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基于多尺度小波分解和时间序列解决风电场预测精度等问题
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2017-10-21
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针对目前风电场风速预测精度较低的问题，提出一种基于多尺度小波分解和时间序列法的混合风速预测模型，通过小波分解将风速非平稳时间序列分解为不同尺度坐标上的平稳时间序列，然后把分解后的各层序列重构回原尺度，再应用自回归滑动平均模型对平稳时间序列进行预测，最后通过叠加合成得出原始风速序列的预测值。同时在验证时间序列模型有效性与模型选优过程中，采用基于贝叶斯理论的SBC 定阶准则，改善了以往模型定阶准则的收敛特性。在算例分析中分别利用本文方法和常规预测法对实际风速分布特性进行预测分析，结果表明，本文方法对不平稳风速序列的预测具有更高的预测精度和更强的适应性。
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