采用有条件投资组合方法的主要风力涡轮机

（8） 和（9），我们现在可以计算条件收益率r（q，τ，S（q）（t）），风险r（q，τ，S（q）（t））和风险收益率/r是状态Sq（t）的函数，即q和τ的值。结果如图4所示，其中q和r的范围在1到10之间。需要注意的是，在风电场状态S（q）（t）内，条件风险回报率随q和τ变化很大。因此，一个可能的最优投标策略是考虑q和τ的哪个值产生最大比率。图5对两个特定的S（q）（t）值详细说明了最佳风险回报率对风电场状态的敏感性：对于S（q）=106.3，风险回报商的最大值为qmax=1和τmax=1（红色项目符号），对于S（q）=218.2，风险回报商的最大值为qmax=10和τmax=4（蓝色项目符号）。图6显示了本研究中分析的风电场中所有可能状态的最佳值qmax和τmax的时间序列。qmax的值的范围从1到10。对于非常弱的风（小的S值，频谱左侧）或阵风（大的S值，频谱右侧），可获得最低值（通常qmax=1,2或3）。这很容易解释：两种极端情况是风力涡轮机更同步的情况，因此大多数方差已经包含在第一个特征模式中，对应于qmax的最低值。在风速的中间范围内（以及S状态），风电场的异质性要大得多，因此需要高阶本征模式来解释功率输出的可变性，从而产生更大的qmax值。至于τmax，其变异性要大得多，从一个到几百个不等。

τmax的值Schosen是在数值上最大化风险回报率绝对值的值。对于τ的其他值，给定状态S的风险回报率是否大致相同仍需研究。5.结论和讨论在本文中，我们扩展了标准投资组合分析，引入了系统当前状态下的最大风险回报率，并将其应用于一个风电场，同时考虑了观测到的风速场。对于每个已定义的风电场状态，相应的最佳风险回报率会产生特定的时滞（τ），从而给出进行功率输出预测的最佳时间范围。我们的结果证明，根据风速场的当前状态选择预测范围是明智的，而不是像标准做法那样对其进行筛选。因为，正如我们所知，独立于风场的当前状态，对预测的时滞进行筛选，可能会导致低估给定预期收益的风险水平，或高估给定预期风险的收益水平。我们推测，这种对系统状态的依赖性是由于风速场[2,7]的非平稳性和相互影响性，不仅在一个WEC，而且在整个倒带公园的水平上。因此，在处理非平稳和间歇性数据集的其他情况下，例如在大脑研究和金融中常见的情况下，这种程序可能会有所帮助。我们的结果得出了两个重要结论。

首先，可以采用条件投资组合方法来推导其他更复杂的风险度量，例如总功率输出的风险值[10]。其次，上述风电场状态的时间演变，在适当反映此处关注的物理情况的同时，可以在其他地方进行更深入的详细研究，尤其是与风电场的（非）平稳特性以及其在不同时间尺度上增量的可能间歇性有关的内容。根据结果，已经成功应用于输出功率和其他WEC属性的朗之万方法[2,11]可能会进一步深入了解风电场的演变。这些和其他问题将在其他地方解决。感谢作者感谢Philip Rin，Joao P.da Cruz进行了有益的讨论，并感谢GENERG，SA。用于提供原始数据。作者感谢Fundac,ao para a Ci^encia e a Tecnologia根据PEst OE/FIS/UI0618/2011、PEst OE/MAT/UI0152/2011、FCOMP-01-0124-FEDER016080、SFRH/BPD/65427/2009（FR）和SFRH/BD/86934/2012（TS）提供的财务支持。PGL感谢德国环境部的财政支持（0325577B）。参考文献[1]文建，郑Y和东汉，可再生和可持续能源评论13（9）2485-24942009。[2] P.米兰、M.瓦克特、J.佩克、菲斯。牧师。莱特。110, 138701 (2013).[3] 李国强、史俊杰和曲X，能源36（8）4686-4700，2011。[4] H.Markovitz，《金融杂志》7（1）77-911952年。[5] F.Roques和C.Hiroux和M.Saguan，能源政策38（7）3245-32562010。[6] L.Kitzing，能源64 495-505，2014年。[7] P.G.Lind、M.W¨achter和J.Peinke，“重建风力涡轮机中扭矩的间歇性动力学”，2014年提交。[8] V.V.洛佩斯、T.斯科尔斯、A.埃斯坦奎罗和A.Q。

Novais，“利用马尔可夫链模型分析风力发电时间序列”，环境与电气工程（EEEIC），2012年第11届国际会议，第770-775页，2012年。[9] T.Scholz，V.V.Lopes，A.Estanqueiro，能源67（0），557-5682014。[10] Jacques Longerstaey和Peter Zangari，RiskMetrics技术文件（纽约摩根担保信托公司，第四版，1996年）。[11] F.Raischel，T.Scholz，V.V.Lopes和P.G.Lind，Phys。牧师。E 88 042146（2013年）。