基于 copula 的全球水平辐照度时间序列模型
应用统计
2020-02-24 v1
摘要
太阳能发电在电力生产中日益重要，导致对本地和聚合光伏出力的概率预测需求不断增加。本文基于公开可用的辐照度数据，采用间接建模方法对小时级中长期的本地光伏出力进行建模。我们提出了一种全球水平辐照度的时间序列模型，该模型易于生成任意数量的情景，从而允许对任意时间范围进行多元概率预测。与文献中迄今考虑的许多简化模型相比，它具有若干重要的典型事实。估计了全球水平辐照度的随时间变化的尖锐下界和上界，改进了常用的物理边界。变换后数据的 beta 分布边缘的参数被允许随时间变化。基于藤 copula 理论中已知的简单图结构，引入了用于小时和日依赖结构的基于 copula 的时间序列模型。使用了 Gumbel 和 BB1 等非高斯 copula，其允许所谓尾部依赖的重要特征。使用连续分级概率分数（CRPS）、能量分数（ES）和变异函数分数（VS）等评估方法，将该模型用于多元概率预测的能力与文献中使用的其他模型进行比较，表明我们的模型在许多方面优于其他模型。
引用
@article{arxiv.2002.09267,
title = {A copula-based time series model for global horizontal irradiation},
author = {Alfred Müller and Matthias Reuber},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.09267},
year = {2020}
}