基于Mallat变换的时间序列模型在短期风速预测中的应用

短期风速预测对风电并网发电系统的运行具有重要的意义。为了提高风电场短期风速预测的精度,提出了基于Mallat变换的时间序列模型应用于风电场的短期风速预测。首先利用二进正交Mallat算法将随机非平稳原始风速序列进行多层分解和单层重构,分离出高频信息和低频信息;然后对分离出来的信息进行回归分析,分别建立ARMA-ARIMA模型进行预测;最后将预测结果进行叠加,得到原始序列的预测值。通过实例数据验证分析,结果表明该模型可以有效提高预测的精度,有一定的实用价值。