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时间序列 自回归滑动平均模型 已有1人参与
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本文基于风电场风速历史数据，根据文献[15]（文献[15]也没有给出（9）式的最早出处，即没有给出（9）成立的统计学上严格推导！而且文献[15]也只是引用了IEEE Transactions on Power systems上的两篇论文，这两篇论文也好像没有给出（9）式成立的统计“证明”）中提出的方法获得风速序列场景。首先通过自回归滑动平均（auto regressive moving average，ARMA）模型和Monte Carlo方法来模拟风速误差，采用的误差模型如下式所示： 式中： 为t时段内风速的误差； 服从正态分布 的随机变量；A和B为相关参数。然后将得到的风速误差序列与历史风速结合得到某一场景下各时段的风速，进而通过不断重复以上过程生成N个未来t个时段的风速序列场景。 （这里，有几个问题是没有解决的：1.对给定数据是否可以用时间序列表示，特别是是否可用ARMA（p,q）模型表示没有进行统计推断，模型的两个阶数就想当然地都选择为1；2.模型的噪声项中时间序列 的正态性也没有经过统计推断，这两点使得本文的研究的理论基础丧失！） 我应该怎么回答呢？ |
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