【摘 要】
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非平稳性是影响风电功率序列和光伏功率序列精准预测的主要问题。信号分解技术能够将非平稳功率序列分解为若干不同频率的固有模态分量，从而平缓序列的波动程度，提取序列特征，建立具有强适应性的预测模型，实现预测精确度的切实提高。本文首先将信号分解技术进行归类划分，从时域分解和频域分解两个角度系统评述了国内外研究人员对信号分解技术的应用研究现状；其次，从风电和光伏功率预测二个方面详细评述了信号分解技术的应用研
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51777126）；
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非平稳性是影响风电功率序列和光伏功率序列精准预测的主要问题。信号分解技术能够将非平稳功率序列分解为若干不同频率的固有模态分量，从而平缓序列的波动程度，提取序列特征，建立具有强适应性的预测模型，实现预测精确度的切实提高。本文首先将信号分解技术进行归类划分，从时域分解和频域分解两个角度系统评述了国内外研究人员对信号分解技术的应用研究现状；其次，从风电和光伏功率预测二个方面详细评述了信号分解技术的应用研究实例并通过实际分解结果对比了分解技术的优缺点；最后，总结了信号分解技术的应用场景，并对分解技术的应用领域和提高预测精度的研究方向进行了展望。
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