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Bayesian bootstrap quantile regression for probabilistic photovoltaic power forecasting

Protection and Control of Modern Power Systems 2020年第1期5卷 238-249页

作者： Mokhtar Bozorg Antonio Bracale Pierluigi Caramia guido carpinelli Mauro Carpita Pasquale De Falco Institute of Energy and Electrical Systems School of Management and Engineering VaudUniversity of applied sciences Western Switzerland(HES-SO)Yverdon-les-BainsSwitzerland Department of Engineering University of Naples ParthenopeNaplesItaly Department of Electrical Engineering and Information Technology University of Naples Federico IINaplesItaly

Photovoltaic(PV)systems are widely spread across MV and LV distribution systems and the penetration of PV generation is solidly *** of the uncertain nature of the solar energy resource,PV power forecasting models are crucial in any energy management system for smart distribution *** point forecasts can suit many scopes,probabilistic forecasts add further flexibility to an energy management system and are recommended to enable a wider range of decision making and optimization *** paper proposes methodology towards probabilistic PV power forecasting based on a Bayesian bootstrap quantile regression model,in which a Bayesian bootstrap is applied to estimate the parameters of a quantile regression model.A novel procedure is presented to optimize the extraction of the predictive quantiles from the bootstrapped estimation of the related coefficients,raising the predictive ability of the final *** experiments based on actual data quantify an enhancement of the performance of up to 2.2%when compared to relevant benchmarks.

关键词： Bayesian bootstrap,Photovoltaic systems,Probabilistic forecasting,Renewable generation smart grids

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