wind power forecasting
1.0.0
風力発電の大規模な導入は、スケジューリングと派遣の決定を行う際に風力発電の変動と不確実性に対処しなければならない電力市場および電力システムオペレーターに多くの課題を引き起こします。
この演習の目的は、風力発電1、2、および3時間の予測のための適応モデルを開発することです。風力発電の測定値と気象予測の時間平均（1時間、2時間、3時間の温度、風速、風向の予測を含む）があります。
まず、パワーカーブの推定に基づいて多変量モデルを検討します。第二に、簡単なArima（1,1,1）モデルを実装します。第三に、 Arima（1,1,1）-Garch（1,1）モデルを考慮して、残差を予測するためにGarchモデルを使用します。
分析手順は、Arima、Arma-Garch、およびArima-Garchモデル全体で一貫性を維持するものとします。モデルは最初に1999年に及ぶデータセット全体に適合するものとします。その後、前の1。5年のモデルに適合するローリング予測アプローチが採用されます。それは非常に重く、計算上重すぎるかもしれません。
すべての詳細はWind power forecasting - report.pdf 。メソッドはRおよびPythonに実装されています
