基于分位数插值和深度自回归网络的光伏出力概率预测

林帆; 张耀; 东琦; 崔葛安; 王建学; 朱默润

doi:10.7500/AEPS20220730003

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基于分位数插值和深度自回归网络的光伏出力概率预测

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于分位数插值和深度自回归网络的光伏出力概率预测
- Probability Prediction of Photovoltaic Output Based on Quantile Interpolation and Deep Autoregressive Network
- 电力系统自动化 2023年47卷第9期页码：79-87
- 作者机构：
  
  1.西安交通大学电气工程学院，陕西省西安市710049
  2.国网陕西省电力有限公司，陕西省西安市710048
- 作者简介：
  
  林帆(1998—)，男，博士研究生，主要研究方向：可再生能源预测与并网消纳。E-mail：lf1206@stu.xjtu.edu.cn
  张耀(1988—)，男，通信作者，副教授，博士生导师，主要研究方向：可再生能源预测与并网消纳、电力大数据与人工智能等。E-mail：yaozhang_ee@xjtu.edu.cn
  东琦(1981—)，男，教授级高级工程师，主要研究方向：电力系统调度与运行、新能源发电并网与消纳。E-mail：7500970@qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51907151);国家电网公司科技项目(5226SX21N02M)
- DOI：10.7500/AEPS20220730003
  中图分类号：
- 收稿：2022-07-30，
  
  修回：2022-11-02，
  
  网络出版：2023-01-29，
  
  纸质出版：2023-05-10
- 稿件说明：
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林帆,张耀,东琦等.基于分位数插值和深度自回归网络的光伏出力概率预测[J].电力系统自动化,2023,47(9):79-87.

LIN Fan,ZHANG Yao,DONG Qi,et al.Probability Prediction of Photovoltaic Output Based on Quantile Interpolation and Deep Autoregressive Network[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(9):79-87.
林帆,张耀,东琦等.基于分位数插值和深度自回归网络的光伏出力概率预测[J].电力系统自动化,2023,47(9):79-87. DOI： 10.7500/AEPS20220730003.

LIN Fan,ZHANG Yao,DONG Qi,et al.Probability Prediction of Photovoltaic Output Based on Quantile Interpolation and Deep Autoregressive Network[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(9):79-87. DOI： 10.7500/AEPS20220730003.

摘要

提出一种将分位数线性插值概率模型和深度自回归循环神经网络相结合的新型光伏出力概率预测方法，可以弥补传统方法在概率建模及刻画复杂非线性关系能力等方面的不足。首先，提出一种基于分位数线性插值的光伏出力概率模型，能够全面准确地刻画各种情况下的光伏出力概率分布。其次，提出使用连续分级概率评分(CRPS)作为训练预测模型的损失函数，并推导出CRPS积分的封闭解析表达式用于模型的训练，保证训练的可行性与效率。最后，使用深度自回归循环神经网络对光伏出力的时间序列建模，结合所提出的光伏出力概率模型，形成新型光伏出力概率预测方法。算例结果表明，所提方法能提供可靠、高质量的光伏出力概率预测。

Abstract

This paper proposes a novel probability prediction method of photovoltaic output combining the probabilistic model of quantile linear interpolation with the deep autoregressive recurrent neural network

which can make up for the shortcomings of traditional methods in probability modeling and describing complex nonlinear relationship. First

a probability model for photovoltaic output is built based on the quantile linear interpolation

which can comprehensively and accurately depict probability distribution of photovoltaic output in various circumstances. Then

continuous ranked probability score (CRPS) is used as the loss function for the training prediction model

and the closed analytic expression of the CRPS integral is derived for model training to ensure the feasibility and efficiency of training. Finally

a deep autoregressive recurrent neural network is adopted to model time-series of photovoltaic output. Combined with the proposed probability model of photovoltaic output

a new photovoltaic output probability prediction method is formed. Numerical results of the case study demonstrate that the proposed method can provide reliable and high-quality probability prediction for photovoltaic output

关键词

Keywords

references

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