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对可再生能源产生的准确和可靠的预测对于将可再生能源的有效整合到电网中至关重要。尤其是，概率预测对于管理可再生能源生产的内在变异性和不确定性，尤其是风和太阳能产生的不确定性至关重要。本文考虑了使用例如分位数回归模型为单个可再生能源站点提供概率预测的设置，但在站点之间没有任何相关信息。如果例如每个站点或多个供应商提供此类预测，则此设置是常见的。但是，要有效地管理可再生发电机的车队，有必要将这些个人预测汇总到车队级别，同时确保汇总的概率预测在统计学上是一致且可靠的。为了应对这一挑战，本文介绍了综合使用Copula和Monte-Carlo方法，以将个人概率预测汇总为在车队级别的统计校准，概率的预测中。使用来自美国几个大型系统的合成数据对所提出的框架进行了验证。这项工作对电网运营商和能源计划者具有重要意义，为他们提供了更好的工具来管理可再生能源生产中固有的可变性和不确定性。
增强了可再生能源预测和操作...
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