序列視角下的短期風功率漸進式預測方法

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摘 要：針對短期風功率預測現(xiàn)有預測方法缺少對序列子過程時延相似性的考慮、預測結果受制于序列分解效果以及預測精度低等問題，提出基于小波軟閾值去噪（WSTD）和改進Autoformer的組合預測方法。首先，使用小波軟閾值去噪對原始數(shù)據(jù)進行預處理，減少噪聲對預測精度的影響；其次，將具有自相關機制的Autoformer模型應用于短期風功率預測，在序列視角下挖掘周期依賴關系；最后，基于多級離散小波變換構建深度分解架構對Autoformer模型進行改進，提高Autoformer模型對復雜時間模式的分解能力。（剩余18477字）