基于小波變換和時間序列的風(fēng)功率超短期預(yù)測模型研究

基于小波變換和時間序列的風(fēng)功率超短期預(yù)測模型研究隨著全球氣候變化趨勢的逐步明顯，清潔能源逐漸成為了人們最為關(guān)注的領(lǐng)域之一。其中，風(fēng)能來源便是一種潛在的，可替代其它非可再生能源的前景廣闊的可再生能源資源。在風(fēng)能的收集和利用中，風(fēng)功率超短期預(yù)測對于提高風(fēng)能發(fā)電的可靠性和經(jīng)濟(jì)性具有至關(guān)重要的作用。

隨著風(fēng)電場規(guī)模的不斷擴(kuò)大和風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的不斷提高，風(fēng)力發(fā)電變得更加穩(wěn)定，其中關(guān)于風(fēng)功率預(yù)測的技術(shù)也在不斷創(chuàng)新。小波分析是一種在時間序列分析領(lǐng)域廣為應(yīng)用的技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于信號分析、數(shù)據(jù)壓縮、噪音降噪等領(lǐng)域。而在風(fēng)功率超短期預(yù)測領(lǐng)域，小波分析也具有一定的應(yīng)用潛力。本文將探究一種基于小波分析的時間序列建模方法，用于風(fēng)功率超短期預(yù)測中的應(yīng)用實(shí)踐和效果研究。

一、小波分析的基本原理

小波分析是一種非平穩(wěn)時間序列分析的方法。相比于傅里葉分析，小波分析有利于對非平穩(wěn)信號進(jìn)行更細(xì)致的處理。小波分解可以將一個信號分解為不同的頻率段，并對不同頻率段的信息進(jìn)行分析。在時間序列建模中，小波分析可以用來提取出信號中的不同頻率成分，并對不同頻率成分進(jìn)行預(yù)測。小波分析包含兩個核心的概念，分別是小波變換和小波包變換。

1.1小波變換

小波變換是一種用小波函數(shù)對信號進(jìn)行分解的方法。小波變換可以將連續(xù)時間序列分解為頻域和時域信息。對于一個長度為N的信號x，它的小波變換為：

W(a,b)=\int_{-\infty}^{\infty}x(t)\psi_{a,b}(t)dt

其中，a和b分別是尺度和平移參數(shù)，\psi(t)為小波基函數(shù)，W(a,b)就是信號在小波基函數(shù)下的小波系數(shù)。小波變換將信號分解為由小波基函數(shù)組成的基，不同的基函數(shù)對應(yīng)著不同的頻率，從而實(shí)現(xiàn)了對頻率信息的提取。

1.2小波包變換

小波包變換是小波變換的擴(kuò)展，是一種更多元化的線性分解方法。小波包變換通過對小波基函數(shù)再次分解，獲得了更高的多分辨率能力。可以將信號分解為一個小波包樹，樹的節(jié)點(diǎn)代表一個頻帶，節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的小波函數(shù)描述了該頻帶對應(yīng)的特性。不同于小波變換，小波包變換更加精確地捕捉了信號的特性，使得整個小波系數(shù)的分布更加平穩(wěn)，從而提升了預(yù)測的準(zhǔn)確性。

二、基于小波分析的時間序列建模方法

2.1小波閾值去噪

小波閾值去噪基于小波變換的局部特性，可以在去噪的同時保留信號的有用信息。該方法基于小波系數(shù)過大的條件下，采用閾值處理方法，將小波系數(shù)的值在設(shè)定的閾值范圍內(nèi)置為0，同時保留閾值之外的小波系數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)對信號的去噪。小波閾值去噪可以有效地處理噪聲對信號的干擾，提高信號的可預(yù)測性。

2.2小波包分解和重構(gòu)

小波包分解和重構(gòu)可以將信號分解為多個頻帶，并實(shí)現(xiàn)對每個頻帶的單獨(dú)建模。在建模時，初始的信號可以分解為多個小波分量，每個小波分量都代表著不同的頻率成分?；谛〔ǚ纸猱a(chǎn)生的頻率信息，建立合適的時序模型，提高預(yù)測精度。同時，也有利于在預(yù)測過程中對不同的頻率成分進(jìn)行逐步優(yōu)化，提高預(yù)測準(zhǔn)確性。

三、基于小波分析的風(fēng)功率超短期預(yù)測模型實(shí)驗(yàn)

本實(shí)驗(yàn)基于實(shí)際采集的風(fēng)功率數(shù)據(jù)，通過小波分析和建模方法，對風(fēng)功率的超短期預(yù)測進(jìn)行研究。具體實(shí)驗(yàn)流程如下：

