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針對目前風電場風速預測精度較低的問題，提出一種基于多尺度小波分解和時間序列法的混合風速預測模型，通過小波分解將風速非平穩時間序列分解為不同尺度坐標上的平穩時間序列，然后把分解后的各層序列重構回原尺度，再應用自回歸滑動平均模型對平穩時間序列進行預測，最后通過疊加合成得出原始風速序列的預測值。同時在驗證時間序列模型有效性與模型選優過程中，采用基于貝葉斯理論的SBC 定階準則，改善了以往模型定階準則的收斂特性。在算例分析中分別利用本文方法和常規預測法對實際風速分布特性進行預測分析，結果表明，本文方法對不平穩風速序列的預測具有更高的預測精度和更強的適應性。
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