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基于风电的电力系统经济调度中的日前日内预测方法

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发表于 2024-1-6 00:17:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 matlab的旋律 于 2024-1-6 00:23 编辑

  负荷和风电的实测和预测曲线如下图7所示:图7负荷预测、风电正调峰的预测和风电反调峰的日前和日内预测曲线图,以及日内与日前预测曲线的差值条形图,从图中可以看出负荷预测的误差在[-50,50]范围内,风电正调峰的预测和风电反调峰的误差在[-20,20]范围内,单位都为MW
1 负荷预测、风电正调峰的预测和风电反调峰的日前和日内预测曲线图
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PITProbability Integral Transform)是一种统计检验方法,用于检验一个随机变量是否符合某种特定的概率分布。通过对随机变量的累积分布函数(CDF)进行转换,可以将其转化为服从标准均匀分布的变量,使得不同概率分布的变量之间具有可比性。PIT值的统一概率图具有评估模型拟合度、检验预测一致性以及判断异常情况。其中负荷预测、风电正调峰的预测风电反调峰的日前和日内预测PIT值的统一概率图如图8所示,从图中可以看出负荷预测、风电正调峰的预测风电反调峰的日前和日内预测PIT值都集中在5%的Kolmogorov置信带范围内,也就说明了负荷预测、风电正调峰的预测风电反调峰的日前和日内预测的拟合度、检验预测一致性以及判断异常情况都具有较好的性能。
2 负荷预测、风电正调峰的预测和风电反调峰的日前和日内预测结果的PIT图
决定系数(coefficient of determination),也被称为R方,是一种用于衡量一个回归模型对观测数据的拟合程度的统计指标。 决定系数的来源是回归分析,通过回归分析的计算过程中可以得到。在回归模型中,我们通过拟合线性关系来预测一个因变量(被解释变量)Y的变化,根据拟合程度,可以计算出拟合优度,即决定系数。决定系数的取值范围在0到1之间,越接近1表示模型对数据的解释能力越强,越接近0表示模型对数据的解释能力越弱。
式中:yi为真实值,y_bar为真实集的平均值,pi为预测值。决定系数的取值范围在0到1之间,越接近1表示模型对数据的解释能力越强,越接近0表示模型对数据的解释能力越弱。
均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)是一种用于衡量回归模型预测结果与真实观测值之间的差异的指标。均方根误差的来源是回归分析,通过回归模型对观测数据进行预测时,可以计算出预测值与真实观测值之间的差异。均方根误差是通过计算预测误差的平方和的平均值,并对该平均值取平方根来得到的。其具体的计算公式定义如下:
当均方根误差较小时,表示模型的预测结果与真实观测值之间的差异较小,预测准确度较高。其中负荷预测、风电正调峰的预测和风电反调峰的预测结果如表所示:
负荷预测、风电正调峰的预测风电调峰的决定系数都超过了0.95,说明用于预测的模型的拟合程度非常好,预测结果可靠,并可以成为决策制定的重要依据。

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