基于廣義自回歸條件異方差偏度峰度模型的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法
[Abstract]:Based on the analysis of conditional bias and conditional kurtosis of wind power time series, a new wind power forecasting method based on generalized autoregressive conditional heteroscedasticity kurtosis model is proposed. In order to test the high order conditional moment time variability of wind power time series, a new method of chain test is proposed. Combined with model parameter estimation, a practical parameter constraint processing method is proposed, which improves the efficiency of parameter estimation. Based on the actual data of a wind farm in Jiangsu Province, the time-varying conditional moments of the wind power time series are analyzed, and the parameters of the GARCHSK model are obtained by using the quasi-maximum likelihood estimation of the modified Gram / Charlier series. The wind power prediction results show the feasibility and effectiveness of the proposed method.
【作者單位】: 國(guó)網(wǎng)江蘇省電力公司;東南大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51507031,51577025)~~
【分類(lèi)號(hào)】:TM614
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,本文編號(hào):2468966
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