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精準的風速預測對于降低風功率波動對電網穩定性的影響具有重大意義。為此，基于時間序列分析方法中的自回歸差分移動平均模型（auto regressive integrated moving average，ARIMA）和廣義自回歸條件異方差模型（generalized autoregressive conditionally heteroscedastic， GARCH），對風速建立ARIMA-GARCH模型。并從實際經驗出發，充分考慮風速自身高低及風速變化率對條件方差的影響，利用模糊理論、風速概率分布特性及相關性分析等方法，對GARCH模型中的條件方差進行加權混合修正，使其更加符合實際情況。此方法預測機理清楚，能夠反映客觀世界動態過程，揭示風速變化的客觀規律，并且，僅通過少量歷史數據，便可快速實現超短期內風速的點預測與區間預測。最后，通過中國甘肅氣象站觀測的風速數據進行了詳細的算例分析，驗證了上述方法的可行性及有效性。
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