现有分位点回归方法在进行多分位点预测时往往需要为每个分位点单独建立模型,不仅训练成本高还会导致"分位点交叉"。对此,提出了一种基于藤copula分位数回归的光伏功率日前概率预测模型。利用藤copula对光伏功率及其条件变量...现有分位点回归方法在进行多分位点预测时往往需要为每个分位点单独建立模型,不仅训练成本高还会导致"分位点交叉"。对此,提出了一种基于藤copula分位数回归的光伏功率日前概率预测模型。利用藤copula对光伏功率及其条件变量间的相依结构进行解析化表达,基于优化算法对藤copula结构及参数进行优化,在此基础上建立起光伏功率条件分位数回归模型;在条件变量中引入光伏功率点预测量,并借助最小化连续秩概率分数(continuousrank probability score,CRPS)权衡可靠性与锐度,筛选出最佳条件组合。算例仿真结果表明,该方法克服了现有分位数回归方法的缺点,进一步提升了光伏功率概率预测性能。展开更多
文摘现有分位点回归方法在进行多分位点预测时往往需要为每个分位点单独建立模型,不仅训练成本高还会导致"分位点交叉"。对此,提出了一种基于藤copula分位数回归的光伏功率日前概率预测模型。利用藤copula对光伏功率及其条件变量间的相依结构进行解析化表达,基于优化算法对藤copula结构及参数进行优化,在此基础上建立起光伏功率条件分位数回归模型;在条件变量中引入光伏功率点预测量,并借助最小化连续秩概率分数(continuousrank probability score,CRPS)权衡可靠性与锐度,筛选出最佳条件组合。算例仿真结果表明,该方法克服了现有分位数回归方法的缺点,进一步提升了光伏功率概率预测性能。
