《表1 不同滞后数预测均值和误差值Tab.1 Prediction of mean and error values for different lag value》

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《在线自适应LASSO罚向量自回归模型的风电功率预测》

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自适应LASSO-VAR模型在进行预测之前，分别在不同滞后数和不同数据长度下进行训练，两种条件:1) 滞后数分别为1、2、3、4，数据长度为2016年1月的时间步长；2) 数据长度分别为500、1 000、4 000、8 000、12 000，滞后数设为1。求解上述两种条件下22个风电场自适应LASSO-VAR模型的预测结果，结果如表1、2所示。