英格兰东北部电力消耗的中期每日概率预测
统计金融
2020-10-20 v2 应用统计
摘要
中期（数月到一年）电力消耗的概率预测是能源领域的主要挑战。它在规划未来发电厂与输电网中起着关键作用。我们提出一种新模型，该模型在传统时间序列分析中纳入趋势与季节性特征，并将天气条件作为解释变量，采用称为高斯过程（Gaussian Process）的简约机器学习方法。应用于英格兰东北部某最大能源供应商提供的每日电力消耗数据集，我们即使在仅使用两年样本内（In-Sample）数据的小数据集下，也获得了长达一年的样本外（Out-of-Sample）密度预测的良好结果。为验证所达电力消耗概率预测的质量，我们采用能源领域常用的指标如分位数损失（pinball loss）与 Winkler 分数，以及自巴塞尔 II 协议引入后银行业标准的回测条件与非条件检验。
引用
@article{arxiv.2005.13005,
title = {Daily Middle-Term Probabilistic Forecasting of Power Consumption in North-East England},
author = {Roberto Baviera and Giuseppe Messuti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.13005},
year = {2020}
}
备注
26 pages, 6 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2006.16388