[发明专利]基于小波分解与重构的时间序列风速预测方法在审
申请号: | 201610845639.9 | 申请日: | 2016-09-24 |
公开(公告)号: | CN106384170A | 公开(公告)日: | 2017-02-08 |
发明(设计)人: | 赵征;王晓亮;张亚刚;勾海芝 | 申请(专利权)人: | 华北电力大学(保定) |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06 |
代理公司: | 石家庄君联专利代理事务所(特殊普通合伙)13125 | 代理人: | 高宝新 |
地址: | 071003 河*** | 国省代码: | 河北;13 |
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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。 | ||
搜索关键词: | 基于 分解 时间 序列 风速 预测 方法 | ||
【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。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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