【摘 要】
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提出一种基于非参数滑动分块百分位数Bootstrap法(MBPB)的风电功率概率区间预测方法。由于风功率数据存在显著的时间相依结构,该方法首先对预测功率进行等间隔划分,再以某区
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院; 中船电子科技有限公司;
【基金项目】
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国家自然科学基金(51677067);中央高校基本科研业务费专项(2015MS32)
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提出一种基于非参数滑动分块百分位数Bootstrap法(MBPB)的风电功率概率区间预测方法。由于风功率数据存在显著的时间相依结构,该方法首先对预测功率进行等间隔划分,再以某区间内的预测误差序列为样本,借助滑动分块Bootstrap法(MBB)抽样产生多个伪样本,然后对伪样本数据通过滑动分块百分位Bootstrap法和四分位法相结合的统计推断生成一定置信水平下的误差上下限,进而得到该预测功率段内的概率预测区间。同时建立包含区间覆盖率和区间平均带宽的评价指标,通过将其与百分位法、百分位数Bootstrap(PB)法的预测结果对比,表明基于MBPB的概率性预测区间的覆盖率更高,平均带宽更窄,精度更好且效果也更优。
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