光伏预测误差的概率分布出力
时间: 2023-10-29 13:05:57 浏览: 69
光伏预测误差的概率分布出力可以使用参数化方法或非参数化方法进行建模。参数化方法依赖于将预测方法的误差建模为特定的密度函数,例如正态分布、Beta分布或伽马分布。这种方法可以通过拟合实际数据来确定参数,并使用这些参数来计算预测误差的概率分布。例如,可以将预测误差建模为正态分布,并根据实际数据拟合出均值和标准差,然后使用这些参数来计算预测误差的概率分布。
另一种方法是非参数化方法,其中不对误差的概率分布做出具体的假设。这种方法不依赖于特定的分布函数,而是直接使用实际数据来估计预测误差的概率分布。例如,可以使用核密度估计方法来估计预测误差的概率密度函数,或者使用经验分布函数来估计预测误差的累积分布函数。
总之,光伏预测误差的概率分布出力可以通过参数化方法或非参数化方法进行建模,具体的方法选择取决于实际数据和建模需求。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [基于蒙特卡诺的风、光模型出力(Matlab代码实现)](https://blog.csdn.net/2201_75454341/article/details/128093691)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [光伏发电量和用电量的概率预测研究综述(2)](https://blog.csdn.net/Cyril_KI/article/details/113172891)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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