Carla Gonçalves · Ricardo J. Bessa · Tiago Teixeira · João Vinagre · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月

准确的可再生能源发电功率预测对提升电力系统中可再生能源容量及实现可持续发展目标至关重要。本文强调将去中心化的时空数据融入预测模型的重要性，并针对数据分散所有权带来的挑战，提出促进数据共享的激励机制。主要贡献包括：a）通过比较分析推荐高效且可解释的样条LASSO回归模型；b）设计数据与分析市场中的 bidding 机制，确保数据提供者获得公平补偿，并支持买卖双方表达价格诉求。此外，提出一种结合价格约束、避免冗余特征分配的时间序列预测激励机制。实验结果表明，所提方法显著提升了预测精度，风力发电数据的...

解读: 该研究的可再生能源预测市场机制对阳光电源的储能和光伏产品线具有重要应用价值。首先，高精度的时空预测模型可直接应用于PowerTitan储能系统的调度优化，提升储充策略的经济性。其次，样条LASSO回归方法可集成到iSolarCloud平台，为分布式光伏电站和储能系统提供更准确的发电/负荷预测。通过数...