基于虚拟预测与小波包变换的风电功率组合预测

《基于虚拟预测与小波包变换的风电功率组合预测》是一篇关于风电功率预测方法的研究论文，全文共6页。文章主要探讨了如何结合虚拟预测技术和小波包变换方法，以提高风电功率预测的准确性。随着可再生能源的快速发展，风力发电在能源结构中的比重不断增加，而风电功率的不确定性对电网调度和运行带来了挑战。因此，准确的风电功率预测成为研究的热点。

该论文首先介绍了虚拟预测的基本原理，这是一种通过构建虚拟数据来增强模型泛化能力的方法。虚拟预测可以有效弥补实际数据不足或分布不均的问题，从而提高预测模型的稳定性。接着，文章详细描述了小波包变换的应用，这是一种信号处理技术，能够将风电功率时间序列分解到不同频段，提取出不同尺度下的特征信息，有助于捕捉风电功率变化的复杂模式。

论文的核心内容是将虚拟预测与小波包变换相结合，构建一种新的风电功率组合预测模型。该模型利用小波包变换对原始数据进行多尺度分解，并在每个尺度上应用虚拟预测技术，最后通过加权融合的方式得到最终的预测结果。实验部分采用实际风电场的数据进行验证，结果表明该方法在预测精度和稳定性方面优于传统的单一预测方法。

文章还讨论了该方法的适用范围和潜在改进方向，指出未来可以进一步优化虚拟数据生成策略，或者引入其他机器学习算法提升预测性能。总体而言，这篇论文为风电功率预测提供了一种有效的组合方法，具有一定的理论价值和实际应用意义。