Uncertainty Quantification in Load Forecasting for Smart Grids Using Non-Parametric Statistics
Notice bibliographique
Résumé
In flexibility markets, aggregators serve as crucial intermediaries by consolidating and selling consumer flexibility to grid operators or distribution system operators (DSOs). They are essential for grid management, offering load reductions based on power limits, and estimating expected consumer load in demand response scenarios. However, the inherent uncertainty in consumer behaviour poses a significant challenge, leading to deviations between projected and actual power consumption. In this context, this paper proposes a methodology for quantifying forecast uncertainties in power profiles at the aggregator level. The proposed methodology introduces a model-based approach to provide a more comprehensive representation of uncertainty and investigation of load variations. It provides load forecast values as comprehensive distributions, which are then sampled to generate newly sampled data from which the probability density function is extracted to quantify uncertainty, expressed by confidence intervals around the expected output. This approach aids in identifying the flexibility requirements for aggregated household power consumption, assists in quantifying uncertainties, and determines the flexibility needed for accurate forecasts of such consumption, which is essential for informed decision-making. The effectiveness of the proposed strategy is demonstrated using a synthetic dataset to assess its capability to quantify uncertainties in probabilistic forecasts. Additionally, a potential case study with a neighborhood of 14 houses connected to the same distribution transformer is presented to validate the proposed method. A comparative investigation of quantified uncertainties is presented by employing the Additive Gaussian Process (AGP), the Prophet forecasting, and the quantile regression, highlighting the usefulness of the proposed approach in flexibility markets. The results demonstrated the superiority of AGP-based load forecasts and flexibility needs with precise prediction accuracy. The comparative study demonstrates that the proposed method with AGP presents a minimum uncertainty when forecasting the total residential load than other benchmark models with a percentage of 26% and 21% in mean absolute error, respectively, for the different datasets. The continuous ranked probability score also revealed a 39% increase in the accuracy of probabilistic forecasts via the proposed method in contrast to others.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».