MY DATA正态分布、T分布、高斯分布拟合曲线

资 源 简 介

MY DATA正态分布、T分布、高斯分布拟合曲线

详 情 说 明

风电功率预测误差的分布拟合研究是新能源领域的重要课题。在实际应用中，准确建立预测误差的概率分布模型，对电网调度和风险评估具有重要意义。

正态分布（高斯分布）是最常用的拟合模型，其对称的钟形曲线特征适用于大多数随机误差场景。使用正态分布假设时，我们默认预测误差集中在均值附近，极端值出现概率较低。

T分布则更适合小样本场景，其尾部比正态分布更厚，能更好捕捉异常值。当风电功率预测数据量有限时，T分布能提供更保守的风险评估。

贝塔分布作为有界分布，特别适合描述风电功率预测相对误差这类取值范围受限的变量。其形状参数可以灵活调整，适应不同类型的误差分布形态。

实践中建议通过Q-Q图、KS检验等方法评估各分布的拟合优度，并根据具体应用场景选择最合适的模型。这几种分布可以互为补充，共同提高风电功率预测的不确定性量化精度。