针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法

资 源 简 介

针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法

详 情 说 明

针对风电场运行中的关键挑战——短期风速预测问题，本文提出了一种创新的组合预测方法。该方法的核心思路是将复杂风速信号分解为不同频域分量进行针对性处理，充分发挥各类预测模型的优势。

预测过程分为三个主要阶段：首先是信号分解阶段，采用db3小波基函数通过Mallat算法实施三层分解，将原始风速时间序列分解为低频近似分量和高频细节分量。这种分解方式能有效分离风速信号中的趋势性成分和随机波动成分。

第二阶段是针对不同特性的分量采用差异化预测策略。对于反映长期趋势的近似分量，采用基于粒子群算法优化的最小二乘支持向量机模型进行预测。PSO优化能自动寻找最优模型参数，克服了传统方法参数选择困难的缺陷；而对于高频细节分量，则选用自回归求和滑动平均模型，该模型对处理随机波动成分表现出色。

最后通过分量预测结果的线性叠加获得最终预测值。仿真实验验证表明，这种组合预测方法相比单一模型显著提高了预测精度，为风电场功率预测和调度决策提供了更可靠的技术支持。该方法的关键优势在于通过信号分解降低了预测难度，同时通过模型组合实现了优势互补。