基于小波變換和時(shí)間序列的風(fēng)功率超短期預(yù)測(cè)模型研究

基于小波變換和時(shí)間序列的風(fēng)功率超短期預(yù)測(cè)模型研究隨著全球氣候變化趨勢(shì)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(cè)對(duì)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(chǎng)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(cè)的技術(shù)也在不斷創(chuàng)新。小波分析是一種在時(shí)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(hào)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(cè)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(shí)間序列建模方法，用于風(fēng)功率超短期預(yù)測(cè)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(shí)間序列分析的方法。相比于傅里葉分析，小波分析有利于對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行更細(xì)致的處理。小波分解可以將一個(gè)信號(hào)分解為不同的頻率段，并對(duì)不同頻率段的信息進(jìn)行分析。在時(shí)間序列建模中，小波分析可以用來提取出信號(hào)中的不同頻率成分，并對(duì)不同頻率成分進(jìn)行預(yù)測(cè)。小波分析包含兩個(gè)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(duì)信號(hào)進(jìn)行分解的方法。小波變換可以將連續(xù)時(shí)間序列分解為頻域和時(shí)域信息。對(duì)于一個(gè)長度為N的信號(hào)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(hào)在小波基函數(shù)下的小波系數(shù)。小波變換將信號(hào)分解為由小波基函數(shù)組成的基，不同的基函數(shù)對(duì)應(yīng)著不同的頻率，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)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(duì)小波基函數(shù)再次分解，獲得了更高的多分辨率能力?？梢詫⑿盘?hào)分解為一個(gè)小波包樹，樹的節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)頻帶，節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的小波函數(shù)描述了該頻帶對(duì)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(hào)的特性，使得整個(gè)小波系數(shù)的分布更加平穩(wěn)，從而提升了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

二、基于小波分析的時(shí)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(shí)保留信號(hào)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(shí)保留閾值之外的小波系數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的去噪。小波閾值去噪可以有效地處理噪聲對(duì)信號(hào)的干擾，提高信號(hào)的可預(yù)測(cè)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(hào)分解為多個(gè)頻帶，并實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)頻帶的單獨(dú)建模。在建模時(shí)，初始的信號(hào)可以分解為多個(gè)小波分量，每個(gè)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(shí)序模型，提高預(yù)測(cè)精度。同時(shí)，也有利于在預(yù)測(cè)過程中對(duì)不同的頻率成分進(jìn)行逐步優(yōu)化，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

三、基于小波分析的風(fēng)功率超短期預(yù)測(cè)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(duì)風(fēng)功率的超短期預(yù)測(cè)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(chǎng)的風(fēng)測(cè)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(gè)頻率成分。對(duì)于不同頻率的小波成分，采用ARIMA模型對(duì)其進(jìn)行建模，并對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。最終建立了一個(gè)包含多個(gè)子模型的風(fēng)功率預(yù)測(cè)模型，具有更高的精度和穩(wěn)定性。

3.3模型評(píng)測(cè)

對(duì)超短期預(yù)測(cè)效果進(jìn)行評(píng)測(cè)。評(píng)測(cè)方法采用均方根誤差（RMSE）和平均絕對(duì)誤差（MAE）來衡量不同預(yù)測(cè)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(shí)間序列建模方法的風(fēng)功率超短期預(yù)測(cè)模型相比于傳統(tǒng)建模方法，在預(yù)測(cè)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(shí)間序列建模方法的風(fēng)功率超短期預(yù)測(cè)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(shí)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(hào)，提高建模精度和預(yù)測(cè)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(cè)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(gè)趨勢(shì)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(gè)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(cè)站儀器首次測(cè)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(shí)，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(shì)，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(dòng)，但整體趨勢(shì)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(duì)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(shì)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?？稍偕茉凑急入m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(duì)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(shí)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(shí)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(chǎng)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(jià)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(dòng)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(shí)，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(shí)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(dòng)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(dòng)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(gè)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(dòng)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(dòng)計(jì)劃，以減少空氣污染，同時(shí)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(lì)企業(yè)實(shí)行環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展。例如，為了鼓勵(lì)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(gè)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(duì)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(huì)來平衡經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)。

3.2意識(shí)的提高

改善環(huán)境的任務(wù)不僅是政府的責(zé)任，每個(gè)人也