Агрегация прогнозов погоды и модели государств-космосов для адаптивного прогнозирования вероятной нагрузки на электроэнергию

arXiv:2609.17000v1 Сообщение типа: новое резюме: точное прогнозирование нагрузки на электроэнергию имеет важное значение для обеспечения баланса между предложением и спросом в режиме реального времени, особенно в системах, которые все больше подвержены воздействию погодных условий и интеграции возобновляемых источников энергии. В настоящем документе мы предлагаем адаптивную систему вероятностного прогнозирования, которая позволяет многим поставщикам метеорологических прогнозов смягчать воздействие ошибок прогноза погоды на прогнозы нагрузки. Наш подход сочетает адаптивную обобщенную модель присадок (GAM) с формулой состояний, рассчитанную на основе алгоритма Викинга, что позволяет обновлять динамические параметры во времени. Для улучшения количественной оценки факторов неопределенности мы продлеваем рамки с вероятностным уровнем на основе ГАМ для определения местоположения, масштабов и формы (GAMLSS), что позволяет зависеть от пояснительных переменных. Кроме того, мы ввели механизм краткосрочной корректировки для повышения эффективности работы на различных прогнозных этапах. Ключевой вклад в эту работу