[發明專利]一種改進非參數核密度估計光伏出力建模方法

在審

• 申請號: 202011560407.1
• 申請日: 2020-12-25
• 公開（公告）號: CN112632785A
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發明（設計）人: 謝小英;賈清泉;孫玲玲
• 申請（專利權）人: 國網冀北電力有限公司秦皇島供電公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F111/08;G06F113/04
• 代理公司: 北京金信知識產權代理有限公司 11225
• 代理人: 黃威

本發明公開了一種改進非參數核密度估計光伏出力建模方法，包括以下步驟：步驟S1，確定基于偽數據法的核密度估計，步驟S2，確定最優帶寬，步驟S3，建立基于偽數據法的自適應核密度估計光伏出力概率分布模型。通過將自適應非參數核密度估計和基于偽數據法的非參數核密度估計相結合，提出一種改進的非參數核密度估計建模方法，并建立了光伏出力概率分布模型，通過在估計區間外生成偽數據，偽數據通過隨機變量X原始樣本中順序統計量的線性函數，權重根據所選擇核函數的順序確定，將偽數據添加到邊界附近以修正偏差，可變帶寬通過改變帶寬以減少數據異常值對整體估計的影響，改進后光伏出力模型不但能夠準確模擬光伏出力的隨機特性，而且可以消除邊界偏差、改善局部適應性。

技術領域

本發明涉及核密度估計技術領域，具體來說，涉及一種改進非參數核密度估計方法。

背景技術

核密度估計(kernel density estimation)是在概率論中用來估計未知的密度函數，屬于非參數檢驗方法之一，由Rosenblatt(1955)和EmanuelParzen(1962)提出，又名Parzen窗(Parzen window)。Ruppert和Cline基于數據集密度函數聚類算法提出修訂的核密度估計方法。

而目前非參數核密度估計在光伏出力建模中存在邊界偏差和局部適應性不足的問題。

針對相關技術中的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

針對相關技術中的問題，本發明提出一種改進非參數核密度估計光伏出力建模方法，通過將自適應非參數核密度估計和基于偽數據法的非參數核密度估計相結合，提出一種改進的非參數核密度估計建模方法，并建立了光伏出力概率分布模型，通過在估計區間外生成偽數據，偽數據通過隨機變量X原始樣本中順序統計量的線性函數，權重根據所選擇核函數的順序確定，將偽數據添加到邊界附近以修正偏差，可變帶寬通過改變帶寬以減少數據異常值對整體估計的影響，改進后光伏出力模型不但能夠準確模擬光伏出力的隨機特性，而且可以消除邊界偏差、改善局部適應性，以克服現有相關技術所存在的上述技術問題。

本發明的技術方案是這樣實現的：

一種改進非參數核密度估計光伏出力建模方法，包括以下步驟：

包括以下步驟：

步驟S1，確定基于偽數據法的核密度估計：

步驟S2，確定最優帶寬，包括：

令

則有

獲取最優帶寬h為：

步驟S3，建立基于偽數據法的自適應核密度估計的光伏出力概率分布模型，包括：

設光伏出力樣本為其概率密度函數為f(P_PV)為：

進一步的，包括估計區間外生成偽數據，包括：

設隨機變量X的樣本為X₁，X₂，…，X_n，其概率密度函數f(x)在區間(0，1)上有r階核函數，則其核密度估計滿足：