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精準(zhǔn)的風(fēng)速預(yù)測(cè)對(duì)于降低風(fēng)功率波動(dòng)對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定性的影響具有重大意義。為此，基于時(shí)間序列分析方法中的自回歸差分移動(dòng)平均模型（auto regressive integrated moving average，ARIMA）和廣義自回歸條件異方差模型（generalized autoregressive conditionally heteroscedastic， GARCH），對(duì)風(fēng)速建立ARIMA-GARCH模型。并從實(shí)際經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，充分考慮風(fēng)速自身高低及風(fēng)速變化率對(duì)條件方差的影響，利用模糊理論、風(fēng)速概率分布特性及相關(guān)性分析等方法，對(duì)GARCH模型中的條件方差進(jìn)行加權(quán)混合修正，使其更加符合實(shí)際情況。此方法預(yù)測(cè)機(jī)理清楚，能夠反映客觀世界動(dòng)態(tài)過(guò)程，揭示風(fēng)速變化的客觀規(guī)律，并且，僅通過(guò)少量歷史數(shù)據(jù)，便可快速實(shí)現(xiàn)超短期內(nèi)風(fēng)速的點(diǎn)預(yù)測(cè)與區(qū)間預(yù)測(cè)。最后，通過(guò)中國(guó)甘肅氣象站觀測(cè)的風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行了詳細(xì)的算例分析，驗(yàn)證了上述方法的可行性及有效性。
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