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基于改进小波包算法的风电功率短期预测
摘要
风能作为一种清洁、可再生的能源，在现代社会中得到了广泛的应用。由于风速的不稳定性和不确定性，风电功率的预测对于风电场的运行管理和电力市场交易具有重要意义。本文基于改进小波包算法，对风电功率进行了短期预测。首先，对于实际的风电功率数据进行了预处理和特征提取；其次，采用小波包分解技术对原始数据进行分解预测，通过对小波包系数的选择和阈值的调整，提高了预测精度。最后，通过对比实验，证明了本文所提出的改进小波包算法对于风电功率预测的有效性和优越性。
关键词：风电功率预测；小波包分解；特征提取；阈值调整；预测精度
Abstract
Windenergy,asacleanandrenewableenergy,hasbeenwidelyusedinmodernsociety.Duetotheinstabilityanduncertaintyofwindspeed,thepredictionofwindpowerisofgreatsignificancefortheoperationandmanagementofwindfarmsandpowermarkettransactions.Basedontheimprovedwaveletpacketalgorithm,thispaperpredictstheshort-termwindpower.Firstly,theactualwindpowerdataispreprocessedandfeatureextracted.Secondly,theoriginaldataisdecomposedandpredictedbythewaveletpacketdecompositiontechnology.Thepredictionaccuracyisimprovedbyselectingthewaveletpacketcoefficientsandadjustingthethreshold.Finally,throughcomparativeexperiments,theeffectivenessandsuperiorityoftheimprovedwaveletpacketalgorithmforwindpowerpredictionareproved.
Keywords:windpowerprediction;waveletpacketdecomposition;featureextraction;thresholdadjustment;predictionaccuracy
一、引言
风能作为一种清洁、可再生的能源，得到了越来越广泛的应用。在全球范围内，越来越多的风电场被建设起来，波动性越来越大的风能资源也使风电功率预测在风电场的运行管理和电力市场交易中变得越来越重要。因此，风电功率预测也逐渐成为了一个热门的研究方向。
随着计算机技术和数据挖掘技术的不断发展，越来越多的预测方法被用于风电功率预测中。小波分析作为一种有效的信号分析方法，已经被广泛应用于风电功率预测中。小波包分解技术可以在频域和时域上同时进行信号分析，适用于分析具有不规则变化的非平稳时序信号，并具有较好的多分辨率分析能力。因此，小波包分解技术被广泛用于风电功率的短期预测中。
本文基于改进小波包算法，对风电功率进行了短期预测。首先，对于实际的风电功率数据进行了预处理和特征提取；其次，采用小波包分解技术对原始数据进行分解预测，通过对小波包系数的选择和阈值的调整，提高了预测精度。最后，通过对比实验，证明了本文所提出的改进小波包算法对于风电功率预测的有效性和优越性。
二、方法
2.1风电功率预测模型
本文采用小波包分解算法进行风电功率的预测。小波包分解算法是对原始数据进行小波分解，然后选取重要的小波包系数进行预测。整个预测过程包括两个阶段：训练阶段和预测阶段。
训练阶段：首先对原始数据进行小波包分解，选择重要的小波包系数，然后将选取的小波包系数用于构建模型。最后，通过交叉验证来选择最佳模型参数。
预测阶段：利用训练得到的模型对新的数据进行预测。具体过程是，将待预测的数据进行小波包分解，选取训练阶段得到的重要小波包系数，然后通过这些系数进行预测。
2.2特征提取
特征提取是将原始数据转换为数值特征的过程，这些特征可以捕捉到数据的主要特点。本文采用小波包分解方法对原始数据进行分解，然后选取不同的小波包系数作为特征，在此基础上，运用统计学方法如均值、方差、峰度和偏度等，进行特征提取。在本文的研究中，不同的小波包系数和不同的统计学特征被用来作为风电功率预测的特征。
2.3改进的小波包算法
本文采用改进小波包算法进行风电功率预测，该算法主要包括以下步骤：
（1）利用小波包分解对原始数据进行分解。
（2）选取重要的