1.一种区域风电功率预测误差分布确定方法，其特征在于，所述方法包括：根据预先采集的风电场的实际功率和预测功率数据计算风电场功率预测误差的概率密度序列；根据风电场功率预测误差的概率密度序列拟合各区域风电场功率预测误差概率分布；根据各区域风电场功率预测误差概率分布计算全部风电场功率预测误差概率分布，确定Copula函数并估计Copula函数的参数；根据Copula函数计算区域概率密度序列，并确定区域风电功率概率预测误差带；所述根据预先采集的风电场的实际功率和预测功率数据计算风电场功率预测误差的概率密度序列，包括：根据采集的时间长度大于预设时间阈值的同时期内风电场的数据的实际功率和预测功率数据，建立风电场实际功率序列{P M }和预测功率序列{P P }；并按下式计算同一时刻风电场实际功率与预测功率的误差e i ＝P Mi -P Pi ，其中，i：序列中第i个参数，得到风电场功率预测误差序列{e}；用直方图法，根据风电场装机容量和数据量，按下式计算风电场功率预测误差的概率密度序列：其中，η：误差序列的划分间隔数；I：风电场功率预测误差计算区间；所述根据风电场功率预测误差的概率密度序列拟合各区域风电场功率预测误差概率分布，包括：用核回归函数拟合风电功率预测误差概率分布E(e)如下式所示：其中，K：为核函数；h n ：为核窗宽；n：误差序列的参数个数；e i :各区域风电场功率预测误差序列的参数，i＝1,2，3…，n；p(e i )：为风电场功率预测误差的概率密度序列。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各区域风电场功率预测误差概率分布计算全部风电场功率预测误差概率分布的计算包括：区域内两风电场功率预测误差序列的误差概率分布F mn (E m ,E n )，如下式所示：F mn (E m ,E n )＝C(F m (E m ),F n (E n ))其中，F m (E m )和F n (E n )：分别为不同风电场预测误差序列的边缘分布；C(*)：表示Copula函数；用联合概率分布函数F mn (E m ,E n )与另一风电场功率预测误差序列E q 计算误差概率分布F xy (E x ,E y )；按上述方式计算区域内全部风电场的误差概率分布。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，用极大似然法估计Copula函数的参数包括：用Copula函数计算风电场功率预测误差序列{e}的联合概率分布函数，如下式所示：F(e:δ 1 ,…,δ d ,θ)＝C(F 1 (e 1 ；δ 1 ),…,F d (e d ；δ d )；θ)其中F d (e d ；δ d )：表示e d 的连续分布函数；用Copula密度函数表示风电场功率预测误差序列{e}的联合概率密度函数，如下式所示：若样本数据为 并假定C和f j ,j＝1,…,d均满足正则条件，则对数似然函数如下式所示：其中，δ 1 ,…,δ d ：为边缘参数；θ：Copula函数的参数。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据Copula函数计算区域概率密度序列，包括：根据Copula函数，用下式计算相应概率性序列的Copula序列：其中，E(i M )和E(i P )：分别为不同风电场功率预测误差序列的相依概率性序列；i M 和i P ：分别表示为不同风电场功率预测误差序列的相依概率性序列的元素；根据Copula序列，按下式计算区域概率密度序列：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在区域概率密度序列基础上，采用最小带宽原则计算区域风电功率概率预测误差带。
6.应用如权利要求要求1所述的一种区域风电功率预测误差分布确定方法的区域风电功率预测误差分布确定装置，其特征在于，所述装置包括：第一计算单元，用于根据预先采集的风电场的实际功率和预测功率数据计算风电场功率预测误差的概率密度序列；拟合单元，用于根据风电场功率预测误差的概率密度序列拟合区域内各区域风电场预测误差概率分布；预估单元，根据各区域风电场功率预测误差概率分布计算全部风电场功率预测误差概率分布，确定Copula函数并估计Copula函数的参数；第二计算单元，用于根据Copula函数计算区域概率密度序列，并确定区域风电功率概率预测误差带。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预估单元包括：确定子单元，用于根据各区域风电场功率预测误差概率分布计算全部风电场功率预测误差概率分布，确定Copula函数；估计子单元，用极大似然法估计Copula函数的参数和边缘参数。
