Interpretable generalized Gaussian mixture modeling for risk-aware solar power forecasting
Notice bibliographique
Résumé
Reliable photovoltaic (PV) power forecasting requires not only accurate point predictions but also transparent and well-calibrated representations of uncertainty. This paper introduces an interpretable probabilistic forecasting framework that leverages a Generalized Gaussian Mixture Model (GGMM) parameterized by a Feedforward Neural Network (FNN) to capture the non-Gaussian and heteroscedastic nature of solar power generation. The contribution lies in using the GGMM mixture parameters (mean, scale, and shape) as intrinsic indicators of forecast confidence and distributional behavior. The model is trained end-to-end using a negative log-likelihood objective and tuned through Bayesian optimization. Experiments on the GEFCom2014 and UNISOLAR datasets show that this GGMM-based formulation provides better calibrated uncertainty estimates and improved robustness under variable weather conditions compared to several strong deterministic and probabilistic baselines. In addition, analyzing the temporal evolution of the mixture weights and shape parameters offers clear interpretability by revealing regime changes, tail behavior, and confidence levels across the forecast horizon. These properties highlight the proposed framework as a practical, explainable, and decision-oriented tool for solar power forecasting.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».