基于小波变换和支持向量机的风电功率爬坡事件识别与预测

《基于小波变换和支持向量机的风电功率爬坡事件识别与预测》是一篇关于风电功率变化特征分析的研究论文，全文共6页。文章主要探讨了如何利用小波变换和支撑向量机技术对风电功率爬坡事件进行识别与预测。风电功率的波动性较强，而爬坡事件是影响电网稳定运行的重要因素之一，因此对其准确识别和预测具有重要意义。

在研究中，作者首先介绍了风电功率爬坡事件的基本概念及其对电力系统的影响。随后，文章详细阐述了小波变换在信号处理中的应用，包括多尺度分解和重构过程，用于提取风电功率数据中的关键特征。通过小波变换，可以有效分离出不同时间尺度下的功率变化趋势，为后续的分类和预测提供可靠的数据支持。

在特征提取的基础上，文章引入了支持向量机（SVM）作为分类模型，用于判断是否发生爬坡事件。SVM能够有效地处理高维数据，并在有限样本条件下保持较高的分类精度。通过对历史风电功率数据的训练和测试，作者验证了该方法在识别爬坡事件方面的有效性。

此外，文章还探讨了模型的预测能力，通过对比不同参数设置下的预测结果，优化了模型的性能。研究结果表明，结合小波变换和SVM的方法在风电功率爬坡事件的识别与预测方面具有良好的应用前景。

综上所述，本文提出了一种有效的风电功率爬坡事件识别与预测方法，为风电并网和电力系统调度提供了理论依据和技术支持，对于提高风电利用率和电网稳定性具有重要的现实意义。