采用小波变换对风电功率进行分解，对风电功率进行短期预测

资 源 简 介

采用小波变换对风电功率进行分解，对风电功率进行短期预测

详 情 说 明

小波变换在风电功率预测中的应用为可再生能源管理提供了重要工具。这种方法的核心在于将复杂的风电功率信号分解为不同频段的分量，从而更好地捕捉其内在规律。

首先通过小波变换将原始风电功率时间序列分解为近似部分和细节部分。近似部分反映功率变化的整体趋势，而细节部分则包含高频波动信息。这种多分辨率分析能够有效分离信号中的确定性成分和随机噪声。

针对分解后的各分量，采用ARMA模型进行独立建模预测。ARMA模型的自回归和移动平均特性特别适合处理具有时间相关性的信号分量。对于近似部分，主要捕捉长期趋势；对于细节部分，则着重描述短期波动特征。

最后将各分量的预测结果进行重构，得到完整的功率预测值。这种方法相比直接对原始序列建模具有明显优势：一方面降低了建模难度，另一方面提高了预测精度，特别是对于具有明显波动特性的风电功率数据。

实际应用中需要注意小波基函数的选择、分解层数的确定以及ARMA模型阶数的优化。合理配置这些参数能显著提升预测性能，为电网调度提供更可靠的决策依据。