基于在线LASSO VAR和EGARCH模型的风场功率集成概率预测

作者：王鹏; 李艳婷^*; 张宇

来源：上海交通大学学报, 2023, 57(07): 845-858.

DOI：10.16183/j.cnki.jsjtu.2021.377

• 在线LASSO VAR
• 异方差
• 指数条件异方差模型
• 概率预测

由于风速波动性大，风力发电往往呈现一定的不确定性.传统风能预测模型以均值为0、方差固定的正态分布度量不确定性，但方差可能随时间变化，即具有异方差性.为提升预测精度，基于在线最小绝对收缩和选择算子的向量自回归(LASSO VAR)和指数自回归条件异方差(EGARCH)模型，提出一种考虑异方差性的风场级功率集成概率预测模型.首先使用在线LASSO VAR模型预测风力机的有功功率，再利用自回归条件异方差检验验证残差的异方差性，并利用信息冲击曲线和动态显著线评估正负残差对未来条件方差的不对称影响.然后针对异方差性和不对称性，使用EGARCH模型对单风力机有功功率的残差进行预测，得到有功功率的条件方差.最后，考虑各风力机有功功率的相关性，将风场中各风力机的有功功率求和，得到整个风场总有功功率的概率预测结果.将该方法应用于中国华东某地风场，验证了该模型能有效提高预测精度.

• 出版日期2023
• 单位上海交通大学