数据驱动的分布式电源发电功率不确定性聚合量化方法

本发明公开了一种数据驱动的分布式电源发电功率不确定性聚合量化方法，该方法包括收集配电网中各区域内各个分布式电源发电功率的区间预测值；在云端构建分布式电源发电功率全局不确定性聚合量化模型，并初始化模型参数；云端将全局不确定性聚合量化模型参数发送至管辖配电网不同区域的边缘计算设备；各边缘计算设备利用区域内各个分布式电源发电功率的区间预测值构建本地不确定性聚合量化模型训练数据库，并利用该数据库对边缘设备的本地不确定性聚合量化模型进行训练；训练完成后各边缘计算设备将本地模型参数上传至云端进行更新等。本发明可以在充分提取数据的时空特征，在不泄露区域内用户隐私的前提下提高了不确定性聚合的准确率。