住宅负荷概率时间序列预测 -- Copula 方法
系统与控制
2025-05-01 v1 系统与控制
摘要
预测可再生电源注入和需求未来演化的时间序列对电力系统运行至关重要。然而，当前的研究成果大多聚焦于均值时间序列预测，仅有少数方法提供概率性预测。本文采用核密度估计和气成分（vine copula）方法，构建针对单个住宅负荷轮廓的概率模型。该方法允许量化个体能源消耗的可变性，尤其是日间峰值负荷的可变性。我们采用澳大利亚配电网数据集进行案例展示。生成的合成负荷数据遵循真实数据的分布特征。
引用
@article{arxiv.2504.21661,
title = {Probabilistic Time Series Forecasting of Residential Loads -- A Copula Approach},
author = {Marco Jeschke and Timm Faulwasser and Roland Fried},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.21661},
year = {2025}
}
备注
Accepted for IEEE PowerTech