风电功率预测的时空误差分析与建模

这是一个风电功率预测误差分析与可视化系统。它包含四个核心模块：

• 预测值与实际值对比分析，计算置信区间；

• 风电数据热力图分析，展示时空分布；

• 带数值标注的热力图，精细显示数据；

• 时空误差分布建模，拟合误差概率分布并生成随机采样场景。

系统通过多种可视化方法深入分析风电预测误差的时空特性，为电力系统不确定性管理提供科学工具与决策支持。

问题背景

风电功率预测精度对电力系统安全与经济运行至关重要。然而，风能固有的间歇性与波动性导致预测存在显著误差。传统方法常将误差视为独立的随机变量，忽视了其随时间演变和在不同功率水平下的结构性差异，即时空相关性。这种简化限制了不确定性量化的准确性，难以支撑高比例新能源接入下电网的精细调度与风险防控。

因此，深入刻画并建模预测误差的时空演化规律，是提升风电消纳能力与系统运行可靠性的关键科学问题。

核心代码

• read_excel_data()：从Excel文件读取风电数据并转换为浮点矩阵。

• extract_errors_by_range()：提取指定功率范围内的误差数据。

• fit_normal_distribution()：拟合误差数据的正态分布参数。

• calculate_probability_density()：计算给定误差值的概率密度。

• classify_power_by_bins()：将功率值分类到预定义的分箱区间。

• generate_error_samples()：生成指定功率区间的误差随机采样。

算法核心

该算法核心是通过时空关联性分析风电功率预测误差。首先，基于历史数据将功率划分为10个区间，提取各区间误差并拟合正态分布，建立误差随功率变化的概率模型。随后计算预测值置信区间，量化不确定性。最后，通过随机采样生成多场景风电功率曲线，模拟误差传播。

算法集成了统计分析和概率建模，利用三维分布图、热力图和随机场景可视化，全面刻画了风电预测误差的时空演化规律与不确定性特征。

代码目的

该代码旨在系统分析风电功率预测误差的时空特性。通过对比预测与实际值、计算置信区间、拟合误差分布，量化预测不确定性。结合热力图与三维分布图，揭示误差随时间和功率水平的演化规律，并生成随机采样场景。最终为电网调度与风险评估提供可视化分析工具与数据支撑。

技术细节

1.时空关联误差建模

通过分功率区间拟合正态分布，建立误差随功率变化的概率模型。

2.三维概率密度可视化

构建误差、功率与概率密度的三维分布图，直观展示误差分布特性。

3.多场景随机采样方法

采用蒙特卡洛模拟生成多场景功率曲线，以评估误差传播和不确定性。

4.置信区间量化分析

计算95%置信区间，量化预测值的不确定性范围。

5.混合数据可视化技术

整合线图、热力图、散点图和三维图，多维度呈现误差时空特征。

输出结果

• 预测值与实际值对比图，显示95%置信区间和误差范围；

• 风电数据时空分布热力图，揭示功率变化模式；

• 数值化热力图，精确展示各点数据值；

• 三维误差概率分布图，呈现误差随功率水平的变化规律；

• 多场景随机采样图，模拟不同时段的功率波动情况。

可视化与数据分析

该风电误差分析系统通过综合运用预测对比图、热力图、三维分布图和随机采样图等可视化手段，对风电功率预测误差进行时空关联建模、置信区间计算和多场景模拟分析，直观揭示了误差随时间和功率水平的变化规律与不确定性特征。