【摘 要】
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在电力系统调度领域，可预测性是处理风电波动带来的不确定性的关键。准确预测风电机组的发电量有助于电网调度人员提前安排好发电计划，减少系统运营商在电力规划和调度中所面临的困难，因此超短期风电功率预测模型的研究具有重要的现实意义。本文研究了Markov模型和ARIMA模型在风电功率预测中的适应性。针对ARIMA模型采用Eviews软件建模，首先对功率数据的平稳性进行分析，结果显示功率数据具有明显的非平稳
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在电力系统调度领域，可预测性是处理风电波动带来的不确定性的关键。准确预测风电机组的发电量有助于电网调度人员提前安排好发电计划，减少系统运营商在电力规划和调度中所面临的困难，因此超短期风电功率预测模型的研究具有重要的现实意义。本文研究了Markov模型和ARIMA模型在风电功率预测中的适应性。针对ARIMA模型采用Eviews软件建模，首先对功率数据的平稳性进行分析，结果显示功率数据具有明显的非平稳性，需要进行差分处理，之后根据模型定阶原则选择合适的ARIMA模型进行动态预测；针对Markov
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