【摘 要】
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随着世界上风力发电的快速发展,风电在电网中所占的比例不断增大。然而,准确的风速预测仍然是目前大规模的风力发电的一个挑战。因此,准确地预测风速对于风力发电、实现电力系统的优化运行和调度是非常重要的。自回归求和移动平均时间序列模型(ARIMA模型)可以通过对原序列的差分得到平稳的时间序列,相应的非线性时间序列的建模方法,广义自回归条件异方差模型(GARCH模型)在ARIMA模型的基础上,考虑了预测残差
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随着世界上风力发电的快速发展,风电在电网中所占的比例不断增大。然而,准确的风速预测仍然是目前大规模的风力发电的一个挑战。因此,准确地预测风速对于风力发电、实现电力系统的优化运行和调度是非常重要的。自回归求和移动平均时间序列模型(ARIMA模型)可以通过对原序列的差分得到平稳的时间序列,相应的非线性时间序列的建模方法,广义自回归条件异方差模型(GARCH模型)在ARIMA模型的基础上,考虑了预测残差的条件异方差,增加了条件方差方程,而滚动灰色模型(RGM模型)是在灰色建模的基础上,不断引入新数据的同时
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