基于广义自回归条件异方差偏度峰度模型的风电功率预测方法
[Abstract]:Based on the analysis of conditional bias and conditional kurtosis of wind power time series, a new wind power forecasting method based on generalized autoregressive conditional heteroscedasticity kurtosis model is proposed. In order to test the high order conditional moment time variability of wind power time series, a new method of chain test is proposed. Combined with model parameter estimation, a practical parameter constraint processing method is proposed, which improves the efficiency of parameter estimation. Based on the actual data of a wind farm in Jiangsu Province, the time-varying conditional moments of the wind power time series are analyzed, and the parameters of the GARCHSK model are obtained by using the quasi-maximum likelihood estimation of the modified Gram / Charlier series. The wind power prediction results show the feasibility and effectiveness of the proposed method.
【作者单位】: 国网江苏省电力公司;东南大学电气工程学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(51507031,51577025)~~
【分类号】:TM614
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,本文编号:2468966
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