基于贝叶斯随机波动模型的短期风速预测

发布时间：2019-07-22 07:55

【摘要】：提出一种基于随机波动(SV)模型的短期风速预测方法。该方法引入贝叶斯推理以解决SV参数的估计问题,并以我国西北某风电场实采风速数据作为样本,建立标准SV模型和某一参数服从t分布的SV-t模型。对所建模型与标准广义自回归条件异方差(GARCH)模型的预测能力做了综合比较分析。算例表明:SV模型不但参数辨识简便易行,而且更适合于描述风速序列的波动性。
【图文】：

11期汤鑫等：基于贝叶斯随机波动模型的短期风速预测 223914「 而SV模型可刻画出风速时间序列的方差时变性。基A 于标准SV模型构建的动态波动曲线如图4所示。i .8-—头际值 ||u2oL°—SV-<模型预测值 3□‘标准sv模型预测值\丨\ Si5-。。。e。6-一标准搤_型预测值砧 fllh1^1f05]°咖I520^ 。p菏渫，

本文编号：2517474