發(fā)布時間：2019-04-30 19:19

【摘要】：通過對風(fēng)電功率時間序列條件偏度、條件峰度時變性的分析,提出一種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)測新方法。針對風(fēng)電時間序列高階條件矩時變性的檢驗(yàn)問題,提出鏈?zhǔn)綑z驗(yàn)新方法。結(jié)合模型參數(shù)估計(jì),提出一種實(shí)用化參數(shù)約束處理方法,提升了參數(shù)估計(jì)效率�；诮K某風(fēng)電場的實(shí)際數(shù)據(jù),分析該風(fēng)電時間序列的時變條件矩,并使用修正Gram Charlier級數(shù)的擬極大似然估計(jì)獲取GARCHSK模型參數(shù)。風(fēng)電功率預(yù)測結(jié)果表明所提方法的可行性和有效性。
[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】： 國網(wǎng)江蘇省電力公司;東南大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51507031,51577025)~~
【分類號】：TM614

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本文編號：2468966