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预测电力需求的广义分位数：函数数据方法

作者

上市的：
  • 布伦达·洛佩斯·卡布雷拉
  • 弗兰齐斯卡·舒尔茨

摘要

电力负荷预测是电力市场许多决策过程的组成部分。然而，大多数关于电力负荷预测的文献都集中在确定性预测上，忽略了有关不确定性的重要信息。通过使用分布预测，可以更全面地了解未来需求，从而实现更有效的决策。预测密度可以通过分位数和期望值等尾部度量完全表征。此外，人们的兴趣往往在于尾部事件的准确估计，而不是平均值或中位数。我们提出了一种基于广义分位数曲线函数数据分析的电力负荷概率预测新方法。该方法的核心是基于具有相依结构的尾部曲线的函数主成分的降维。这种方法有几个优点，例如可以灵活地包含解释变量，如气象预报，并且没有分布假设。该方法用于加载来自德国传输系统运营商（TSO）和平衡装置的数据。我们的预测方法与包括TSO预测模型在内的其他模型进行了比较。它在平均绝对百分比误差和均方误差方面优于它们。本文的补充材料可在网上获得。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:taf:jnlasa:v:112:y:2017:i:517:p:127-136
    内政部：10.1080/01621459.2016.1219259
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