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針對目前風電場風速預(yù)測精度較低的問題，提出一種基于多尺度小波分解和時間序列法的混合風速預(yù)測模型，通過小波分解將風速非平穩(wěn)時間序列分解為不同尺度坐標上的平穩(wěn)時間序列，然后把分解后的各層序列重構(gòu)回原尺度，再應(yīng)用自回歸滑動平均模型對平穩(wěn)時間序列進行預(yù)測，最后通過疊加合成得出原始風速序列的預(yù)測值。同時在驗證時間序列模型有效性與模型選優(yōu)過程中，采用基于貝葉斯理論的SBC 定階準則，改善了以往模型定階準則的收斂特性。在算例分析中分別利用本文方法和常規(guī)預(yù)測法對實際風速分布特性進行預(yù)測分析，結(jié)果表明，本文方法對不平穩(wěn)風速序列的預(yù)測具有更高的預(yù)測精度和更強的適應(yīng)性。
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