摘要
本发明公开了一种基于非交叉分位数回归的光伏功率概率预测方法及装置,属于电力系统光伏功率概率预测技术领域,该方法包括:历史光伏功率数据、气象特征数据的采集及数据预处理后通过分位数选择,获得子样本集;通过TCN‑BiLSTM模型训练子样本集;子样本集通过TCN‑BiLSTM组合预测模型训练得到各子样本集对应的初步预测结果;进行非交叉分位数回归;将各子样本集对应的初步预测结果通过引入NCQR策略训练得到相应的分位数预测结果,再选取N对分位数预测结果分别构建N个置信区间,并通过CRPS指标和分位数约束违反程度指标衡量预测模型的准确性与稳定性。本发明解决了多分位点预测中的分位数交叉问题。
技术关键词
概率预测方法
BiLSTM模型
组合预测模型
功率
气象
数据
输出特征
电力系统光伏
非暂态计算机可读存储介质
指标
表达式
孤立森林算法
时间序列特征
策略
位点
深度学习模型
依赖特征
定义
线性单元