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摘要
依据风功率历史数据建立自回归移动平均(ARMA)模型,其次建立广义自回归条件异方差(GARCH)模型消除风电功率预测误差的条件异方差特性,形成ARMA-GARCH复合预测模型;又进一步在此基础上针对预测误差尖峰轻尾的统计特性,运用区别于其他概率密度分布具有较大优点的改进广义误差分布(generalized error distribution,GED)模型,提出对风电功率预测误差进行分层的观点,并对处于不同情况下的预测误差给予对应的补偿方案,最后通过实例计算证明本文方案对改善风电功率预测精度的有效性。
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单位华北电力大学; 新能源电力系统国家重点实验室
