研究单位： 佐治亚理工学院工业与系统工程学院
研究背景与问题描述： 随着可再生能源发电占比增加，准确的电力系统运营决策变得越来越重要。然而，由于可再生能源固有的不确定性和波动性，概率预报经常出现校准问题，影响决策质量。
解决方案： 本文基于最近在Conformal预测上的进展，提出了一个新的校准框架，利用新颖的加权方案构建上下文感知校准集。该框架提高了站点和系统层面的概率预报质量。
#学术分享 #论文解读 #人工智能
实验： 通过大规模数据集上的数值实验验证了该方法的有效性，展示了其比现有基准方法具有更高的预测可靠性和鲁棒性。
意义与影响： 该方法通过物理相关特征的加权机制实现上下文感知校准，显著提高了预测精度，同时保持了计算效率，对提高可再生能源系统的规划和实时控制能力具有重要意义。
研究背景与问题描述： 随着可再生能源发电占比增加，准确的电力系统运营决策变得越来越重要。然而，由于可再生能源固有的不确定性和波动性，概率预报经常出现校准问题，影响决策质量。
解决方案： 本文基于最近在Conformal预测上的进展，提出了一个新的校准框架，利用新颖的加权方案构建上下文感知校准集。该框架提高了站点和系统层面的概率预报质量。
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实验： 通过大规模数据集上的数值实验验证了该方法的有效性，展示了其比现有基准方法具有更高的预测可靠性和鲁棒性。
意义与影响： 该方法通过物理相关特征的加权机制实现上下文感知校准，显著提高了预测精度，同时保持了计算效率，对提高可再生能源系统的规划和实时控制能力具有重要意义。
