wind power forecasting

動機

風力發電的大規模引入會給電力市場和電力系統運營商帶來許多挑戰，他們在製定計劃和調度決策時必須應對風能發電的可變性和不確定性。

這項練習的目的是開發自適應模型，以預測風電場的1、2和3小時。我們可以掌握風力測量和天氣預報的小時平均值（包括1小時，2小時和3小時的溫度，風速和風向預測）。

模型

我們將根據功率曲線的估計來考慮一個多元模型。其次，我們將實施直接的Arima（1,1,1）模型。第三，我們將考慮考慮Arima（1,1,1）-garch（1,1）模型，我們將使用GARCH模型來預測殘差。

過程

在Arima，Arma-Garch和Arima-Garch模型中，分析程序應保持一致。這些模型最初應安裝在整個1999年的數據集中。隨後，應採用滾動預測方法，並將模型適合前1。5年。它可能是過度充滿的，並且計算過多。

所有詳細信息都在Wind power forecasting - report.pdf 。這些方法在R和Python中實現