《表2 风电预测误差与风电波动量在不同时间段内的相关性系数》

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《考虑异方差效应的风电不确定性建模及其在调度中的应用》

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针对上述非线性相依性特征，现有研究常采用核密度估计及Copula理论分别对边缘分布和相依性进行分析。然而此类方法一般假设随机变量的分布特性及相依性结构不随时间发生变化，仅考虑了分析对象的静态分布特性。但由附录A图A1（b）及表2可以看出，A和B这2个不同时间段内，风电出力的波动水平与预测误差的相关性具有显著差别，这说明二者的相关性具有较强的时变特性；而由图A1(b）可以看出，二者的方差也呈现出极强的时变特性，可推测二者均存在异方差效应[31]，为了对异方差效应的存在性做进一步证明，本文引入ARCH-LM(autoregressive conditional heteroskedasticityLagrange multiplier）检验。