单机风电机组功率时间序列的相关性：一种数据驱动建模方法

风电场可视为复杂系统，一方面与天气的非线性、随机特性相耦合，另一方面受到监控机制的强烈影响。当今此背景下的一个关键问题是风能作为具有额外非平稳特性的间歇性可再生资源的可预测性。在此背景下，我们分析了一座海上风电场为期一年、时间分辨率为10分钟的功率时间序列测量数据。应用去趋势波动分析，我们刻画了功率时间序列的自相关性，发现其赫斯特指数处于持续性区间且具有交叉行为。为丰富复杂大型风能系统的建模视角，我们建立了功率时间序列的随机简化模型。观测到的两个主导发电阶段之间的转换由双稳态确定性分量反映，而相关随机波动则解释了所识别的持续性。该模型成功定性地再现了若干经验特征，如自相关函数与双峰概率密度函数。