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法国半小时电力负荷的日前概率预测和曲线回归的分位数

作者

上市的：
  • 徐秀琴
  • 陈颖
  • 亚尼·古德
  • 姚启伟

摘要

电力负荷的概率预测对于在不确定性不断增加的动荡和竞争性能源市场中进行有效的调度和决策至关重要。我们提出了一种新的方法来构造电力负荷曲线（PPC）的概率预测因子，从而在曲线到曲线回归的背景下正确定义预测带和分位数。所提出的预测模型不仅提供了准确的每小时负荷点预测，还生成了明确定义的概率带和管理人员预先指定的任何概率水平下的负荷日间轨迹。我们还定义了在极端情况下显示未来负荷的预测分位数曲线，并为电力供应管理中的对冲风险提供了见解。当应用于法国半小时电力负荷的日前预测时，PPC优于几种最先进的时间序列和机器学习预测方法，具有更准确的点预测（平均绝对百分比误差为1.10%，而替代方案的平均绝对百分比偏差为1.36%–4.88%），负荷日间轨迹的覆盖率较高（覆盖率为95.5%，而替代方案的覆盖率为31.9%～90.7%），预测带的平均长度较窄。在一系列数值实验中，PPC进一步证明了其稳健的性能和通用性，在各种数据生成机制下实现了准确的覆盖概率。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:ehl:lsero:120774
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    IDEAS上列出的参考文献

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    电力负荷预测;线性曲线回归;预测分位数曲线;概率预测;
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