A forecast interval is effective for handling the forecast uncertainty in solar photovoltaic systems. In estimating the forecast interval, most available approaches apply an identical policy to all the point forecasts. This results in an inefficient interval (e.g. an unnecessarily wide interval for an accurate forecast). They also adopt a complex model and even require modification of the available deterministic forecasting model, which may adversely affect their application. To overcome these limitations, the authors introduce a forecast uncertainty-aware forecast interval. They calculate a forecast accuracy-related uncertainty metric from an ensemble method based on the dropout technique. The dropout technique is widely used in deep learning models. This implies that the proposed approach can be applied to available deep learning forecasting models without modifying them. Using the uncertainty metric and relevant data of previous forecast results, they estimate the uncertainty-aware forecast interval. Through experiments using real-world data, they first demonstrate the close relation of their uncertainty metric to the forecasting accuracy. Then, they demonstrate that the uncertainty-aware forecast interval reduces the mean interval length by up to 25.7% and decreases the prediction interval coverage probability by 4.07%, compared to available approaches. This illustrates that their approach results in an effective interval.
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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