基于小波理论的风电功率实时协同预测研究

《基于小波理论的风电功率实时协同预测研究》是一篇关于风力发电功率预测的学术论文，全文共6页。该研究主要探讨了如何利用小波理论对风电功率进行实时协同预测，以提高风电预测的准确性和稳定性。

风电作为可再生能源的重要组成部分，其功率输出具有显著的波动性和不确定性，这对电网调度和能源管理提出了严峻挑战。因此，准确预测风电功率对于优化电力系统运行、提升能源利用效率具有重要意义。本文通过引入小波理论，对风电功率的时间序列数据进行分解与重构，提取出不同尺度下的特征信息，从而实现更精确的预测。

小波变换因其良好的时频局部化特性，在信号处理领域被广泛应用。本文将小波理论应用于风电功率预测中，结合时间序列分析方法，构建了一个基于小波变换的协同预测模型。该模型能够有效捕捉风电功率变化的非线性特征，提高预测结果的可靠性。

研究过程中，作者采用了实际风电场的数据进行实验验证，并与其他传统预测方法进行了对比分析。结果表明，基于小波理论的预测方法在精度和稳定性方面均优于传统方法，特别是在处理复杂气象条件下的风电功率预测时表现出明显优势。

此外，该研究还提出了实时协同预测的概念，强调在风电功率预测中需要考虑多个因素的相互作用，如风速、温度、湿度等环境变量。通过多源数据融合，进一步提升了预测模型的适应能力和预测效果。

综上所述，《基于小波理论的风电功率实时协同预测研究》为风电功率预测提供了一种新的思路和方法，对推动风电产业的发展和电力系统的智能化管理具有重要的参考价值。