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基于厚尾均值广义自回归条件异方差族模型的短期风电功率预测
被引量:
54
1
作者
陈昊
万秋兰
王玉荣
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第5期91-98,共8页
风电功率预测准确度的提高对提高电力系统调度效率具有重要的作用。基于对风电功率时间序列波动性的研究,推广了一种厚尾均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族短期风电功率预测模型,同时,基于波动补偿项的不同形式,将模型拓展为多种类...
风电功率预测准确度的提高对提高电力系统调度效率具有重要的作用。基于对风电功率时间序列波动性的研究,推广了一种厚尾均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族短期风电功率预测模型,同时,基于波动补偿项的不同形式,将模型拓展为多种类型的厚尾GARCH-M模型。该类模型能够捕捉风电功率时间序列波动性与其条件均值的直接关系,并能够有效刻画具有高峰度特征的实际风电功率序列的厚尾效应,使风电预测准确度提高。结合江苏地区风电场风电功率实际数据,对所提厚尾GARCH-M模型进行了参数估计,论证了存在于风电时间序列中的GARCH-M效应和厚尾效应,给出了风电功率均值和条件方差的预测方案。算例分析结果验证了所提方法的可行性和有效性,表明了考虑厚尾特征的GARCH-M族模型短期预测效果满意。
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关键词
均值广义自回归条件异方差模型
风电功率预测
厚尾效应
波动补偿系数
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职称材料
题名
基于厚尾均值广义自回归条件异方差族模型的短期风电功率预测
被引量:
54
1
作者
陈昊
万秋兰
王玉荣
机构
东南大学电气工程学院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第5期91-98,共8页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2011AA05A105)
文摘
风电功率预测准确度的提高对提高电力系统调度效率具有重要的作用。基于对风电功率时间序列波动性的研究,推广了一种厚尾均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族短期风电功率预测模型,同时,基于波动补偿项的不同形式,将模型拓展为多种类型的厚尾GARCH-M模型。该类模型能够捕捉风电功率时间序列波动性与其条件均值的直接关系,并能够有效刻画具有高峰度特征的实际风电功率序列的厚尾效应,使风电预测准确度提高。结合江苏地区风电场风电功率实际数据,对所提厚尾GARCH-M模型进行了参数估计,论证了存在于风电时间序列中的GARCH-M效应和厚尾效应,给出了风电功率均值和条件方差的预测方案。算例分析结果验证了所提方法的可行性和有效性,表明了考虑厚尾特征的GARCH-M族模型短期预测效果满意。
关键词
均值广义自回归条件异方差模型
风电功率预测
厚尾效应
波动补偿系数
Keywords
Generalized auto-regressive conditional Heteroskedasticity(GARCH)-in-mean model
wind power forecast
fat tail effect
volatility compensation coefficient
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于厚尾均值广义自回归条件异方差族模型的短期风电功率预测
陈昊
万秋兰
王玉荣
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
54
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职称材料
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