考虑NWP传递熵因果验证的光伏功率预测误差溯源方法

叶林; 吕可欣; 裴铭; 罗雅迪; 宋旭日; 沙立成

doi:10.7500/AEPS20240806001

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考虑NWP传递熵因果验证的光伏功率预测误差溯源方法

学术研究 | 更新时间：2025-08-05

- 考虑NWP传递熵因果验证的光伏功率预测误差溯源方法
- Error Tracing Method for Photovoltaic Power Prediction Considering Causality Verification of Numerical Weather Prediction Transfer Entropy
- 电力系统自动化 2025年49卷第15期页码：110-122
- 作者机构：
  
  1.中国农业大学信息与电气工程学院，北京市 100083
  2.中国电力科学研究院有限公司，北京市 100192
  3.国网北京市电力公司，北京市 100031
- 作者简介：
  
  叶林(1968—)，男，通信作者，博士，教授，博士生导师，德国洪堡学者，主要研究方向：电力系统自动化、新能源发电并网运行与控制。E-mail：yelin@cau.edu.cn
  吕可欣(2001—)，女，硕士研究生，主要研究方向：电力系统自动化、新能源发电技术。E-mail：lvkexin@cau.edu.cn
  裴铭(1997—)，男，博士研究生，主要研究方向：新能源电力系统运行与控制、电力系统及其自动化。E-mail：peiming@cau.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家电网有限公司总部科技项目(5108-202355446A-3-2-ZN);国家自然科学基金新型电力系统联合基金重点项目(U22B20117)
- DOI：10.7500/AEPS20240806001
  中图分类号：
- 收稿：2024-08-06，
  
  修回：2025-02-28，
  
  网络出版：2025-06-20，
  
  纸质出版：2025-08-10
- 稿件说明：
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叶林,吕可欣,裴铭等.考虑NWP传递熵因果验证的光伏功率预测误差溯源方法[J].电力系统自动化,2025,49(15):110-122.

YE Lin,LYU Kexin,PEI Ming,et al.Error Tracing Method for Photovoltaic Power Prediction Considering Causality Verification of Numerical Weather Prediction Transfer Entropy[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(15):110-122.
叶林,吕可欣,裴铭等.考虑NWP传递熵因果验证的光伏功率预测误差溯源方法[J].电力系统自动化,2025,49(15):110-122. DOI： 10.7500/AEPS20240806001.

YE Lin,LYU Kexin,PEI Ming,et al.Error Tracing Method for Photovoltaic Power Prediction Considering Causality Verification of Numerical Weather Prediction Transfer Entropy[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(15):110-122. DOI： 10.7500/AEPS20240806001.

摘要

功率预测误差溯源可以分析预测误差的成因，区分预测误差影响因素的重要度，改善预测模型的功能。光伏功率预测误差受数值天气预报(NWP)精度影响大，并且受不同的NWP气象要素的影响也不同，难以针对多种NWP数据进行定量溯源。为此，提出一种考虑NWP传递熵因果验证的光伏功率预测误差溯源方法。首先，针对光伏功率预测误差利用摇摆窗算法进行趋势划分，同时利用变分模态分解算法进行频域分解，得到光伏功率预测误差特征段。最后，利用传递熵对不同种类的NWP数据和光伏功率预测误差之间的因果关系进行验证，并针对NWP数据对各个光伏功率预测误差特征段的误差贡献度进行溯源分析。算例表明，所提方法能够对NWP数据导致的光伏功率预测误差进行有效溯源。

Abstract

Error tracing of power prediction can be used to analyze the causes of prediction errors

distinguish the importance degree of factors affecting prediction errors

and improve the function of prediction models. Photovoltaic power prediction error is greatly affected by the precision of numerical weather prediction (NWP)

and the influence is different when affected by different NWP meteorological elements

it is difficult to quantitatively trace back to a variety of NWP data. Therefore

the paper proposes an error tracing method for photovoltaic power prediction considering causality verification of NWP transfer entropy. First

the trend division of the photovoltaic power prediction error is implemented using the swing window (SW) algorithm

while the frequency domain is decomposed using the variational modal decomposition (VMD) algorithm to obtain the characteristic segments of the photovoltaic power prediction error. Finally

the causality relationship between the different kinds of NWP data and photovoltaic power prediction errors is verified by using transfer entropy

and the error contribution of NWP data to each characteristic segment of photovoltaic power prediction error is analyzed retrospectively. Case study show that the proposed method can effectively trace the photovoltaic power prediction error caused by NWP data.

关键词

Keywords

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