基于单调神经网络的新能源电力系统非参数多元概率预测方法和系统

本发明公开了一种基于单调神经网络的新能源电力系统非参数多元概率预测方法和系统。本发明首先获取历史时序特征向量；构建由多个级联的约束单调神经网络子模块组成的自回归模型，每个子模块输出累积分布函数值且相对于输入的目标变量分量单调非减；训练时以目标变量分量真实值作为输入，利用自动微分计算概率密度函数值，以负对数似然为损失训练模型；预测时通过逆变换采样生成多元联合分布的多个采样值，得到概率预测结果。本发明充分利用了约束单调神经网络的强大拟合能力，通过自回归结构和混合激活策略，解决了传统多元概率预测方法难以同时兼顾数学约束与分布灵活性的问题，实现了新能源电力系统的高精度非参数多元概率预测。