风电功率GARCH预测模型应用研究.pdf

第39卷 第5期 电力 系统保护与控制 、，ol_39NO．5 2011年3月 1Et PowerSystem ProtectionandControl Mar．1，2011 风 电功率 GARCH预测模型的应用研究 周 晖，方江晓，黄 梅 (北京交通大学电气工程学院，北京 100044) 摘要：根据风速变化的特点，选择了适于描述波动变化特性时间序列的 GARCH方法 分析风速小时变化曲线的残差项，发 现其存在着ARCH效应，满足ARCH的建模条件 。采用美国夏威夷岛La1amilO的风速数据，建立了ARCH和GARCH风速变 化时间序列模型，预测 目的日逐点预测误差的平均值为25．1％。经过与ARIMA算法的比较，预测的精度有所提高。运用风电 机组出力与风速的关系，转换后得到了所需要的风电机组出力。对集群性不同的时间序列进行了多次数值计算，发现GARCH 模型对波动性序列具有更好的适应性。 关键词：风速预测；风电功率；时间序列；GARCH；波动集群性 ApplicationresearchofwindpowerforecastingmodelGARCH ZHOUHui，FANGJiang—xiao，HUANG Mei (SchoolofElectricalEngineering，BeOingJiaotongUniversity，Beijing100044，China) Abstract：Consideringthevraiationcharacteristicsofwindspeedeurves，weselectedtheGRACH approach，whichhasexcellent advantageintracingthevarimionofthosefluctuatedtimeseries．Basedonthena alysisofthoseerrorentriesofhourlywindspeed curves，itisfoundthattheARCH effectdoesexist，whichmeansthattheseriesmeetstherequirementofconstructinghteARCH mode1．WiththedatafromHawaiiIslnadLalamilo，America，theARCHandGAR CHmodelwhichreflectthewindspeedvariation arebuiltandtheaveragepoint—by-point forecastingerroronthe naticipateddayis25．1％．CompraedwiththeresultbyARIM_A approach，thepredicationprecisionhasbeenimproved．W ithhelpoftheequationbetweenwindturbineoutputnadwind speed，the neededwind utrbineoutputiseasilygottenafterrtansformation．Finally，amountofnumericalcalculationregradingthosetimesseries withdifferentvolatilityclusteringshowthatGARCHhasbeReradaptabiliyttofluctuationsequences． Keywords：windspeedforecasting；wind power；timeseries；GARCH；volatilityclusteringoffluctuatedsequences 中图分类号： TM715 文献标识码：A 文章编号： 1674-3415(2011)05—0108—07 比较准确的预测，则有利于电力系统调度部门制定 0 引言 调度计