wind power forecasting
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풍력의 대규모 도입은 일정 및 파견 결정을 내릴 때 풍력 발전의 다양성과 불확실성을 다루어야 할 전력 시장 및 전력 시스템 운영자에게 여러 가지 과제를 야기합니다.
이 연습의 목적은 풍력 발전물 1, 2 및 3 시간 앞서는 풍력 발전 예측을위한 적응 모델을 개발하는 것입니다. 우리는 시간당 평균 풍력 측정 및 일기 예보 (1 시간, 2 시간 및 3 시간 앞서 온도, 풍속 및 풍선 예측 포함)를 처분했습니다.
먼저 파워 곡선 의 추정에 기초하여 다변량 모델을 고려해야한다. 둘째, 간단한 ARIMA (1,1,1) 모델을 구현해야합니다. 셋째, 우리는 Arima (1,1,1) -garch (1,1) 모델을 고려할 때, 우리는 잔차를 예측하기 위해 Garch 모델을 사용합니다.
분석 절차는 Arima, Arma-Garch 및 Arima-Garch 모델에서 일관성을 유지해야합니다. 모델은 처음에 1999 년에 걸친 전체 데이터 세트에 적합해야합니다. 그 결과, 롤링 예측 접근법이 사용되어야하며, 이는 지난 1.5 년 동안 모델을 적합합니다. 지나치게 충분하고 계산적으로 너무 무겁을 수 있습니다.
모든 세부 사항은 Wind power forecasting - report.pdf . 이 방법은 R 및 Python 으로 구현됩니다
