一组测量连续变量概率预测有效值的新工具

IEA PVPS TCP 的目标是通过国际合作，推动光伏太阳能成为可持续能源系统的重要组成部分。Task16 的目标是提高光伏并网的预测质量和资源评估，从而降低并网成本和投资成本。

本文提出了一套新的方法论，用于评估连续变量概率预测的有效价值。该方法适用于成本函数为分段线性函数的问题。主要方法包括：

• 成本-损失情况：考虑决策者面临的两种选择，即承担风险或不承担风险，并分析不同选择带来的损失。
• 基准气候模型：将历史数据的经验分布作为基准预测模型，用于与概率预测进行比较。
• 潜在经济价值（PEV）：通过量化概率预测相对于气候预测的成本降低，评估预测的潜在价值。
• 风险分布图：展示不同风险比率（R）下决策者的风险水平。
• 有效经济价值（EVC）图：将 PEV 图和风险分布图叠加，直观展示概率预测在不同风险水平下的有效价值。
• 总体有效价值（OEV）：通过量化概率预测相对于气候预测的加权平均收益，评估预测的整体价值。

研究结果表明，概率预测的价值取决于风险分布。在风险分布偏向极端值的情况下，概率预测的价值更高。与确定性预测相比，概率预测在大多数情况下都具有更高的价值，并且对成本结构的变化更不敏感。

本文以欧洲三个电力市场为例，说明了概率预测在光伏发电优化中的应用价值。结果表明，概率预测可以帮助光伏发电运营商在不确定的市场环境下获得更高的收益。