基于ARMA模型的风功率数据缺失值估计方法

随着风电急速发展,风电功率预测准确性更加重要。而这些技术严重依赖于风电出力,测风等基础数据,然而,在数据采集到存储过程中存在各种各样的原因会导致数据缺失或异常。由于风功率数据具有时间序列的平稳特性,而ARMA模型具有良好的对时间序列进行建模的能力,本文将利用ARMA模型对风功率数据进行建模,并用来对序列中缺失的数据进行估计预测。实验结果验证了该数据估计方法的有效性。