3.1數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理

使用風(fēng)力發(fā)電場的風(fēng)測塔采集1s間隔的風(fēng)功率數(shù)據(jù)，共采集了一年的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，采用小波閾值去噪方法，剔除了數(shù)據(jù)中的噪聲，提高了數(shù)據(jù)的可靠性。

3.2小波包分解和建模

將去噪后的數(shù)據(jù)用小波包分解方法進(jìn)行分解，得到多個頻率成分。對于不同頻率的小波成分，采用ARIMA模型對其進(jìn)行建模，并對模型進(jìn)行優(yōu)化。最終建立了一個包含多個子模型的風(fēng)功率預(yù)測模型，具有更高的精度和穩(wěn)定性。

3.3模型評測

對超短期預(yù)測效果進(jìn)行評測。評測方法采用均方根誤差（RMSE）和平均絕對誤差（MAE）來衡量不同預(yù)測模型的擬合度和準(zhǔn)確度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于小波分析和時間序列建模方法的風(fēng)功率超短期預(yù)測模型相比于傳統(tǒng)建模方法，在預(yù)測準(zhǔn)確度和精度上都有了顯著提升。

四、結(jié)論

本文研究了一種基于小波分析和時間序列建模方法的風(fēng)功率超短期預(yù)測模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型相比于傳統(tǒng)建模方法，具有更高的精度和穩(wěn)定性。小波分解和建模方法在時間序列分析中具有廣泛應(yīng)用前景，可以更好地處理非平穩(wěn)信號，提高建模精度和預(yù)測效果。在未來的研究中，可以進(jìn)一步探究小波分析在風(fēng)能資源預(yù)測和管理中的更多應(yīng)用。相關(guān)數(shù)據(jù)列舉及分析

本文將選取大氣環(huán)境、能源消費(fèi)與產(chǎn)生，經(jīng)濟(jì)增長等多方面的數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析和探討。

一、大氣環(huán)境數(shù)據(jù)

1.1全球溫度變化

近幾十年來，全球溫度發(fā)生了顯著升高。根據(jù)NASA的數(shù)據(jù)，自1880年以來全球平均溫度已經(jīng)上升了1.8℃左右，其中在20世紀(jì)90年代以后的十年里，溫度上升的速度明顯加快，平均每十年增加0.18℃。這個趨勢并沒有在最近的幾年內(nèi)得到逆轉(zhuǎn)，因此認(rèn)為全球氣溫升高依然是一個重大的環(huán)境問題。

1.2CO2濃度

CO2是全球變暖的主要原因之一。NOAA的數(shù)據(jù)顯示，自1960年以來，全球大氣中CO2濃度已經(jīng)從315ppm左右上升到了今天的410ppm，偏離了近600萬年以來的基線水平。而1958年初Hawaii的MaunaLoa觀測站儀器首次測量到的吸收CO2濃度為315ppm左右，現(xiàn)在已經(jīng)上升到了407ppm。

二、能源數(shù)據(jù)

2.1全球能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)

☯數(shù)據(jù)來源：IEA

如圖所示，化石能源占據(jù)了全球能源消費(fèi)的絕大部分。在所有能源類型中，石油最多，其次是天然氣和煤炭。同時，可再生能源如水電、風(fēng)電和太陽能等的占比在近年來有所增長，但依然占據(jù)全球能源消費(fèi)比例的一小部分。

2.2全球碳排放量

☯數(shù)據(jù)來源：UNEP

從上圖可以看出，自20世紀(jì)70年代以來，全球二氧化碳排放量已經(jīng)增長了35億噸左右。2005年是目前全球二氧化碳排放量的峰值，約為338億噸。在過去的十年中，全球二氧化碳排放量增長了14%。值得一提的是，中國的二氧化碳排放量已超過從第二到第八位的國家總和，成為全球最大的碳排放國家。

三、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)

3.1世界經(jīng)濟(jì)增長

☯數(shù)據(jù)來源：世界銀行

從上圖可以看出，自20世紀(jì)60年代初以來，全球經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)出平穩(wěn)增長的趨勢，其中20世紀(jì)80年代和90年代末期的增長速度較快。2008年金融危機(jī)以后，全球經(jīng)濟(jì)增長開始出現(xiàn)一定的波動，但整體趨勢仍然是增長的。

3.2人均GDP與碳排放量的關(guān)系

☯數(shù)據(jù)來源：WorldBank

通過年人均GDP與每單位二氧化碳排放量之間的關(guān)系來研究碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的聯(lián)系，可以發(fā)現(xiàn)高收入國家一般有較低的碳排放強(qiáng)度，而低收入國家則具有高碳排放強(qiáng)度，這可以解釋為高收入國家對環(huán)保的關(guān)注比低收入國家更高。

