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Optimisation of time window size for wind power ramps prediction

机译：优化风窗预测的时间窗口大小

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A new long-term wind power prediction approach based on time windows is proposed to improve the accuracy and efficiency of wind power ramp prediction. An optimisation model is built to select the optimal time window size which is the key point of the wind power forecasting. First, a swinging door algorithm is applied to identify historical ramp events, and historical data is divided into several sections by assumed time window size. Then, windows are classified into ramp windows and non-ramp windows, and the non-ramp data of ramp windows is required to be minimal. The variables, parameters, and constraints of the model are investigated in the study, and a kind of genetic algorithm is utilised to achieve the optimal solution. The model presented in this study is validated by the study case of actual wind farms, and evaluation and discussion demonstrate the validity of the proposed approach.
机译：为了提高风电斜率预测的准确性和效率，提出了一种新的基于时间窗的长期风电预测方法。建立优化模型以选择最佳时间窗口大小，这是风能预测的关键点。首先，应用旋转门算法来识别历史斜坡事件，然后根据假定的时间窗口大小将历史数据分为几个部分。然后，将窗口分为斜坡窗口和非斜坡窗口，并且要求斜坡窗口的非斜坡数据最小。研究了模型的变量，参数和约束条件，并利用一种遗传算法获得了最优解。通过实际风电场的研究案例验证了本研究中提出的模型，并且评估和讨论证明了该方法的有效性。

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