基于小波分解与重构的时间序列风速预测方法

摘要

本发明公开了一种基于小波分解与重构的时间序列风速预测方法，属于输配电技术领域，目的是改进原有的风速预测方法，提高风速预测精度，其技术方案是，所述方法通过小波变换的时间‑频率局域分析方法，对历史风速序列进行分解与重构，将原始风速序列分解为低频和高频部分，最后分别对分解与重构后的高频和低频序列建立时间序列模型，合成各个预测结果得到原始风速的预测值。本发明充分挖掘风速序列的内在联系，揭示序列在不同尺度上的时频特征，在此基础上，建立适当的时间序列模型。实验结果表明，本方法要优于单纯传统ARMA的预测方法，并且具有更高的预测精度。

主权项

一种基于小波分解与重构的时间序列风速预测方法，其特征在于：通过对待预测风电场所收集的历史风速数据序列利用小波变换的时间‑频率局域分析方法，进行小波分解，将历史风速序列分解为低频序列部分和高频序列部分；然后分别对低频序列部分、高频序列部分建立基于自回归滑动平均法的风速时间序列模型，根据建立的模型分别计算下一时间的低频序列部分、高频序列部分预测值，利用小波变换的时间‑频率局域分析方法，对下一时间的低频序列部分、高频序列部分预测值进行小波重构合成得到下一时间的风速序列预测值。