风电功率GARCH预测模型的应用研究

《风电功率GARCH预测模型的应用研究》是一篇关于风电功率预测的学术论文，全文共8页。该研究针对风电功率的波动性和不确定性问题，提出并应用了GARCH（广义自回归条件异方差）模型进行预测分析。风电作为可再生能源的重要组成部分，其功率输出受风速、天气变化等多方面因素影响，具有较强的随机性和非平稳性。因此，准确预测风电功率对于电网调度、能源管理以及电力市场运行具有重要意义。

文章首先介绍了风电功率的基本特征及其预测的难点，随后详细阐述了GARCH模型的理论基础和建模方法。GARCH模型在金融领域被广泛用于描述时间序列数据的波动性，而本文将其引入风电功率预测中，旨在捕捉风电功率变化的动态特性。通过构建合适的GARCH模型，可以更精确地预测风电功率的短期变化趋势，提高预测精度。

研究还对实际风电场的数据进行了实证分析，比较了GARCH模型与其他传统预测方法的性能差异。结果表明，GARCH模型在处理风电功率的非线性和波动性方面表现出良好的适应性和准确性。此外，文章还探讨了模型参数优化、数据预处理及模型验证等方面的问题，为后续研究提供了参考。

综上所述，《风电功率GARCH预测模型的应用研究》为风电功率预测提供了一种新的思路和方法，有助于提升风电接入电网的稳定性和可靠性，对推动可再生能源的发展具有积极意义。