【摘要】：提出一種基于隨機波動(SV)模型的短期風速預測方法。該方法引入貝葉斯推理以解決SV參數(shù)的估計問題,并以我國西北某風電場實采風速數(shù)據(jù)作為樣本,建立標準SV模型和某一參數(shù)服從t分布的SV-t模型。對所建模型與標準廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型的預測能力做了綜合比較分析。算例表明:SV模型不但參數(shù)辨識簡便易行,而且更適合于描述風速序列的波動性。
【圖文】：

11期湯鑫等：基于貝葉斯隨機波動模型的短期風速預測 223914「 而SV模型可刻畫出風速時間序列的方差時變性�；鵄 于標準SV模型構(gòu)建的動態(tài)波動曲線如圖4所示。i .8-—頭際值 ||u2oL°—SV-<模型預測值 3□‘標準sv模型預測值\丨\ Si5-。。。e。6-一標準搤_型預測值砧 fllh1^1f05]°咖I520^ 。p菏渫，

本文編號：2517474