[发明专利]一种改进非参数核密度估计光伏出力建模方法

说明书

本发明公开了一种改进非参数核密度估计光伏出力建模方法，包括以下步骤：步骤S1，确定基于伪数据法的核密度估计，步骤S2，确定最优带宽，步骤S3，建立基于伪数据法的自适应核密度估计光伏出力概率分布模型。通过将自适应非参数核密度估计和基于伪数据法的非参数核密度估计相结合，提出一种改进的非参数核密度估计建模方法，并建立了光伏出力概率分布模型，通过在估计区间外生成伪数据，伪数据通过随机变量X原始样本中顺序统计量的线性函数，权重根据所选择核函数的顺序确定，将伪数据添加到边界附近以修正偏差，可变带宽通过改变带宽以减少数据异常值对整体估计的影响，改进后光伏出力模型不但能够准确模拟光伏出力的随机特性，而且可以消除边界偏差、改善局部适应性。

技术领域

本发明涉及核密度估计技术领域，具体来说，涉及一种改进非参数核密度估计方法。

背景技术

核密度估计(kernel density estimation)是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一，由Rosenblatt(1955)和EmanuelParzen(1962)提出，又名Parzen窗(Parzen window)。Ruppert和Cline基于数据集密度函数聚类算法提出修订的核密度估计方法。

而目前非参数核密度估计在光伏出力建模中存在边界偏差和局部适应性不足的问题。

针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

针对相关技术中的问题，本发明提出一种改进非参数核密度估计光伏出力建模方法，通过将自适应非参数核密度估计和基于伪数据法的非参数核密度估计相结合，提出一种改进的非参数核密度估计建模方法，并建立了光伏出力概率分布模型，通过在估计区间外生成伪数据，伪数据通过随机变量X原始样本中顺序统计量的线性函数，权重根据所选择核函数的顺序确定，将伪数据添加到边界附近以修正偏差，可变带宽通过改变带宽以减少数据异常值对整体估计的影响，改进后光伏出力模型不但能够准确模拟光伏出力的随机特性，而且可以消除边界偏差、改善局部适应性，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种改进非参数核密度估计光伏出力建模方法，包括以下步骤：

包括以下步骤：

步骤S1，确定基于伪数据法的核密度估计：

步骤S2，确定最优带宽，包括：

令

则有

获取最优带宽h为：

步骤S3，建立基于伪数据法的自适应核密度估计的光伏出力概率分布模型，包括：

设光伏出力样本为其概率密度函数为f(P_PV)为：

进一步的，包括估计区间外生成伪数据，包括：

设随机变量X的样本为X₁，X₂，…，X_n，其概率密度函数f(x)在区间(0，1)上有r阶核函数，则其核密度估计满足：