小波变换与均生函数：非平稳风力发电功率预测的高效策略

本文档主要探讨了"基于线性模型跟随的风力发电功率解祸控制非平稳时间序列分析与长期预测"这一主题，发表于2008年的《控制理论与应用》第25卷第2期。研究者李晖、郭晨和金鸿章针对风力发电这类具有波动性的非平稳时间序列数据，提出了一种创新的预测方法。他们利用小波变换这一信号处理技术，结合均生函数周期外推模型，对风力发电功率的时间序列进行深入分析。 小波变换是一种能够捕捉信号在不同频率成分上的变化的工具，它将非平稳时间序列分解为多个具有不同频率成分的子序列，使得原本复杂的信号可以被更好地理解和处理。通过这种方法，趋势项、周期项和随机项得以分离，分别反映了信号的长期趋势、周期性波动和随机噪声。接着，作者运用均生函数周期外推技术，对这些分解后的准周期信号进行长期预测。这种策略的优点在于它能够显著延长预测的长度，并提高建模和预测的准确性。 作者通过两个典型的风力发电功率数据实例进行了实证研究，结果显示他们的方法在长期预测性能上表现出色，不仅能够提供精确的预测结果，还证明了该方法在处理非平稳时间序列问题上的有效性。论文的关键点包括小波变换、均生函数、周期外推技术以及它们在风力发电功率预测中的应用，这对于优化风力发电系统的控制策略和提高其运行效率具有重要意义。 此外，文章的中图分类号为TP273，这表明该研究属于“信息与通信技术”类别，而文献标识码A则表示该研究已被收录为学术期刊文章，具有较高的学术价值。这项工作对于理解非平稳时间序列预测在能源领域的实际应用具有很高的参考价值。