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风电功率GARCH预测模型的应用研究
引用本文:周晖,方江晓,黄梅.风电功率GARCH预测模型的应用研究[J].电力系统保护与控制,2011,39(5):108-114,119.
作者姓名:周晖  方江晓  黄梅
作者单位:北京交通大学电气工程学院,北京 100044
摘    要:根据风速变化的特点, 选择了适于描述波动变化特性时间序列的GARCH方法。分析风速小时变化曲线的残差项, 发现其存在着ARCH效应, 满足ARCH的建模条件。采用美国夏威夷岛Lalamilo的风速数据, 建立了ARCH和GARCH风速变化时间序列模型, 预测日的日逐点预测误差的平均值为25.1%。经过与ARIMA算法的比较, 预测的精度有所提高。运用风电机组出力与风速的关系, 转换后得到了所需要的风电机组出力。对集群性不同的时间序列进行了多次数值计算, 发现GARCH模型对波动性序列具有更好的适应性。

关 键 词:风速预测  风电功率  时间序列  GARCH  波动集群性

Application research of wind power forecasting model GARCH
ZHOU Hui,FANG Jiang-xiao,HUANG Mei.Application research of wind power forecasting model GARCH[J].Power System Protection and Control,2011,39(5):108-114,119.
Authors:ZHOU Hui  FANG Jiang-xiao  HUANG Mei
Affiliation:ZHOU Hui,FANG Jiang-xiao,HUANG Mei(School of Electrical Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China)
Abstract:Considering the variation characteristics of wind speed curves,we selected the GRACH approach,whichhas excellent advantage in tracing the variation of those fluctuated time series .Based on the analysis of those error entries of hourly wind speed curves,it is found that the ARCH effect does exist,which means that the series meets therequirement of constructing the ARCH model .With thedata from Hawaii Island Lalamilo,America,the ARCH and GARCH model which reflect the wind speedvariation are built and the ave...
Keywords:wind speed forecasting  wind power  time series  GARCH  volatility clustering of fluctuated sequences  
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