Wind Power Forecasting Based on Time Series Autoregressive Moving Average Model Taking into Account the Effect of Wind Speed Dispersion

2026

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.30919/ee2025
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The increasing penetration of wind power into modern power systems introduces operational challenges due to the inherent variability and uncertainty of wind-driven generation.This study aims to develop and validate a probabilistically consistent short-term wind power forecasting framework that explicitly accounts for wind speed dispersion and forecast uncertainty.The scientific novelty of