English(EN) Transfer Learning with Conformalized Quantile Regression for Solar PV Forecasting Under Load-Shedding-Driven Data Scarcity

迁移学习提高了数据稀疏性下太阳能光伏预测的准确性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-03 04:00

一篇新的研究论文提出了一种结合共形分位数回归（CQR）的迁移学习框架，以改进太阳能光伏（PV）发电预测，特别是在因负载中断导致历史数据稀缺的地区。通过在澳大利亚爱丽斯泉的数据上预训练模型，然后将其应用于模拟的孟加拉国光伏数据，该研究显示出显著的改进。迁移学习方法在使用仅一个月的目标数据的情况下，将RMSE降低了高达23.7%，并实现了94.3%的经验覆盖率和更窄的预测区间。 AI

影响提高了数据稀缺环境下太阳能发电预测的准确性和可靠性，可能有助于电网稳定和可再生能源整合。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Rakib Abdullah, K. M. Tahlil Mahfuz Faruk · 2026-10-03 04:00

基于负荷削减驱动的数据稀疏性下，利用共形分位数回归的迁移学习进行太阳能光伏发电预测

arXiv:2609.26959v2 Announce Type: replace Abstract: Solar photovoltaic (PV) forecasting in regions affected by load shedding is challenging because reliable historical observations are scarce. This study proposes a transfer learning framework combined with Conformalized Quantile …

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基于负荷削减驱动的数据稀疏性下，利用共形分位数回归的迁移学习进行太阳能光伏发电预测

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