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本发明公开了一种基于经验Copula函数进行风速预测的方法，该方法对边缘分布和联合分布没有限制，避免多元随机变量联合分布函数的直接构造的难点，能灵活的根据构造的经验Copula函数求出各种条件风速下的统计情况，从而得到概率取值最大的风速，作为下一时刻的预测风速。对区间的划分，使得一定范围内的风速具有了相同的特点，最终使得风速样本数据划分成不同特点数据的集合。在已知上一时刻风速对应的概率下，下一时刻风速在不同概率下的情况，最终选择使得概率值最高的下一时刻风速的概率对应的风速作为预测风速；还能得出置信度为1?α下的置信区间，对提高电网运行水平，保障电力系统安全稳定，提高电力系统经济性，减少温室气体排放均具有重大意义。

本发明的目的在于提供一种基于经验Copula函 数进行风速预测的方法，旨在解决现有技术中风速预测精度低，且置信区 间不易确定的技术问题。本发明提供了一种基于经验Copula函数进行风速预测的方法，包括下 述步骤：(1)获取数据：所述数据为风速序列X={x1，…，xN}，从所述风速序列中截取第一序列 X1={x1，…，xN-1}和第二序列X2={X2，…，xN}；其中，N为样本容量，x1，…，xN分别 为样本观测值；相邻两个样本观测值之间相隔t时间长度，t为记录风速的 时间尺度；(2)确定风速序列X的经验分布函数：(2.1)对所述风速序列X={x1，…，xN}从小到大进行排序，获得排序后的 风速序列x(1)，…，x(N)；

一种基于经验 Copula 函数进行风速预测的方法的应用前景：

提高风能利用效率：可以帮助风力发电企业精准预测风速，提高风能利用效率，降低发电成本。

保障航行安全：可以帮助海事部门预测海域的风速，为船舶航行提供安全保障。

改善环境：可以帮助气象部门准确地预测风速，为环境治理提供科学依据。

因此一种基于经验 Copula 函数进行风速预测的方法具有广泛的应用前景。

广西师范大学地处世界级旅游城市、国家历史文化名城桂林，是国家教育部与广西壮族自治区人民政府共建高校，“中西部高校基础能力建设工程项目”高校，广西重点建设的“国内一流大学”高校，全国文明校园。有王城、育才、雁山3个校区，校园面积4100多亩，各类学生50000多人，各类教职工4000多人（含离退休人员）。学校已发展成为广西教师教育的“领头羊”、人文强桂的“主力军”、科技兴桂的“生力军”、广西国际教育的“排头兵”。目前，学校正全力推进“双一流”建设和综合改革，努力实现建设国际知名、教师教育特色鲜明的国内一流大学的目标。

在本发明实施例中，精确的点估计是风速预测的主要动机，统计模型 不仅能利用期望值进行点估计，而且能为电力运行和调度提供更多的关于 预测结果不确定方面的决策信息，因此本发明提供了一种建立统计模型并 根据统计模型进行风速预测的方法。由于直接建立随机变量间的联合概率 分布函数较为困难，本发明用经验Copula函数直接构造相隔t小时的两个 风速序列的相关关系，然后利用条件概率的思想根据条件风速和历史风速 序列间的相关关系做预测，进一步还可以统计出置信度为1-α下的置信区 间。

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地保定，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。