如何评估预测可信度：统计不确定性

精度和不确定性是两个完全不同的概念，应该注意区分。例如，手表A的精度到秒，而手表B的精度只到分钟，显然手表A比手表B要精确得多。但如果告诉你手表A未经校准，而手表B是经过校准的，你会用哪个手表来告诉你什么时候该起床上班呢？显然你会选择手表B，因为它的不确定性小得多，更加值得信赖。

置信区间是指达到某一置信度（如95%)时，预报量可能出现的范围。也可以理解为，预报量有95%的可能性会出现在这个置信区间内。我们可以把这个置信区间定义为统计不确定性。显然，如果我们把置信区间扩大，那么对预测的准确性就更有信心了。例如，如果把估算的年发电量（AEP)区间从（13±0。1)GWh/年增加到（13±10)GWh/年，那么我们就可以更有信心地认为实际的发电量会落在这个区间内，也就是置信度更高了。因此，对于作用相同的不同计算方法，我们总是选择不确定性最小的那个，也就是置信区间最小的那个。这样在相同的置信度下，结果的误差范围最小。(www.xing528.com)

风资源计算大体上是一个统计过程，因此了解统计的不确定性是至关重要的。不确定性是量化估算结果可信度的一种方式。在风资源与微观选址领域，估算的结果是风场的年均风速或年均发电量。如果没有对其不确定性进行量化，那么评估结果几乎是无意义的。因为无法判断多大程度上结果是可信的，也无法判断结果误差大小，这样的结果显然是不足以指导风电场的投资决策的。