随机变异系数：评估太阳辐射的变异性与可预测性
大气与海洋物理
2026-02-24 v1 数据分析、统计与概率
摘要
本工作提出了一套稳健框架，用于通过随机变异系数（sCV）和可预测性（F）来量化太阳辐射的变异性和可预测性。传统指标，如标准差，无法将随机波动与确定性趋势区分开来。通过将清晨天辐射视为测量的动态上限，sCV 提供了一种标准化、无量纲的变异性度量，其理论范围为 0 到 1。F 通过将时间依赖性整合到最大自相关中，将 sCV 与 F 联系起来。本文方法使用合成的周期性时间序列和来自西班牙 68 个气象站的实验数据进行验证。我们的比较分析表明，sCV 和 F 能有效地概括多尺度波动，同时解决了传统指标固有的显著局限性。这一综合框架实现了对太阳预测不确定性的精细量化，支持改进灵活性采购和运营策略的决策。通过在多个时间尺度上评估变异性和可预测性，它增强了实时监控能力，为动态停电管理和风险调整容量配置等自适应能源管理方法提供信息支持。
引用
@article{arxiv.2506.21807,
title = {Stochastic Coefficient of Variation: Assessing the Variability and Forecastability of Solar Irradiance},
author = {Cyril Voyant and Alan Julien and Milan Despotovic and Gilles Notton and Luis Antonio Garcia-Gutierrez and Claudio Francesco Nicolosi and Philippe Blanc and Jamie Bright},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.21807},
year = {2026}
}