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[yada]

Ich möchte zwei Forecasts kombinieren. Bei den beiden Forecasts handelt es sich um Windenergievorhersagen in stündlicher Auflösung, in der Regel wechselt sich die Qualität der Performance der beiden Forecasts. Bestimmte Saisonalitäten oder ähnliches konnte ich in meiner explorativen Datenanalyse nicht erkennen. Klassische Kombinationsverfahren wie der einfache Durchschnitt oder auch Varianz-Kovarianz Verfahren gibt es und sie führen in meinem Fall auch meistens zu besseren Forecasts im allgemeinen, d.h. ich bin näher am tatsächlichen Wert.

Jetzt habe ich die Möglichkeit noch Wetterdaten in meiner Kombination zu berücksichtigen. Diese Wetterdaten werden sehr wahrscheinlich auch für die zwei Windenergievorhersagen verwendet, wissen tue ich es aber nicht. Ich betrachte die beiden Windenergievorhersagen als Black Boxes. DieWetterdaten haben natürlich andere Einheiten als die Windenergievorhersagen. Ich müsste jetzt quasi alle Daten standardisieren. Reicht es, wenn ich alle Daten zwischen 0 und 1 skaliere, indem ich den Min bzw Max Wert einer Zeitreihe als Grundlage nehme, oder habe ich in meinem Vorgehen einen Denkfehler?

Vielen Dank!

Nochmal die Übersicht aller Daten:

• Tatsächliche Windenergieproduktion: MWh
• Produktionsvorhersage 1: MWh
• Produktionsvorhersage 2: MWh
• Temperatur: C°
• Luftdruck: hPA
• Windgeschwindigkeit: m/s