n)，n∈(1～N)，N为历史时段的时刻总数。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤2，包括：

按下式修正历史时刻j的风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率为τ_i时对应的分位数

式中，为风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率为τ_i时对应的回归系数矩阵，为历史时刻j的风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率为τ_i时对应的分位数多项式矩阵，τ_i为风电功率概率预测的累计分布函数的第i个预设概率，i∈(1～p)，p为风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率总数；

其中，按下式确定历史时刻j的风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率为τ_i时对应的分位数多项式矩阵

式中，为历史时刻t的风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率为τ_i时对应的分位数的k次方，k∈(1～m)，m为预先设定的多项式阶数，t∈(1～n)，n∈(1～N)，N为历史时段的时刻总数。