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摘要
提出一种将分位数线性插值概率模型和深度自回归循环神经网络相结合的新型光伏出力概率预测方法，可以弥补传统方法在概率建模及刻画复杂非线性关系能力等方面的不足。首先，提出一种基于分位数线性插值的光伏出力概率模型，能够全面准确地刻画各种情况下的光伏出力概率分布。其次，提出使用连续分级概率评分(CRPS)作为训练预测模型的损失函数，并推导出CRPS积分的封闭解析表达式用于模型的训练，保证训练的可行性与效率。最后，使用深度自回归循环神经网络对光伏出力的时间序列建模，结合所提出的光伏出力概率模型，形成新型光伏出力概率预测方法。算例结果表明，所提方法能提供可靠、高质量的光伏出力概率预测。
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