四、結(jié)論

從以上數(shù)據(jù)中不難看出，全球氣候變化的趨勢是無法回避的，全球溫度上升正在引起許多威脅且正在持續(xù)惡化。可再生能源占比雖然有所提高，但占據(jù)全球能源消費(fèi)比例的一小部分，化石能源仍是我們世界燃料的主要來源，二氧化碳現(xiàn)象加重了氣候變化的進(jìn)程。人類的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和碳排放的關(guān)系非常顯著，相對較高的人均GDP與低碳排放強(qiáng)度的關(guān)系也說明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展要以可持續(xù)發(fā)展為目標(biāo)。本文將結(jié)合美國和中國的能源發(fā)展案例進(jìn)行分析，探討在追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時如何平衡能源消費(fèi)和環(huán)境保護(hù)，以及可持續(xù)發(fā)展的重要性。

一、美國能源發(fā)展

隨著工業(yè)化的進(jìn)程和城市化的發(fā)展，美國成為了世界上最大的能源消費(fèi)國之一。在美國的能源消費(fèi)中，化石燃料仍然占主要地位，但近年來隨著環(huán)保意識的加強(qiáng)和新一代清潔技術(shù)的發(fā)展，可再生能源的使用量不斷增加。

1.1煤炭消費(fèi)下降

自2005年以來，煤的市場份額在美國一直在下降。近十年來，煤的總消費(fèi)量已經(jīng)下降了27%，這主要是由于天然氣作為新型的清潔能源的價格下降和可再生能源如風(fēng)能、太陽能的發(fā)展所致。在煤炭的產(chǎn)量方面，煤炭生產(chǎn)量已經(jīng)從2008年的1.17億噸下降到了2019年的0.6億噸，下降了近50%。

1.2可再生能源的發(fā)展

在可再生能源方面，風(fēng)能、太陽能和生物能已經(jīng)成為美國能源消費(fèi)的重要組成部分。2019年，由風(fēng)能和太陽能生產(chǎn)的電力已經(jīng)超過了煤炭生產(chǎn)的電力。此外，美國政府也在積極推動可再生能源的發(fā)展：2019年，美國政府提出了一項(xiàng)計(jì)劃，計(jì)劃在2035年前實(shí)現(xiàn)全國清潔電力。

1.3環(huán)保政策

美國政府也在采取一系列措施來防止空氣污染和以化石燃料為基礎(chǔ)的氣候變化。例如，美國環(huán)保署規(guī)定汽車制造商在2025年前需要提高平均油耗率，以減少二氧化碳排放。與此同時，許多州也制定了自己的環(huán)保政策。在加州，一項(xiàng)法律規(guī)定在2030年前將清潔能源的使用量增加到達(dá)到總能源使用量的50%。

二、中國能源發(fā)展

中國是全球最大的能源消費(fèi)國和碳排放國，但隨著環(huán)保意識的提高和新一代清潔技術(shù)的發(fā)展，中國政府也在積極推動清潔能源的發(fā)展，并采取了許多政策來保護(hù)環(huán)境和推動可持續(xù)發(fā)展。

2.1煤炭消費(fèi)下降

雖然中國仍在依靠煤炭作為主要的能源來源，但從2014年開始，中國煤炭消費(fèi)量已經(jīng)開始下降。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，2019年中國煤炭消費(fèi)量下降了1.6%，而煤炭的占比也下降了1.3個百分點(diǎn)。

2.2可再生能源的發(fā)展

中國政府也在積極推動可再生能源的發(fā)展。例如，2019年，中國國家能源局宣布，到2020年再生能源的安裝量將達(dá)到1.9億千瓦，其中太陽能和風(fēng)能將有較大的增長。此外，中國還在積極推進(jìn)核能等清潔能源的開發(fā)和使用。

2.3環(huán)保政策

中國政府也在采取措施來防止環(huán)境污染和氣候變化。例如，中國政府就制定了清潔空氣行動計(jì)劃，以減少空氣污染，同時還在積極推廣清潔交通。此外，中國政府還采取一系列措施來鼓勵企業(yè)實(shí)行環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展。例如，為了鼓勵企業(yè)更多地采用可再生能源，中國政府將為企業(yè)提供補(bǔ)貼措施。

三、可持續(xù)發(fā)展的重要性

以上兩個案例說明了，可以平衡經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)。雖然實(shí)現(xiàn)這樣的平衡并不容易，但是可持續(xù)發(fā)展對于保護(hù)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)增長來說都是至關(guān)重要的。

3.1科技創(chuàng)新的角色

隨著科技創(chuàng)新的不斷發(fā)展，清潔技術(shù)和可再生能源將有更多可能成為主要的能源來源，未來將有更多的機(jī)會來平衡經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)。

3.2意識的提高

改善環(huán)境的任務(wù)不僅是政府的責(zé)任，每個人也