【摘 要】
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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
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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。
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