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Time-adaptive quantile-copula for wind power probabilistic forecasting

Título
Time-adaptive quantile-copula for wind power probabilistic forecasting
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2012
Autores
Ricardo Bessa
(Autor)
FEUP
Vladimiro Miranda
(Autor)
FEUP
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Audun Botterud
(Autor)
Outra
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Jianhui Wang
(Autor)
Outra
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Zhi Zhou
(Autor)
Outra
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Revista
Título: Renewable EnergyImportada do Authenticus Pesquisar Publicações da Revista
Vol. 40 1
Páginas: 29-39
ISSN: 0960-1481
Editora: Elsevier
Indexação
Classificação Científica
FOS: Ciências da engenharia e tecnologias > Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
CORDIS: Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia electrónica
Outras Informações
ID Authenticus: P-002-BYE
Resumo (PT): This paper presents a novel time-adaptive quantile-copula estimator for kernel density forecast and a discussion of how to select the adequate kernels for modeling the different variables of the problem. Results are presented for different case-studies and compared with splines quantile regression (QR). The datasets used are from NREL's Eastern Wind Integration and Transmission Study, and from a real wind farm located in the Midwest region of the United States. . The new probabilistic forecasting model is elegant and simple and yet displays advantages over the traditional QR approach. Especially notable is the quality of the results achieved with the time-adaptive version, namely when evaluated in terms of forecast calibration, which is a characteristic that is advantageous for both system operators and wind power producers.
Abstract (EN): This paper presents a novel time-adaptive quantile-copula estimator for kernel density forecast and a discussion of how to select the adequate kernels for modeling the different variables of the problem. Results are presented for different case-studies and compared with splines quantile regression (QR). The datasets used are from NREL's Eastern Wind Integration and Transmission Study, and from a real wind farm located in the Midwest region of the United States. The new probabilistic prediction model is elegant and simple and yet displays advantages over the traditional QR approach. Especially notable is the quality of the results achieved with the time-adaptive version, namely when evaluated in terms of prediction calibration, which is a characteristic that is advantageous for both system operators and wind power producers.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 11
Documentos
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