基于多尺度小波分解和时间序列法的风电场风速预测

《基于多尺度小波分解和时间序列法的风电场风速预测》是一篇关于风速预测方法的研究论文，文章共6页。该研究针对风电场风速预测的复杂性和不确定性问题，提出了一种结合多尺度小波分解与时间序列分析的方法，以提高预测精度和可靠性。

在风电场运行中，风速的准确预测对于电力系统的稳定性和经济性具有重要意义。然而，由于风速数据具有非线性、时变性和随机性的特点，传统的单一预测方法难以满足实际需求。为此，本文引入了多尺度小波分解技术，将原始风速数据分解为不同尺度的子序列，从而提取出不同时间尺度下的特征信息。

随后，采用时间序列分析方法对各个尺度的子序列进行建模和预测。这种方法能够有效捕捉风速数据中的趋势变化和周期性特征，提升预测模型的适应能力。通过将多尺度小波分解与时间序列法相结合，该研究构建了一个更加全面和精确的风速预测模型。

文章还对所提出的算法进行了实验验证，并与传统的时间序列预测方法进行了对比分析。结果表明，该方法在预测精度和稳定性方面均优于传统方法，具有较高的应用价值。

此外，该研究还探讨了多尺度小波分解参数的选择对预测效果的影响，以及不同时间序列模型在不同尺度下的适用性。这些研究成果为风电场风速预测提供了新的思路和技术支持，有助于推动可再生能源领域的进一步发展。

总之，《基于多尺度小波分解和时间序列法的风电场风速预测》是一篇具有理论深度和实践意义的研究论文，为风电场风速预测提供了创新性的解决方案。