전력 시장 예측(특히 풍력·태양광·가격)에서 '포인트 예측 + 오차 범위'가 아니라 **분포 전체**를 의사결정 입력으로 써야 한다는 주장. 같은 38MW 평균이라도 표준편차 3MW와 12MW는 완전히 다른 배터리·입찰 전략을 요구한다. 저자는 MAE/RMSE 대신 **CRPS**(Continuous Ranked Probability Score)와 calibration/sharpness를 핵심 지표로 쓰고(2025년 운영 전환된 ECMWF AIFS ENS가 바로 이 접근), 유연성 가격 책정·비대칭 입찰(EBGL 단일가격 vs 이원가격)·시나리오 기반 디스패치 3가지 의사결정 메커니즘을 제시한다. 기술은 이미 성숙했고 병목은 배포다.

• •같은 평균 38MW라도 표준편차 3 vs 12MW면 완전히 다른 배터리·입찰 전략 — 분포가 결정에 직접 영향.
• •CRPS를 MAE/RMSE 대체 지표로 사용 — ECMWF AIFS ENS(2025 운영 전환)도 CRPS 기반 로스로 훈련됨.
• •분포 기반 3가지 의사결정: 유연성 옵션 가격, 비대칭 분위수 입찰(EBGL 단일가격 vs 이원가격), 시나리오 스토캐스틱 디스패치.
• •시간·공간 상관관계가 실제 포트폴리오 위험의 핵심 — 14시·18시 상관 1이면 결합 σ가 √2배 → 2배로 급증.
• •probabilistic forecasting은 연구 프론티어가 아니라 '배포'가 병목. CFO에게 MAE 개선이 아닌 다운스트림 revenue lift로 팔기가 정치적으로 어려움.