EmuCast：一个用于生成可调误差时间序列预测的Python包，适用于模型预测控制设计和测试

Key Points

• 目标是提供一个灵活的工具，用于生成合成预测，以辅助预测控制的设计和测试。
• 开发了一个名为EmuCast的Python包，用于生成预测。
• 利用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）技术生成现实数据。
• 实施了重塑过程，以在每小时至亚小时的间隔中创建预测。
• 生成了具有可调误差水平的预测，且误差随时间增加。
• 消除了校准的需要，使其适用于各种数据类型。
• 包括专门针对能源部门应用量身定制的示例和数据集。