序列视角下的短期风功率渐进式预测方法

打开文本图片集

摘 要：针对短期风功率预测现有预测方法缺少对序列子过程时延相似性的考虑、预测结果受制于序列分解效果以及预测精度低等问题，提出基于小波软阈值去噪（WSTD）和改进Autoformer的组合预测方法。首先，使用小波软阈值去噪对原始数据进行预处理，减少噪声对预测精度的影响；其次，将具有自相关机制的Autoformer模型应用于短期风功率预测，在序列视角下挖掘周期依赖关系；最后，基于多级离散小波变换构建深度分解架构对Autoformer模型进行改进，提高Autoformer模型对复杂时间模式的分解能力。（剩余18477字）