基于多尺度小波分解和時(shí)間序列解決風(fēng)電場(chǎng)預(yù)測(cè)精度等問(wèn)題
資料介紹
針對(duì)目前風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速預(yù)測(cè)精度較低的問(wèn)題,提出一種基于多尺度小波分解和時(shí)間序列法的混合風(fēng)速預(yù)測(cè)模型,通過(guò)小波分解將風(fēng)速非平穩(wěn)時(shí)間序列分解為不同尺度坐標(biāo)上的平穩(wěn)時(shí)間序列,然后把分解后的各層序列重構(gòu)回原尺度,再應(yīng)用自回歸滑動(dòng)平均模型對(duì)平穩(wěn)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè),最后通過(guò)疊加合成得出原始風(fēng)速序列的預(yù)測(cè)值。同時(shí)在驗(yàn)證時(shí)間序列模型有效性與模型選優(yōu)過(guò)程中,采用基于貝葉斯理論的SBC 定階準(zhǔn)則,改善了以往模型定階準(zhǔn)則的收斂特性。在算例分析中分別利用本文方法和常規(guī)預(yù)測(cè)法對(duì)實(shí)際風(fēng)速分布特性進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,結(jié)果表明,本文方法對(duì)不平穩(wěn)風(fēng)速序列的預(yù)測(cè)具有更高的預(yù)測(cè)精度和更強(qiáng)的適應(yīng)性。
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